AI アシスタントでドキュメントを活用する

ABBYY ドキュメント MCP サーバーを使うと、作業中に AI アシスタントがこのサイトを検索・参照できます。対象は、ここで扱うすべての製品 (ABBYY Vantage、Vantage Self-Hosted、FineParser、FineReader Engine、FlexiCapture) と、Vantage OpenAPI 仕様です。一度接続しておけば、アシスタントは学習データではなく最新のドキュメントに基づいて回答します。このサーバーは読み取り専用の公開サーバーです。Vantage テナントへの接続や Document の処理は行わず、ABBYY の認証情報も不要で、お使いのマシン上では何も実行されません。

このページで説明するのは、ドキュメントを検索するための仕組みです。アシスタントを Vantage テナントに接続して Skill の実行や Document の処理を行う Vantage MCP サーバーとは別のものです。

所要時間: 約 5 分

アシスタントを接続する

サーバーアドレスはどの環境でも同じで、https://docs.abbyy.com/mcp、HTTP トランスポート、認証なしです。お使いのクライアントを選択してください。

Claude Code
VS Code (Copilot)
Cursor
Codex
Claude アプリ

ターミナルで次のコマンドを実行します。

claude mcp add abbyy-docs https://docs.abbyy.com/mcp --transport http

既定では、サーバーは local スコープで追加され、現在のプロジェクトでのみ利用できます。変更するには --scope を使用します。

スコープ	保存場所	使用する場面
`local` (既定)	Claude Code のユーザー構成 (現在のプロジェクトに紐付け)	1 つのプロジェクトで試したい場合
`project`	プロジェクトルートの `.mcp.json` (コードと一緒にコミット)	リポジトリで作業する全員とサーバーを共有したい場合
`user`	Claude Code のユーザー構成 (すべてのプロジェクト)	このマシンのどこからでも利用したい場合

バージョン管理を通じてサーバーを共有する場合は、コマンドを実行する代わりに、プロジェクトルートに .mcp.json を作成または編集します。

{
  "mcpServers": {
    "abbyy-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.abbyy.com/mcp"
    }
  }
}

Claude Code は起動時にこのファイルを読み込み、そのプロジェクトで初めて使用する際にサーバーの承認を求めます。Claude Code を再起動し、/mcp を実行します。abbyy-docs が接続済みステータスで表示されます。

VS Code 1.99 以降と、サインイン済みの GitHub Copilot 拡張機能が必要です。

Cmd+Shift+P (macOS) または Ctrl+Shift+P (Windows/Linux) で Command Palette を開きます
MCP: Add Server… を実行します
トランスポートの種類として HTTP を選択します
URL に https://docs.abbyy.com/mcp を入力します
名前に abbyy-docs を入力します
Workspace (.vscode/mcp.json、リポジトリで共有) または User (このマシンのすべてのプロジェクト) を選択します

手動で構成する場合は、.vscode/mcp.json を作成または編集するか、ユーザーレベルのファイルであれば MCP: Open User Configuration を実行します。

{
  "servers": {
    "abbyy-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.abbyy.com/mcp"
    }
  }
}

MCP: List Servers を実行し、abbyy-docs が接続済みと表示されることを確認します。Copilot Chat では Agent mode に切り替えてください。MCP ツールは Agent mode でのみ利用できます。

Cursor Settings を開き、MCP を選択します
Add new MCP server をクリックします
名前に abbyy-docs、URL に https://docs.abbyy.com/mcp を入力します

または、プロジェクト内の .cursor/mcp.json (リポジトリで共有) あるいは ~/.cursor/mcp.json (すべてのプロジェクト) にエントリを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "abbyy-docs": {
      "url": "https://docs.abbyy.com/mcp"
    }
  }
}

Cursor が接続すると、MCP 設定の一覧にサーバーが緑色のステータスで表示されます。

ターミナルで次のコマンドを実行します。

codex mcp add abbyy-docs --url https://docs.abbyy.com/mcp

Codex を再起動します。サーバーはこのマシンのすべてのプロジェクトで利用できます。

Settings を開き、Connectors を選択します
Add custom connector をクリックします
名前に ABBYY docs、URL に https://docs.abbyy.com/mcp を入力します
Add をクリックします

サーバーは認証を必要としないため、サインインの手順はありません。チャットでは添付メニュー (プラスアイコン) を開き、コネクタを有効にします。

接続を確認する

ABBYY 製品について、アシスタントに何か質問してみましょう。

「Vantage Processing API でドキュメントを送信するには、どの parameters が必要ですか?」

アシスタントは search_abbyy_documentation を呼び出し、通常はその後 query_docs_filesystem_abbyy_documentation を実行してページ全体を読み取ってから回答します。ツール呼び出しを表示するクライアントでは、これらの名前が表示されます。

クライアントにサーバーが表示されない場合は、URL が末尾のスラッシュなしで https://docs.abbyy.com/mcp と正確に入力されているか、および使用中のマシンから接続できるネットワークアクセスがあるかを確認してください。

