Blume リファレンス

Markdownフォルダから、人間にもAIにも読めるドキュメントサイトを作る カテゴリ: ツール (references) 最終更新: 2026-08-08

概要

Blume は、Hayden Bleasel氏が開発したドキュメントサイト生成のオープンソースフレームワーク（MITライセンス）。2026-07-13にv1.0.0を公開。サイト生成にAstro、開発・ビルド基盤にVite、テーマにTailwind CSSを使い、CLIとテンプレート・コンポーネント群を一体で提供する。利用にはNode.js 22.12以降が必要。

公式の謳い文句は “fast, AI-ready, markdown-first docs”。フォルダにMarkdownを置くだけで本番品質のドキュメントサイトを作れる、個人プロジェクトの小さなREADMEサイトから数千ページ規模のAPIドキュメントまでスケールする設計とされる。

初期化からビルドまで

npx blume init . --yes
npm install
npm run build   # 内部的には blume build

blume init で docs/index.mdx ・ package.json ・ blume.config.ts の3ファイルが生成される。blume dev でホットリロード付きプレビュー、blume build で dist/ に静的HTMLとローカル検索用インデックスが出力される。生成物はVercel、Netlify、Cloudflare Pages、GitHub Pages、S3などの静的ホスティングに配置できる。

実際に1ページだけの最小構成でビルドすると、index.html に加えて index.md（生Markdown）・llms.txt ・llms-full.txt ・robots.txt ・agent-readability.json までまとめて出力される（ビルド時間は実測86ms）。他の静的サイトジェネレーターとの明確な違いとして報告されている。

AI向け機能

Blumeの一番の特徴は、生成サイトが最初からAIエージェント／LLMに読まれることを前提に設計されている点。

各ページのMarkdownソースをそのまま /{route}.md として配信（コンテンツネゴシエーション）
llms.txt / llms-full.txt を自動生成（サイト全体の機械可読インデックス）
agent-readability.json でAIクローラーに「このサイトはどう読めばいいか」を明示。contentUsage フィールドで ai-input / ai-train の可否をサイト側から宣言できる
MCP（Model Context Protocol）サーバーを標準搭載。blume.config.ts の ai.mcp.enabled: true で有効化すると、search_docs / get_page / list_pages / get_navigation といったツールをMCPクライアント側から呼び出せる。ただしサーバーサイド機能のため、静的出力ではなく deployment.output: "server" とアダプタ指定が必要
ページ内で質問できる「Ask AI」アシスタント（Vercel AI Gateway・OpenRouter・Inkeep・OpenAI互換エンドポイントから選択可）

「人間が読むサイト」と「AIエージェントが読み込む知識源」を同じMarkdownソースから同時に作る、という設計思想になっている。

検索・SEO・その他の機能

検索: Oramaによるローカルインデックスがデフォルト（Pagefind、Algolia、Typesenseへ切替可）
SEO: メタデータ、OGP画像、サイトマップ、robots.txt、RSS、JSON-LDを自動生成
OpenAPI／AsyncAPI仕様からScalarを使ったインタラクティブなAPIリファレンスを生成可能
MDXでコールアウト・タブ・手順・ファイルツリーなど30種類以上のコンポーネントをインポートなしで使用可能。Mermaid図・KaTeX数式にも対応
ダークモード、36言語のローカライズ、RTL言語対応
blume doctor コマンドでサイトの健全性を診断

設定と拡張性

blume.config.ts はTypeScriptで書け、defineConfig に型補完が効く。各設定項目は省略可能で、必要なものだけ記述する。組み込みコンポーネントは置き換え可能。blume eject で単独のAstroアプリとして取り出すこともできる（取り出し後も blume パッケージは継続利用可）。

コンテンツソースはローカルファイルのほか、リモートMDX、GitHub Releases、Notion、Sanity、独自バックエンドを組み合わせて1サイトを構成できる。国際化、変更履歴、ブログ、PDF/EPUBエクスポートにも対応。

MkDocs系からの移行の壁

Qiitaでのハンズオン検証によると、プレーンなMarkdown（見出し・リスト・表・コードブロックなど）で書かれたページは、フロントマターを title に直すだけでそのままビルドが通る。

一方、!!! note のようなadmonitionや === "Python" のコンテンツタブといったMkDocs（PyMdown Extensions）固有の記法は、BlumeがMDXベースであるため素直にビルドが通らない。<Note> や <Tabs> のようなMDXコンポーネントへの書き換えが必要になる。admonition程度ならまだしも、コンテンツタブ・脚注・数式・アイコン記法までページ全体に散らばっていると、ページ数が多い実サイトの移行は地道な変換作業になる。

ただし変換ルール自体（!!! note → <Note>、=== "Python" → <Tabs> + <Tab> など）は機械的に定義できるため、対応表をAgent Skillとして与えればAIコーディングエージェントに変換作業を任せられる、という指摘がある。

Zensicalとの対比

同じ「Markdownからドキュメントサイトを作る」ツールでも、Material for MkDocsの後継であるZensicalとBlumeでは狙う方向性が異なる。

観点	Zensical	Blume
基盤	Rust + Python	Astro + Vite（TypeScript）
立ち位置	Material for MkDocsの後継・高速リビルド	ゼロから作られたAI-readyドキュメントツール
設定	`zensical.toml`（mkdocs.yml互換）	`blume.config.ts`（型付きTS）
AI対応	特になし	llms.txt / MCPサーバー / ページ内アシスタントを標準搭載
移行のしやすさ	既存MkDocsプロジェクトからの移行に強い	新規プロジェクト向け、コンポーネントも豊富

既存のMkDocs資産を活かしたいならZensical、これから新規にドキュメントサイトを立ち上げつつAIエージェントからの参照も見据えるならBlume、という住み分けになりそうだと報告されている。