diff --git a/README.md b/README.md
index f9f9c9a..21d9462 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -127,7 +127,17 @@
 - `bin/`: `llama-server` と依存 DLL をダウンロード
 - `models/`: ベクトル生成用モデルをダウンロード
 
-### 2. 実行
+### 2. LM Studio への統合 (オプション)
+
+LM Studio で本サーバーをツールとして利用する場合、以下のコマンドを実行します。これにより、必要なファイルが LM Studio のプラグインディレクトリに適切に配置されます。
+
+```bash
+bun run mcp:install
+```
+
+実行後、LM Studio を再起動するかプラグインをリロードしてください。
+
+### 3. 実行
 
 ```bash
 bun dev
diff --git a/document/system_summary.md b/document/system_summary.md
new file mode 100644
index 0000000..8e56264
--- /dev/null
+++ b/document/system_summary.md
@@ -0,0 +1,40 @@
+# システム概要
+
+本プロジェクトは、SQLite と Rust (Tauri v2) を用いた、ローカル実行型のベクトル検索 MCP (Model Context Protocol) サーバーです。
+
+## 主要コンポーネント
+
+```mermaid
+graph LR
+    User([User / MCP Client])
+    
+    subgraph "App (Tauri v2)"
+        Axum[Axum SSE Server]
+        Core[Tauri Core]
+        DB[(SQLite + sqlite-vec)]
+    end
+    
+    subgraph "Sidecar"
+        LS[llama-server]
+        Model[Gemma 3 300M]
+    end
+    
+    User <-->|SSE / JSON-RPC| Axum
+    Axum <--> DB
+    Axum <--> LS
+    LS <--> Model
+```
+
+## 各コンポーネントの説明
+
+- **Tauri v2**: アプリケーションの基盤。Windows 上で常駐し、システムトレイからの操作や UI 表示を提供。
+- **Axum (MCP Server)**: SSE トランスポートを用いた MCP 通信を担当。`messages` ポストを受け、各ツールを実行。
+- **SQLite + sqlite-vec**: ベクトルデータとメタデータを一元管理。`sqlite-vec` による ANN 検索を実行。
+- **llama-server (Sidecar)**: `llama.cpp` の外部プロセス。テキストのベクトル化 (Embedding) および生成を担当。
+- **Gemma 3 300M**: ローカルで高速かつ軽量に埋め込みを抽出するためのモデル。
+
+## 開発環境
+
+- **言語**: Rust (Backend), Vanilla JS (Frontend)
+- **パッケージ管理**: Bun
+- **ビルドツール**: Cargo, Tauri CLI
diff --git a/package.json b/package.json
index 968aa43..a3fc253 100644
--- a/package.json
+++ b/package.json
@@ -31,6 +31,7 @@
     "build": "tauri build --config src/backend/tauri.conf.json",
     "tauri": "tauri",
     "release": "node scripts/release.js",
+    "mcp:install": "node scripts/install-mcp.js",
     "test:watch": "bun test --watch test/**/*.test.js"
   },
   "devDependencies": {
diff --git a/scripts/install-mcp.js b/scripts/install-mcp.js
new file mode 100644
index 0000000..a62a4fc
--- /dev/null
+++ b/scripts/install-mcp.js
@@ -0,0 +1,56 @@
+import fs from 'fs';
+import os from 'os';
+import path from 'path';
+
+/**
+ * LM Studio 用の MCP プラグインをインストール/セットアップするスクリプト
+ * 1. プラグインディレクトリの作成
+ * 2. 必要なアダプターファイルのコピー
+ * 3. 対応する設定ファイルの作成 (相対パス使用)
+ */
+
+const PLUGIN_NAME = 'sqlite-vector';
+const PLUGIN_DIR = path.join(os.homedir(), '.lmstudio', 'extensions', 'plugins', 'mcp', PLUGIN_NAME);
+const BIN_DIR = path.join(PLUGIN_DIR, 'bin');
+
+console.log(`🔧 Setting up LM Studio extension: ${PLUGIN_NAME}...`);
+
+try {
+    // 1. ディレクトリ作成
+    if (!fs.existsSync(BIN_DIR)) {
+        fs.mkdirSync(BIN_DIR, { recursive: true });
+        console.log(`✅ Created directory: ${BIN_DIR}`);
+    }
+
+    // 2. アダプターのコピー
+    const sourceAdapter = path.join(process.cwd(), 'bin', 'mcp-stdio-adapter.cjs');
+    const targetAdapter = path.join(BIN_DIR, 'mcp-stdio-adapter.cjs');
+
+    fs.copyFileSync(sourceAdapter, targetAdapter);
+    console.log(`✅ Copied adapter to: ${targetAdapter}`);
+
+    // 3. manifest.json の作成/更新
+    const manifest = {
+        "type": "plugin",
+        "runner": "mcpBridge",
+        "owner": "mcp",
+        "name": PLUGIN_NAME
+    };
+    fs.writeFileSync(path.join(PLUGIN_DIR, 'manifest.json'), JSON.stringify(manifest, null, 2));
+    console.log('✅ Created manifest.json');
+
+    // 4. mcp-bridge-config.json の作成 (相対パスを使用しポータブルにする)
+    const bridgeConfig = {
+        "command": "node",
+        "args": ["./bin/mcp-stdio-adapter.cjs"]
+    };
+    fs.writeFileSync(path.join(PLUGIN_DIR, 'mcp-bridge-config.json'), JSON.stringify(bridgeConfig, null, 2));
+    console.log('✅ Created mcp-bridge-config.json (using relative path)');
+
+    console.log(`\n✨ Successfully installed LM Studio extension!`);
+    console.log(`Please restart LM Studio or reload the plugin.`);
+
+} catch (err) {
+    console.error('❌ Failed to install extension:', err.message);
+    process.exit(1);
+}