社内 Wiki やドキュメントは、RAG や MCP の前に「テキストにダンプして grep させる」

数千ページ程度なら、全ページをテキストファイルに書き出して置いておくだけで、Claude Code が普段どおり grep・find・read で探してくれる。検索基盤を作り込む前に試す価値がある。

どんな時に使う？

社内 Wiki（Confluence、Notion、esa など）の知識をコーディング中に参照させたい
過去の執筆物や議事録をエージェントに引かせたい
RAG を作るほどの規模でもなく、MCP コネクタはページ単位でしか取れず遅い

やり方

Wiki のエクスポート機能か API で、全ページを Markdown かテキストで書き出す（1ページ1ファイル、ファイル名にタイトル）
作業用ディレクトリの下に置く（例: docs-dump/）。定期的に取り直すスクリプトを cron などで回す
CLAUDE.md／AGENTS.md に「社内の仕様や手順は docs-dump/ を grep して確認する」と書く
複数人や複数マシンで使うなら、ドキュメントを置いたサーバーに SSH で入れるようにしておく方法もある。エージェントはいつものシェルコマンドでそのまま探せる

注意点

@KOBA789 さんの目安は「数千ページくらいの小さい規模」。もっと大きくなったら embedding やグラフなどの検索を足す（@y_matsuwitter さんは grep・embedding・graph を組み合わせた自作の整理エンジンも併用）
ダンプには権限の境界が消える。閲覧制限のあるページを含めない、ダンプの置き場所を外部に出さない
書き出しが古いと古い情報で答える。最終取得日時をファイルに残す
関連: リポジトリに LLM Wiki を置き、決めた仕様・ハマりどころ・議事録を貯める、AIコーディング: 依存ライブラリの「実装コード」をエージェントに読ませる（opensrc / reference_repos）

追記（2026-10-29）: ファイルが数万を超えたら SQLite に入れる

@yugen_matuni は、ローカルの Claude Code で業務資料を扱うなら SQLite に入れた方が圧倒的に探しやすく、列での絞り込みごとに並列させれば3万ファイルほどでも回るという。マシンに余裕があればローカルの埋め込みモデルで意味検索も足す（X の投稿より @yugen_matuni · 2026-03-05 ）。grep で遅くなってきたら次の段階として。

出典

いいね: @KOBA789 · 2026-04-06
いいね: @new_runnable 2026-04-02（SSH サーバーでドキュメントを公開）@new_runnable · 2026-04-02
いいね: @y_matsuwitter 2026-04-03（執筆物の専用ディレクトリ）@y_matsuwitter · 2026-04-03