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Claude Codeに無料のRAG導入でトークン＆時間節約

2025/10/25に公開

2025/12/15

Model Context Protocol

 TL;DRClaude Code に毎回ドキュメントを読ませるのやめませんか？
ローカルで動く無料の RAG (DevRag) を使えば、Claude Code がベクトル検索で勝手にドキュメントを見つけてくれます。何百とあるドキュメントのファイル名や場所を、私たちが覚える必要はありません。

完全無料: API 不要、ローカル完結

簡単: 5 分でセットアップ完了

高速: トークン消費 1/40、レスポンス 15 倍速

v1.2.0 新機能: ディレクトリ・ファイル名でフィルター検索
リポジトリ: https://github.com/tomohiro-owada/devrag

 Claude Code にドキュメントを読ませる 3 つの問題
 1. コンテキストがもったいないClaude Code のコンテキストウィンドウには限りがあります。ドキュメントを丸ごと読ませるたびに、大量のトークンが消えていきます。
あなた: 「プロジェクトのAPI認証方式を確認して」
Claude: *Readツールでdocs/auth.mdを読み込む (3,000トークン消費)*
Claude: 「JWTベースの認証を使用しています」
この 3,000 トークン、次の質問では使えません。同じドキュメントについて聞きたいことがあっても、また最初から読み直しです。

 2. どのファイルか探すのが大変ドキュメントが増えてくると、Claude 自身も「どこに何が書いてあるか」がわかりません。
あなた: 「Redisのキャッシュ戦略について教えて」
Claude: *とりあえず読んでみる*
       - docs/architecture.md (4,000トークン)
       - docs/caching.md (2,000トークン)
       - docs/redis.md (存在しない)

実際に必要だったのは docs/caching.md の一部（200トークン分）だけ
ドキュメントが 10 個、20 個と増えると、当てずっぽうでファイルを読むことになります。
特にチーム開発だと深刻です。
他の人が書いたドキュメントの場所なんて知らない
プロジェクトに参加したばかりだと、どこに何があるか全くわからない
ドキュメントが 50 個、100 個とあったら、探すだけで一苦労
「あのAPIの仕様、どこに書いてあったっけ？」と毎回探し回ることになります。

 3. 同じことを何度も繰り返すプロジェクトで同じドキュメントを参照することって、結構ありますよね。
セッション1: "認証について" → docs/auth.md を Read (3,000トークン)
セッション2: "認証エラー対処" → docs/auth.md を Read (3,000トークン)
セッション3: "認証のテスト" → docs/auth.md を Read (3,000トークン)
同じファイルを 3 回読んで 9,000 トークン消費
毎回全文読み込むので、必要な情報が後半にあっても最初から読み直しです。

 RAG で全部解決するRAG（Retrieval-Augmented Generation）を使えば、これらの問題が一気に解決します。

 仕組みはシンプル
最初に一回だけ: ドキュメントをベクトル化して DB 保存

質問するとき: 関連する部分だけをベクトル検索で取得

回答生成: 必要な情報だけを使って Claude が回答
【従来】
質問 → ドキュメント全体を読む (3,000トークン) → 回答

【RAG】
質問 → 関連部分のみ検索 (200トークン) → 回答
トークン消費を 1/15 に削減できて、検索精度も上がります。
一番大きいのは、私たちがファイル名を知らなくても Claude Code が勝手に見つけてくれること。何百とあるドキュメントの中から、質問に関連する情報を自動で引っ張ってきてくれます。

 DevRag: Claude Code 専用の簡易 RAGClaude Code で使うために、できるだけシンプルな RAG を作りました。

 特徴
ワンバイナリー: Python も外部 DB も不要

自動セットアップ: モデルは初回起動時に勝手にダウンロード

MCP 統合: Claude Code にsearchツールとして追加されるだけ

高速: 起動 2 秒、検索 100ms 以下

多言語対応: 日本語も英語も問題なし

フィルター検索 (v1.2.0): ディレクトリやファイル名で絞り込み可能

複数ドキュメントパス (v1.2.0): glob パターンで複数ディレクトリに対応

 セットアップは 5 分
 1. バイナリダウンロードReleasesから環境に合ったファイルをダウンロード：
# macOS (Apple Silicon)
wget https://github.com/tomohiro-owada/devrag/releases/latest/download/devrag-macos-apple-silicon.tar.gz
tar -xzf devrag-macos-apple-silicon.tar.gz
chmod +x devrag-macos-apple-silicon
sudo mv devrag-macos-apple-silicon /usr/local/bin/devrag

 2. Claude Code 設定~/.claude.json に追加：
{
  "mcpServers": {
    "devrag": {
      "type": "stdio",
      "command": "/usr/local/bin/devrag"
    }
  }
}
カスタム設定ファイルを使う場合 (v1.2.0)：
{
  "mcpServers": {
    "devrag": {
      "type": "stdio",
      "command": "/usr/local/bin/devrag",
      "args": ["--config", "/path/to/custom-config.json"]
    }
  }
}