アシスタントでできること

サーバーは 3 つのツールを公開しています。アシスタントは質問の内容に応じて、どのツールを呼び出すかを判断します。

ツール	機能
`search_abbyy_documentation`	サイト全体を対象としたセマンティック検索。関連する箇所をページタイトルとリンク付きで返します。オプションの `language` フィルタ (`en`、`de`、`es`、`fr`、`ja`) を指定できます。既定では英語の結果が返されます
`query_docs_filesystem_abbyy_documentation`	ドキュメントを読み取り専用の仮想ファイルシステムとして読み込みます。アシスタントはこれを使って `cat` や `head` でページ全体を読み、`rg` でキーワードを完全一致検索し、`jq` で OpenAPI 仕様を照会します。お使いのマシン上では何も実行されません
`submit_feedback`	ページのパスと問題の説明を添えて、ドキュメントの不具合を ABBYY ドキュメントチームに報告します

質問の例:

「Vantage で Document Skill を設定するにはどうすればよいですか?」
「minConfidence パラメーターはどのような働きをしますか?」
「Vantage で LLM 接続を設定するにはどうすればよいですか?」
「FineParser が受け付ける outputType の値は何ですか?」
「Vantage Reporting API のエンドポイントを一覧表示してください」

アシスタントが誤った内容や古くなったページを見つけた場合は、その問題を報告するよう指示してください。該当ページと問題の内容を添えて submit_feedback が呼び出され、ドキュメントチームに直接届きます。

効果的な質問のためのTips

具体的に書く。 漠然と尋ねるのではなく、機能名やAPIエンドポイントを明記してください
製品名を挙げる。 サーバーは複数の製品を対象としているため、「Vantage Process Skill」「FineParser fast mode」のように指定すると検索範囲を絞り込めます
製品用語を使う。 「Process Skill」「Document Skill」「Skill Designer」「テナント」といった用語を使うと、より的確な結果が得られます
他の言語で質問する。 ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語で質問するか、「ドイツ語のドキュメントを検索して」と伝えると、アシスタントが該当する language フィルタを適用します
続けて質問する。 アシスタントはコンテキストを保持するため、追加のプロンプトで結果を絞り込めます
自分のコードと組み合わせる。 APIレスポンスや設定のスニペットを貼り付けて、ドキュメントに基づいた説明をアシスタントに依頼してみてください

トラブルシューティング

クライアントにサーバーが表示されない

設定が保存されているか、また JSON ファイルの場合は末尾に余分なカンマが残っていないかを確認してください。クライアントを完全に再起動します。.mcp.json があるプロジェクトでは、Claude Code から確認を求められたらサーバーを承認してください。VS Code で MCP を使用するにはバージョン 1.99 以降が必要です。Help → About で確認してください。

ツールがまったく呼び出されない

アシスタントは関連性に基づいて MCP ツールを呼び出します。「ABBYY のドキュメントで〜を検索して」のようにより明確に指示するか、特定の製品機能名を挙げてください。Copilot Chat では、モードセレクターが Agent になっていることを確認してください。Ask モードと Edit モードではツールを利用できません。

検索結果が的外れになる

製品のインターフェイスやドキュメントで使われている用語に言い換えてください。「workflow」や「settings」のような一般的な用語を単独で使うのは避け、製品名や具体的な機能名と組み合わせてください。

結果が意図しない言語で返される

検索は既定で英語を使用します。希望する言語でドキュメントを検索するようアシスタントに指示すると、language フィルタが設定されます。

サーバーの削除

Claude Code
VS Code (Copilot)
Cursor
Codex
Claude app

claude mcp remove abbyy-docs

追加時に指定した scope に合わせて、--scope project または --scope user を付けてください。

MCP: List Servers を実行し、abbyy-docs を選択して Remove を選びます。または、.vscode/mcp.json かユーザーの MCP 構成からエントリを削除します。

Cursor Settings → MCP でサーバーを削除するか、.cursor/mcp.json または ~/.cursor/mcp.json からエントリを削除します。

codex mcp remove abbyy-docs

abbyy-vantage など以前の名前でサーバーを追加している場合も、引き続き動作します。削除方法は同じで、その名前を指定してください。

次のステップ

Vantage API を使ってみる

最初の呼び出しを実行し、OAuth 2.0 で認証する

ABBYY Vantage の LLM

独自の LLM 接続を使用するか、ABBYY Phoenix Plus を利用する

Skill の活用

ドキュメントを処理する Skill を選択・作成・公開する

FineParser と AI コーディングエージェント

同じサーバーを使って FineParser 連携を実装する

Getting Started

Go Deeper

AI アシスタントでドキュメントを活用する

アシスタントを接続する

接続を確認する

アシスタントでできること

効果的な質問のためのTips

トラブルシューティング

サーバーの削除

次のステップ

Vantage API を使ってみる

ABBYY Vantage の LLM

Skill の活用

FineParser と AI コーディングエージェント

​アシスタントを接続する

​接続を確認する

​アシスタントでできること

​効果的な質問のためのTips

​トラブルシューティング

​サーバーの削除

​次のステップ

Vantage API を使ってみる

ABBYY Vantage の LLM

Skill の活用

FineParser と AI コーディングエージェント

アシスタントを接続する

接続を確認する

アシスタントでできること

効果的な質問のためのTips

トラブルシューティング

サーバーの削除

次のステップ