annolux-mcp
⚡ Annolux
Kuratierte englisch- und chinesischsprachige Such-API und MCP für KI-Agenten & RAG-Systeme
Suche, die ihre Arbeit zeigt. Jedes Ergebnis enthält einen expliziten fetched_at-Zeitstempel und Provenienz.
🌐 Website • 📖 API-Dokumentation • ⚡ MCP-Schnellstart • 📊 Eingefrorene Benchmarks • 📁 Beispiele • 🇨🇳 中文文档
💡 Warum Annolux?
Aktuelle Such-APIs für KI-Agenten leiden unter drei fatalen Schwachstellen:
Müll rein, Müll raus: Kommerzielle Suchmaschinen indizieren Millionen von SEO-Farmen, gescrapten Spam und automatisch generiertes Rauschen, das die Kontextfenster von LLMs verschmutzt.
Fehlende Zeit-Provenienz: LLMs halluzinieren den aktuellen Zustand, weil Such-APIs den genauen Snapshot-Zeitpunkt (
fetched_at) weglassen.Fressende Abrechnung: Volle Preise für fehlgeschlagene Anfragen, leere Ausgaben oder ratenlimitierte Wiederholungsversuche.
Annolux löst das mit einem agentenzentrierten, kuratierten Ansatz:
🛡️ Kuratierter zweisprachiger Technik-Index: Hochwertiger englisch- und chinesischsprachiger Korpus (Rust, Go, Python, KI/ML, offizielle Dokumentation, RFC–, GitHub, arXiv).
🕒 Expliziter
fetched_at-Zeitstempel: Jeder Ranked-Hit zeigt die exakte Sekunde der Aufnahme – dies ermöglicht fundierte Zitate und zeitliche Schlussfolgerungen.🎯 Vorhersehbare Bilanz-Abrechnung: Genau 1 Credit pro erfolgreicher 2xx-Antwort. Fehler, Timeouts (504), Rate Limits (429) und ungültige Anfragen kosten 0 Credits.
🧩 Natives Model Context Protocol (MCP): Null Einrichtung bei Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, Zed und Claude Desktop.
🚀 1.000 dauerhafte Gratis-Credits: Mit GitHub oder Google anmelden und in 30 Sekunden mit Abfragen starten.
Related MCP server: agent-web-search-mcp
🥊 Vergleich: Annolux vs. generische Such-APIs
Eigenschaft / Metrik | Annolux | Exa (Metaphor) | Tavily | Serper / Google |
Indexqualität | Kuratierter Technik- & Wissensindex (EN/ZH) | Webweite neuronale | Webweiter Aggregator | Ganzes Web (SEO-Rauschen) |
Chinesischer (ZH) Technik-Korpus | Erstklassige native zweisprachige Volltextsuche | Teilweise | Schwach / Übersetzt | Mit Content-Farmen gemischt |
Expliziter Snapshot-Zeitstempel | ✅ | ❌ Inkonsistent | ❌ Fehlend | ❌ Nur ungefährer Snippet |
Abrechnungsgarantie | ✅ 1 Punkt nur bei 2xx-Erfolg | Anfragebasiert | Anfragebasiert | Anfragebasiert |
Fehler / Timeout-Anfragen ** | 🆓 0 Kosten berechnet | ❌ Abgerechnet | ❌ Abgerechnet | ❌ Abgerechnet |
MCP-Tool-Oberfläche | Einziges schlankes | Mehrere kurze Tools | Mehrstufige Prozesse | Braucht eigene Brücke |
Domain-Beschränkung | ✅ Exakte Hostname-Filterung ( | ✅ Unterstützt | ✅ Unterstützt | ❌ Nur |
Kostenloser Einstiegstarif | 1.000 dauerhafte Punkte | Begrenzte Testversion | 1.000 / mo | 2.500 einmalig |
📦 Schnellinstallation
Option 1: NPX (Schnellste für MCP & CLI)
# Run instantly via Node.js (zero installation)
npx -y annolux-mcp -key ann_live_YOUR_API_KEYOption 2: Go–CLI & Server
go install github.com/eason4kim-rocket/annolux/cmd/annolux-mcp@latestOption 3: Vorgefertigte Multi-Plattform-Binaries
Laden Sie eigenständige Binaries von GitHub Releases herunter:
linux-amd64/linux-arm64darwin-amd64(Intel Mac) /darwin-arm64(Apple Silicon M-series)
🔌 MCP-Integration
Annolux implementiert das offizielle Model Context Protocol (MCP) mit einem einzigen, hochig effizienten Tool: search_web.