 3. ドキュメント置き場を作るmkdir documents
cp your-notes.md documents/
これで終わり。あとは起動時に勝手にインデックス化されます。

 実際に使ってみる
 Before: 従来の方法あなた: 「このプロジェクトのDBマイグレーション方法は？」

Claude: *Readツールで順番に読む*
- README.md (5,000トークン)
- docs/database.md (4,000トークン)
- docs/setup.md (3,000トークン)

合計: 12,000トークン消費
時間: 約30秒
ファイル名を知らないと、関連しそうなファイルを全部読むことになります。

 After: DevRag 使用あなた: 「DBマイグレーション方法は？」

Claude: *searchツールでベクトル検索*
検索結果: docs/database.md の関連部分のみ (300トークン)

「`npm run migrate` でマイグレーションを実行します。
詳細は docs/database.md:42 を参照してください」

合計: 300トークン消費
時間: 約2秒

 v1.2.0 新機能: フィルター検索検索結果をディレクトリやファイル名で絞り込めるようになりました。

 ディレクトリで絞り込みあなた: 「docs/api配下でユーザー関連のAPIを検索して」

Claude: *searchツールでフィルター検索*
search(query: "ユーザーAPI", directory: "docs/api")

検索結果: docs/api/users.md の関連部分のみ

 ファイル名パターンで絞り込みあなた: 「ガイド系のドキュメントからデプロイ方法を探して」

Claude: *searchツールでフィルター検索*
search(query: "デプロイ", file_pattern: "*guide*.md")

検索結果: deployment-guide.md, setup-guide.md から関連部分

 複数ドキュメントパス対応config.json で複数のディレクトリを指定できます：
{
  "document_patterns": [
    "./documents",
    "./notes/**/*.md",
    "./projects/backend/**/*.md"
  ]
}
glob パターン（**/*.md）で再帰的にファイルを検索できます。

 効果測定データ実際にテストした結果です：


指標
DevRag なし
DevRag あり
削減率


処理ファイル数
4 ファイル
1 チャンク
75%

データ量
2,193 bytes
524 bytes
76%

トークン消費
~800-1,000
~200-250
~75%

ドキュメント量が増えるほど効果は顕著になります：


ドキュメント規模
DevRag なし
DevRag あり
削減率


4 ファイル (2KB)
~1,000 トークン
~250 トークン
75%

10 ファイル (10KB)
~3,000 トークン
~250 トークン
92%

50 ファイル (50KB)
~15,000 トークン
~250 トークン
98%

100 ファイル (100KB)
~30,000 トークン
~250 トークン
99%

ポイント: DevRag は top-K 件（デフォルト 5 件）のチャンクのみ返すので、ドキュメント量に関係なくトークン消費は一定です。

 まとめClaude Code にドキュメントを読ませるのは：
❌ コンテキストがもったいない
❌ ファイルを探すのが大変
❌ 同じことを何度も繰り返す
RAG を使えば：
✅ トークン消費 1/40
✅ レスポンス 15 倍速
✅ ファイル名を知らなくても Claude Code が見つけてくれる
✅ セットアップ 5 分、完全無料
何百もあるドキュメントの場所を覚える必要はありません。Claude Code にベクトル検索で勝手に探してもらいましょう。
リポジトリ: https://github.com/tomohiro-owada/devrag

ライセンス: MIT

フィードバック: Issues

 Special Thanksv1.2.0 の開発に貢献してくださった方々に感謝します：

@badri - 複数ドキュメントパス対応、--config CLI フラグ

@io41 - プロジェクトのクリーンアップ
ぜひ試してみてください！

指標	DevRag なし	DevRag あり	削減率
処理ファイル数	4 ファイル	1 チャンク	75%
データ量	2,193 bytes	524 bytes	76%
トークン消費	~800-1,000	~200-250	~75%

ドキュメント規模	DevRag なし	DevRag あり	削減率
4 ファイル (2KB)	~1,000 トークン	~250 トークン	75%
10 ファイル (10KB)	~3,000 トークン	~250 トークン	92%
50 ファイル (50KB)	~15,000 トークン	~250 トークン	98%
100 ファイル (100KB)	~30,000 トークン	~250 トークン	99%

TL;DR

Claude Code にドキュメントを読ませる 3 つの問題

1. コンテキストがもったいない

2. どのファイルか探すのが大変

3. 同じことを何度も繰り返す

RAG で全部解決する

仕組みはシンプル

DevRag: Claude Code 専用の簡易 RAG

特徴

セットアップは 5 分

1. バイナリダウンロード

2. Claude Code 設定

3. ドキュメント置き場を作る

実際に使ってみる

Before: 従来の方法

After: DevRag 使用

v1.2.0 新機能: フィルター検索

ディレクトリで絞り込み

ファイル名パターンで絞り込み

複数ドキュメントパス対応

効果測定データ

まとめ

Special Thanks

Discussion