ドキュメント・アズ・コードの移行を自動化：エージェントが変換を実行し、あなたがレビューする

ドキュメントをMarkdownに移行するには、AIエージェントにアーカイブフォルダーを渡し、ファイルごとに convert_to_markdown を一度ずつ、レビューされたバッチで実行させます。GroupDocs.Markdown.Mcp を使用すれば、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、または別のMCPクライアントでローカルに処理が行われるため、内部手順のアーカイブが変換サービスにアップロードされることはありません。

アーカイブフォルダー内のすべてをフロントマターと画像ファイル付きのMarkdownに変換してください。各ファイルの元の形式、ページ数、出力サイズを報告してください。

ステップバイステップのバージョン（設定とトラブルシューティング含む）はドキュメントにあります: AIを使用したレガシードキュメントのMarkdownへの移行方法.

なぜレガシードキュメントの移行はエージェントの仕事なのか？

変換は機械的で、周辺作業は繰り返しになります：ファイルを一覧化し、各ファイルを変換し、結果を測定し、失敗を見つけ、再度実行する。何百ものファイルに対してこれを行う人は同じ判断を何度も繰り返します。エージェントはそれを一貫して行い、各結果を報告します。Markdownはモデルではなくエンジンが生成します。保存されたMarkdownは手順の要約ではありません。

これはランブックです。各ステップには1つのプロンプトがあり、その後の表はエージェントが決定することとエンジンが実行することを分けています。

ランブック：WordアーカイブをMarkdownに移行するには？

1. まず最初にライセンスを確認してください。

   変換を行う前に：Markdownサーバーのライセンス状態はどうなっていますか？

   get_license_status は mode、licensed、consumption とサーバーおよびエンジンのバージョンを返します。評価モードではドキュメントあたり3ページしか処理されないため、ライセンスなしの実行では妥当なスタブが生成されます。

2. アーカイブのインベントリを作成します。

   アーカイブフォルダー内のすべてのファイルを、形式、ページ数、暗号化の有無とともに一覧化してください。

   Markdownサーバーにはフォルダー一覧ツールがないため、エージェントはクライアント自身のファイルアクセスでフォルダーを一覧化するか、提供されたファイル名から作業します。

   その後、get_document_info は各ファイルを変換せずに fileFormat、pageCount、title、author、isEncrypted を返します。暗号化されたファイルには password パラメータが必要です。

3. 約20ファイルでパイロットを実行します。

   最初の20ドキュメントをフロントマターと画像ファイル付きのMarkdownに変換してください。各ファイルの形式、ページ数、出力サイズを報告してください。

4. 変換できなかったものを見つけます。

   5ページ以上で変換後のMarkdownが2KB未満になったPDFを一覧化してください。

   それらはほとんどがスキャンです。このサーバーにはOCRステップがないため、別のツールが必要か、メタデータでインデックスされたPDFのままにしてください。

5. パターンを修正し、残りをバッチで実行します。 1回あたり20ファイル、毎回レポートを出すことで、実行をレビュー可能にし、従量使用量を予測可能に保ちます。

6. 出力をプルリクエストのようにレビューします。 次のセクションで確認すべき点を列挙します。

どのフォーマットがうまく移行できるか？

• DOCX、DOC、RTF、ODT。 ソースで構造が明示的なので、見出しやテーブルがきれいに移行します。
• EPUB と MOBI。 章構造がMarkdownの見出しに対応します。
• CHM。 古いヘルプファイルで、手順の唯一のコピーであることが多いです。
• XLSX。 ワークシートがテーブルになり、パラメータリストに適しています。

レビュー時に確認すべき点は？

エージェントに最初のスイープをさせ、その後自分でサンプルを確認してください：

変換された各ファイルについて、参照している画像を一覧化し、どの画像ファイルが欠落しているか教えてください。

ページ数に対してサイズが最も小さい5つの出力を見せてください。

images: "file" で書かれた画像は .md の隣に配置され、相対パスで参照されます。これはドキュメントリポジトリが期待する形です。書き込まれていない画像を指す .md は壊れた画像として表示されます。その後、最も乱雑なソースとその出力を並べて確認し、パターンを残りに適用してください。レビュー済みの結果は通常のgitワークフローでコミットします。サーバーはファイルを書き込み、リポジトリには触れません。

例示セッション（抜粋）

You:   Convert the first twenty documents in /archive to Markdown with front matter
       and images as files. Report format, pages and output size for each.
Agent: convert_to_markdown (frontMatter: true, images: "file") x 20
       ops-manual-2014.docx   DOCX   88 pages   converted
       install-guide.chm      CHM    41 pages   converted
       supplier-forms-2009.pdf PDF   12 pages   1 KB of Markdown: probably a scan
       Nineteen files look consistent; one scan needs separate handling.

正直な制限

ライセンスがない場合、評価モードでは各ドキュメントの最初の3ページのみが処理され、各ページに評価用の透かしが入ります。この状態での移行実行は、見た目は正しいが数百の短いファイルを生成し、欠落した手順を検索したときに数週間後に問題が判明します。移行にはライセンスが必要なので、最初のバッチの前に get_license_status を実行してください。スキャンされたPDFは変換されません。

FAQ

数百のWordドキュメントを一度にMarkdownに変換できますか？

はい、ただし1つのプロンプトではできません。約20件ずつバッチで変換し、各バッチの後にレポートを確認してください。誤ったオプションは全体に適用される前に修正できます。

AIエージェントでドキュメントをgitに移行するには？

サーバーは出力フォルダーに .md ファイルと画像ファイルを書き込みます。これらをレビューし、通常のgitワークフローでコミットしてください。

docs-as-code の移行はドキュメントをアップロードしますか？

いいえ。GroupDocs.Markdown.Mcp はローカルプロセスであり、アーカイブはディスクから読み取られます。エージェントが会話内で書き込むものだけがモデルプロバイダーに届きます。

詳細を見る

• ドキュメント、標準的な手順: AIを使用したレガシードキュメントのMarkdownへの移行方法
• ドキュメントハブ: GroupDocs.Markdown MCP Server
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• 質問: GroupDocs Markdown フォーラム
• ソース: GroupDocs.Markdown.Mcp on GitHub