検索コマンド

不慣れなプレースホルダーがある場合、または接続されているツールを確認する必要がある場合は、CONNECTORS.md を参照してください。

接続されているすべての MCP ソースから単一のクエリで検索します。ユーザーの質問を分解し、並列検索を実行し、結果を統合します。

手順

1. 利用可能なソースを確認

検索する前に、どの MCP ソースが利用可能かを確認します。利用可能なツールリストから接続されているツールを特定します。一般的なソース:

• ~~chat — チャットプラットフォームツール
• ~~email — メールツール
• ~~cloud storage — クラウドストレージツール
• ~~project tracker — プロジェクト追跡ツール
• ~~CRM — CRM ツール
• ~~knowledge base — ナレッジベースツール

MCP ソースが接続されていない場合:

ツール全体から検索するには、少なくとも 1 つのソースを接続する必要があります。
MCP 設定をチェックして、~~chat、~~email、~~cloud storage、またはその他のツールを追加してください。

サポートされているソース: ~~chat、~~email、~~cloud storage、~~project tracker、~~CRM、~~knowledge base、
および その他の MCP 接続サービス。

2. ユーザーのクエリを解析

検索クエリを分析して以下を理解します:

• 意図: ユーザーが探しているのは何か? (決定事項、ドキュメント、人物、ステータス更新、会話)
• エンティティ: 言及されている人、プロジェクト、チーム、ツール
• 時間制約: 「今週」「先月」「特定の日付」などの時間に関する手がかり
• ソースのヒント: 「~~chat で」「そのメール」「ドキュメント」などの特定ツールへの言及
• フィルター: クエリから明示的なフィルターを抽出:
  • from: — 送信者/作成者でフィルター
  • in: — チャンネル、フォルダ、場所でフィルター
  • after: — この日付以降の結果のみ
  • before: — この日付以前の結果のみ
  • type: — コンテンツタイプ (メッセージ、メール、ドキュメント、スレッド、ファイル) でフィルター

3. サブクエリに分解

利用可能なソースごとに、そのソースのネイティブ検索構文を使用した対象を絞ったサブクエリを作成します:

~~chat:

• チャットプラットフォーム用の利用可能な検索および読み取りツールを使用
• フィルターを翻訳: from: は送信者にマッピング、in: はチャンネル/ルームにマッピング、日付は時間範囲フィルターにマッピング
• 適切な場合は自然言語クエリをセマンティック検索に使用
• 完全一致にはキーワードクエリを使用

~~email:

• 利用可能なメール検索ツールを使用
• フィルターを翻訳: from: は送信者にマッピング、日付は時間範囲フィルターにマッピング
• type: を添付ファイルフィルターまたは件名行検索に適切にマッピング

~~cloud storage:

• 利用可能なファイル検索ツールを使用
• ファイルクエリ構文に翻訳: 名前に含む、全文に含む、変更日、ファイルタイプ
• ファイル名とコンテンツの両方を考慮

~~project tracker:

• 利用可能なタスク検索またはタイプアヘッドツールを使用
• タスクテキスト検索、担当者フィルター、日付フィルター、プロジェクトフィルターにマッピング

~~CRM:

• 利用可能な CRM クエリツールを使用
• Account、Contact、Opportunity、その他の関連オブジェクトを検索

~~knowledge base:

• 概念的な質問にはセマンティック検索を使用
• 完全一致にはキーワード検索を使用

4. 並列で検索を実行

利用可能なすべてのソースに対してサブクエリをすべて同時に実行します。1 つのソースの完了を待って別のソースを検索しないでください。

各ソースについて:

• 翻訳したクエリを実行
• メタデータ (タイムスタンプ、作成者、リンク、ソースタイプ) で結果をキャプチャ
• 失敗するか エラーを返すソースに注意してください — 1 つの失敗が他をブロックしないようにしてください

5. 結果をランク付けし、重複を排除

重複排除:

• 複数のソースに表示される同じ情報を特定 (例: ~~chat で議論された決定が ~~email でも確認されている)
• 関連する結果をグループ化して、重複を表示しないようにする
• 最も信頼できる、または完全なバージョンを優先

ランク付け要素:

• 関連性: 結果がクエリの意図とどの程度一致しているか?
• 鮮度: 最新の結果は、ステータス/決定事項クエリではより高くランク付けされる
• 信頼性: 事実上の質問には公式ドキュメント > wiki > チャットメッセージ; 「何を議論しましたか」クエリには会話 > ドキュメント
• 完全性: より多くのコンテキストを持つ結果はより高くランク付けされる

6. 統合結果を提示

生のリストではなく、統合された回答として応答をフォーマットします:

事実/決定事項クエリの場合:

[質問への直接的な回答]

ソース:
- [ソース 1: 簡潔な説明] (~~chat、#チャンネル、日付)
- [ソース 2: 簡潔な説明] (~~email、人物から、日付)
- [ソース 3: 簡潔な説明] (~~cloud storage、ドキュメント名、最終更新日)

探索的クエリの場合 (「X について何が分かっているか」):

[すべてのソースからの情報を組み合わせた統合サマリー]

見つかった場所:
- ~~chat: Y チャンネル内の X 件の関連メッセージ
- ~~email: X 件の関連スレッド
- ~~cloud storage: X 個の関連ドキュメント
- [該当する その他のソース]

主要ソース:
- [リンク/参照を含む最も重要なソース]
- [2 番目に重要なソース]

「検索」クエリの場合 (特定のものを探している):

[探しているもの、直接参照付き]

また見つかった:
- [他のソースからの関連アイテム]

7. エッジケースの処理

曖昧なクエリ: クエリが複数の意味を持つ可能性がある場合は、検索する前に 1 つの明確化質問をしてください:

「API リデザイン」は複数のことを指す可能性があります。以下のどれを探していますか:
1. REST API v2 リデザイン (Project Aurora)
2. 内部 SDK API の変更
3. その他?

結果なし:

「[クエリ]」に一致するものが [検索されたソースのリスト] 全体で見つかりませんでした。

試してください:
- より広い用語を使用 (例: 「PostgreSQL マイグレーション」の代わりに「データベース」)
- 異なる時間範囲 (現在検索中: [時間範囲])
- 関連するソースが接続されているかどうかを確認 (現在検索中: [ソース])

部分的な結果 (一部のソースが失敗):

[成功したソースからの結果]

注: この検索中に [失敗したソース] に到達できませんでした。
上記の結果は [成功したソース] のみからのものです。

注

• 常に複数のソースを並列で検索してください — 順序立てて検索しないでください
• 結果を回答に統合してください。生の検索結果をリストアップしないでください
• ユーザーがさらに掘り下げられるようにソース属性を含めてください
• ユーザーのフィルター構文を尊重し、ソースごとに適切に適用してください
• クエリが特定の人物に言及する場合は、すべてのソース全体でそのメッセージ/ドキュメント/言及を検索してください
• 時間に敏感なクエリの場合は、ランク付けで鮮度を優先してください
• 1 つのソースのみが接続されている場合でも、そのソースからの有用な結果を提供してください