Rlm

RLM MCPサーバーは、再帰言語モデルパターンに基づく大規模コンテキスト処理ツールで、Claudeコードが外部変数を介して1000万以上のトークンを含むテキストを処理できるようにし、大量の内容を直接プロンプトに入力することを避けます。読み込み、チャンク分割、サブクエリ、集約のプロセスを通じて、自動分析とプログラム実行をサポートし、Claude APIまたはローカルのOllamaに接続して無料の推論を行うことができます。

開発者ツール研究とデータ #大規模コンテキスト処理 #再帰分析 #外部変数管理 #MCPサービス .Python

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 5.7K

更新時間 : 2026-03-13

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RLM MCPサーバーとは？

RLM MCPサーバーは、超大规模テキストを処理するための高度な分析ツールです。再帰言語モデル（RLM）パターンに基づいており、1000万以上のトークンを含む巨大なドキュメント（百科事典、大規模コードベース、ログファイルなど）を処理することができます。従来の方法とは異なり、RLMは大きなテキストを外部変数として保存し、スマートなチャンク分割、並列クエリ、結果の集約によって分析を行い、処理効率と精度を大幅に向上させます。

RLM MCPサーバーの使い方は？

ユーザーはRLMツールを直接呼び出す必要はありません。Claudeに大きなファイルの分析要求（例：「この2MBのログファイルを分析して」）を行うだけで、Claudeが自動的にバックグラウンドでRLMツールを使用して処理を行い、最終的に分析結果を返します。このプロセスはユーザーにとって透明で、操作は簡単で直感的です。

適用シナリオ

RLMは以下のシナリオの処理に特に適しています： • 大規模なログファイルを分析してエラーパターンを見つける • 百科事典などの大規模な参照ドキュメントを処理する • 大規模なコードベースのセキュリティホールを監査する • 研究論文や技術文書を分析する • データベースからエクスポートされた大規模なデータを処理する • 通常のLLMのコンテキスト制限を超えるテキスト分析タスク

主な機能

スマートなチャンク分割処理

テキストのタイプ（コード、ログ、ドキュメントなど）を自動検出し、最適なチャンク分割戦略（行、文字、段落単位）を選択し、各チャンクがLLMの処理能力の範囲内に収まるようにします。

並列サブクエリ

複数のチャンクに対して同時に並列分析を行うことができ、処理速度を大幅に向上させます。特に超大规模ドキュメントの処理に適しています。

再帰分析機能

多層の再帰分析をサポートし、サブLLMがRLMツールを使用してより深いレベルの分析を行うことができます。複雑なドキュメント構造に適しています。

複数のモデルサポート

Claude Haiku（クラウド）とOllamaローカルモデルをサポートしており、ユーザーは必要に応じて有料または無料の推論サービスを選択できます。

自動分析モード

rlm_auto_analyzeツールを提供し、タイプ検出、チャンク分割、クエリ、結果の集約を自動的に行い、操作プロセスを簡素化します。

Pythonコード実行

サンドボックス環境でPythonコードを実行して確定的な分析（正規表現マッチング、データ抽出など）を行うことができ、AI推論と組み合わせることでより正確な結果を提供します。

