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意味で探す検索と全文検索

最終更新 September 9, 2026 · 約5分で読めます

ひとことで：semantic_searchとsearch_contentは何が違うのか、どの問いをどちらに投げればいいのかを説明します。

これで解決すること

MCPで探す道は1つではありません。そして、それぞれ答える問いが違います。

search_contentが探すのはあなたが打った文字です。「熔字炉」と書いた覚えがあるなら、出てくる場所を全部、パスと前後の行つきで並べます。

semantic_searchが探すのはあなたが言おうとしたことです。「母親の恨みが表に出るのはどの場面か」と聞けば、その場面が返ってきます。「母親」も「恨み」もその段落に1つも出てこなくても、です。

長い原稿を書いていて本当に出てくる問いは、たいてい後者のほうです。そういう段落があったことは覚えている。そのとき何という言葉を使ったかは覚えていない。

どちらを使うか

やりたいこと	使うもの
「臨沢港」という文字が入っているファイルを全部	`search_content`
人物の名前を変える前に、その人に触れている箇所を全部	`search_content`
二人の関係が崩れはじめるのはどの場面か	`semantic_search`
海禁のいきさつを、この作品のどこかですでに説明していないか	`semantic_search`
書き直す前に使っていた、潮が文字を洗い流すという比喩	`semantic_search`
この状況の扱い方が、チームの知識ベースにもう書かれていないか	`semantic_search`

`search_content`：文字どおりに照合する

search_content({
  "book_token": "bk_...",
  "query": "熔字炉",
  "file_types": ["md"],
  "limit": 20
})

大文字と小文字は区別せず、当たったファイルのパスと、当たった箇所の前後の行を返します。

4.0の作品では、file_typesは見た目より効きます。 構造化ファイル（.beats、.timeline、.script、.map、.geomap）も検索の対象になり、しかも中身の生のJSONが対象です。ですからnameやtitleのようなありふれた語を引くと、内容ではなくフィールド名ばかりが並ぶことがあります。散文だけでいいときはfile_types: ["md"]と明示してください。

古い脚本スタジオの作品は逆です。あちらでは構造化ファイルが既定で除外されていて、一緒に検索するにはinclude_structured: trueを足します。ファイルによって挙動が変わるツールをご覧ください。

`semantic_search`：意味で照合する

semantic_search({
  "book_token": "bk_...",
  "query": "沈硯が初めて父を疑う場面",
  "limit": 10
})

引数は3つ。作品、ふつうの言葉で書いた問い、そして何件返すか（既定は10件、上限は50件）です。

1件ごとに4つのものが付いてきます。段落の§番号、ファイルのトークン、その段落の文章、そして類似度です。§番号は引用できる目印です。 AIは「本の真ん中あたり」とごまかす代わりに、「第3章の§4です」と答えられます。

索引はどこから来るか

最初の検索のとき、Slimaは作品のいちばん新しいコミットの内容を段落に切って索引を作ります。そのあとは変わった分だけを計算し直すので、触っていないファイルには手をかけません。だから大きい作品の1回目は、2回目以降より時間がかかります。

大きくて一度も索引を作っていない作品は、背景での構築にまわされます。 そのときの検索は空で返ってきます。「見つからない」ではなく「まだできていない」です。少し待ってもう一度検索すれば、結果が入っています。

少しだけ費用がかかります

問いをベクトルに変える計算が1回入るので、semantic_searchはクレジットを少し使います。文字どおりの検索は使いません。額はわずかですが、この2つの唯一のコスト差なので、知っておく価値はあります。

できない3つのこと

正確な文字列を探す。 決まった語や記号そのものを探すならsearch_contentです。
まだコミットに入っていない文字を探す。 索引はコミットから作られます。作者がアプリで打ったばかりで、まだコミットになっていない段落はここにありません。
チームで機密に設定されたスキルファイルを読む。 それらのファイルはそもそも索引に入りません。意味での検索が、そこへの裏口になることはありません。

チームの知識ベースでとくに効きます

1つのチームの知識ベースには、社内の決まりごと、決まった判断、前の作品の設定が何十件と入っていることがあります。そこでの文字検索と意味検索の差は、「めくる」と「聞く」の差です。 それがどのファイルに、どんな見出しで書かれたかを先に知っている必要がありません。「この世界の通貨の単位、決めたことありましたっけ」と聞けば済みます。