利点

強力な処理能力：1000万以上のトークンを含む超大規模ドキュメントを処理でき、通常のLLMの制限を大幅に超えます。

コスト効率が高い：軽量モデル（Haikuなど）を使用してチャンクを処理するため、大型モデルで完全なドキュメントを処理するよりも経済的です。

柔軟な構成：クラウドとローカルの推論をサポートし、ユーザーは必要に応じて選択できます。

自動化程度が高い：ユーザーは要求を提出するだけで、Claudeが自動的にRLMツールを呼び出して処理を行います。

結果が正確：チャンク分析と結果の集約により、情報の損失を避けます。

再帰分析：多層分析をサポートし、複雑なドキュメント構造に適しています。

制限

学習曲線：RLMの基本概念を理解する必要があり、すべての機能を十分に活用するには時間がかかります。

構成が複雑：ローカルのOllama構成には追加の手順が必要です。

再帰コスト：クラウドモデルを使用した深い再帰分析はコストが増加する可能性があります。

コンテキスト管理：読み込まれたコンテキストを手動で管理する必要があり、メモリ使用量を抑えるために注意が必要です。

Claudeに依存：現在は主にClaude Codeと統合されており、他の環境でのサポートは限られています。

使い方

RLMのインストール

RLMリポジトリをクローンし、依存パッケージをインストールします。

Claude Codeの構成

RLMをClaude CodeのMCPサーバー構成に追加します。

自動検出の有効化

構成ファイルとフックをコピーし、ClaudeがRLMを使用するタイミングを自動的に認識できるようにします。

使用開始

Claude Codeで直接大きなファイルの分析要求を行います。

使用例

大規模なログファイルの分析

2MBのサーバーログファイルを分析し、エラーパターンと頻度を特定します。

百科事典の処理

11MBの百科事典を分析し、特定のトピックに関連する記事を抽出します。

コードのセキュリティ監査

大規模なコードベースのセキュリティホールをチェックします。

研究論文の分析

複数の研究論文を分析し、重要な発見と方法論を抽出します。

よくある質問

RLMとClaudeを直接使用する場合との違いは何ですか？

RLMを使用するには追加料金がかかりますか？

クラウドモデルとローカルモデルをどのように選択すればよいですか？

RLMはどのようなタイプのファイルを処理できますか？

11MBの百科事典を処理するのにどれくらいの時間がかかりますか？

Ollamaをどのようにインストールして構成すればよいですか？

rlm_execとrlm_sub_queryの違いは何ですか？

データはどこに保存され、安全ですか？

🚀 RLM Hooks

RLM Hooksは、特定の条件下でRLMツールの使用を提案する機能を提供するツールです。このツールは、ファイルのサイズやトークン数が設定された閾値を超えた場合に、RLMツールの使用を提案します。

✨ 主な機能

Readツールの呼び出しをインターセプトし、ファイルが設定可能な閾値を超えた場合にRLMツールの使用を提案します。
サイズ閾値とトークン閾値の両方を設定可能です。
トークン推定は、1トークンあたり約4文字という保守的な推定を使用します。
提案は読み取りをブロックせず、JSON形式で出力されます。

📦 インストール

このツールは、.claude/settings.jsonで設定されます。以下は設定例です。

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Read",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": ".claude/hooks/check-file-size.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

# 大きなテストファイルを作成する
python3 -c "print('x' * 150000)" > /tmp/large_file.txt

# フックを直接テストする（大きなファイルでテスト、提案が表示されるはず）
echo '{"tool_input": {"file_path": "/tmp/large_file.txt"}}' | .claude/hooks/check-file-size.sh

# 期待される出力:
# {
#   "decision": "approve",
#   "reason": "This file is 146.48 KB ..."
# }

高度な使用法

閾値のカスタマイズ

# 50KBのサイズ閾値を使用する
RLM_SIZE_THRESHOLD=51200 echo '{"tool_input": {"file_path": "somefile.txt"}}' | .claude/hooks/check-file-size.sh

# 1MBのサイズ閾値を使用する
RLM_SIZE_THRESHOLD=1048576 echo '{"tool_input": {"file_path": "somefile.txt"}}' | .claude/hooks/check-file-size.sh

# 5Kトークンの閾値を使用する（より積極的で、小さなファイルもキャッチする）
RLM_TOKEN_THRESHOLD=5000 echo '{"tool_input": {"file_path": "somefile.txt"}}' | .claude/hooks/check-file-size.sh

# 20Kトークンの閾値を使用する（ハードリミットに近い）
RLM_TOKEN_THRESHOLD=20000 echo '{"tool_input": {"file_path": "somefile.txt"}}' | .claude/hooks/check-file-size.sh

# カスタムサイズ（100KB）とトークン（15K）の閾値を同時に使用する
RLM_SIZE_THRESHOLD=102400 RLM_TOKEN_THRESHOLD=15000 .claude/hooks/check-file-size.sh

Claude Codeとの統合テスト

RLMプロジェクトディレクトリでClaude Codeを起動します。
Claudeに大きなファイル（>25KB）を読み取らせます。
ファイルが読み取られる前に提案メッセージが表示されることを確認します。
読み取りはブロックされずに続行されます。

📚 ドキュメント

挙動

以下のいずれかの閾値を超えた場合にトリガーされます。

サイズ閾値: 25KB（RLM_SIZE_THRESHOLD環境変数で設定可能）
トークン閾値: 10Kトークン（RLM_TOKEN_THRESHOLD環境変数で設定可能）

トークン推定は、1トークンあたり約4文字という保守的な推定を使用します。

トークン閾値が重要な理由: ClaudeのReadツールは、25Kトークンでハードエラーになります。10Kトークンの閾値は、ハードリミットに達する前にRLMを使用できるように早期に警告します。

アクション: RLMツールを提案しますが、読み取りをブロックしません。
出力: decision: "approve"とオプションのreasonメッセージを含むJSON。

ファイル構造

.claude/
  hooks/
    check-file-size.sh     # フックスクリプト
    rlm-suggest.json       # フックメタデータ（オプション、ドキュメント用）
    README.md              # このファイル
  settings.json            # フック設定