1. Claude Code
claude mcp add annolux npx -y annolux-mcp -- -key ann_live_YOUR_API_KEY2. Cursor / Windsurf
Fügen Sie Folgendes zu unserer Projektdatei .cursor/mcp.json oder zur globalen Konfiguration hinzu:
{
"mcpServers": {
"annolux": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "annolux-mcp", "-key", "ann_live_YOUR_API_KEY"]
}
}
}3. Claude Desktop
Fügen Sie das in claude_desktop_config.json ein:
{
"mcpServers": {
"annolux": {
"command": "annolux-mcp",
"env": {
"ANNOLUX_API_URL": "https://api.annolux.com",
"ANNOLUX_API_KEY": "ann_live_YOUR_API_KEY"
}
}
}
}🚀 HTTP-API-Schnellstart
Standard-Suche-Endpunkt
POST https://api.annolux.com/api/v1/search
Authorization: Bearer ann_live_YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json{
"query": "tokio async runtime memory model",
"domains": ["tokio.rs", "docs.rs", "github.com"],
"deduplicate": true,
"limit": 5,
"timeout": 10,
"ranking": "default"
}Python
import os
import requests
response = requests.post(
"https://api.annolux.com/api/v1/search",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('ANNOLUX_API_KEY')}"},
json={
"query": "DeepSeek R1 architecture reinforcement learning",
"limit": 5,
"deduplicate": True
},
timeout=15
)
data = response.json()
for result in data.get("results", []):
print(f"[{result['fetched_at']}] {result['title']} -> {result['url']}")TypeScript / Node.js
const res = await fetch("https://api.annolux.com/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.ANNOLUX_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: "vLLM PagedAttention implementation details",
limit: 5,
deduplicate: true
})
});
const data = await res.json();
console.log(`Credits Remaining: ${res.headers.get("X-Annolux-Credits-Remaining")}`);
console.log(data.results);cURL
curl -s -X POST https://api.annolux.com/api/v1/search \
-H "Authorization: Bearer ann_live_YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "Go sync.Pool benchmark best practices",
"limit": 3
}' | jq .🏛️ Architektur & Mechanik
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Agent / RAG Application │
│ (Claude Code / Cursor / LangChain / Custom LLM) │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
Stdio MCP / HTTPS REST Request
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Annolux Gateway API Engine │
│ ┌─────────────────────────┐ ┌───────────────────────┐ │
│ │ 1. Account & Rate Limit │ ──► │ Reserve 1 Credit │ │
│ │ (5 RPS, Burst 10) │ │ in /data/accounts.db │ │
│ └─────────────────────────┘ └───────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 2. Bilingual FTS Ranker (/data/index.db) │ │
│ │ • Curated English & Chinese Corpus │ │
│ │ • SimHash Content-Deduplication Engine │ │
│ │ • Domain Filter & Exact Substring Match │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 3. Atomic Response & Ledger Settlement │ │
│ │ • 2xx Success ──► Commit 1 Credit & Attach Timing │ │
│ │ • 4xx/5xx Err ──► Release Reservation (0 Cost) │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
JSON with exact `fetched_at` & verified URL
│
▼
[ Grounded LLM Response ]📊 Suchqualität & Eingefrorene Benchmarks
Annolux bewertet die Such-Retrieval-Leistung anhand einer unveränderlichen, eingefrorenen Blindauswahl von 40 komplexen zweisprachigen Abfragen. Die Ranking-Gewichte werden nie auf der Testmenge parametriert.
Metrik | Erste Gate-Baseline | Prelaunch-Verifikations-Gate |
Treffer@1 |
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Treffer@3 |
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Treffer@10 |
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MRR@10 |
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P95-Latenzeit |
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Fehler 5xx-Rate |
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Alle Benchmarks werden clientseitig unter voller gleichzeitiger Last durchgeführt.
💳 Transparente Preise
Plan | Preis | Credits | Rate-Limits | Rechnungsregeln |
Kostenlos | 0 € | 1.000 (dauerhaft)** | 5 RPS / Burst 10 | Ewig kostenlos, keine Kreditkarte nötig |
Pro | 29 € / Mon. | 20.000 / Mon. | 5 RPS / Burst 10 | 1 Erfolg = 1 Punkt, kein Rollover |
Scale | 99 € / Mon. | 100.000 / Mon. | 5 RPS / Burst 10 | 1 Erfolg = 1 Punkt, kein Rollover |
Keine Zusatzkosten für Überschreitung.
Fehler, Rate-Limits und Timeouts sind 100 % kostenlos (0 Punkte berechnet).
Bis zu 3 aktive API-Keys pro Konto.
📁 Beispiele & Anleitungen
Prüfen Sie das Verzeichnis examples/ für produktionsreife Startvorlagen:
01-claude-code-literature-research: Automatisierter technischer Literatur-Agent mit zeitstempeligen Zitaten.02-cursor-authority-domain-refactor: Suchlauf auf offizielle Doc-Domains (react.dev,go.dev) einschr begrenzt, für hallucinationsfreies Refactoring.03-production-rag-temporal-pipeline: Produktionstüchtige hybride RAG-Suchpipeline mit Fallback-Retrieval.
🤝 Community & Support
Melden Sie Bugs oder Feature-Anfragen auf GitHub Issues.
Für private Schwachstellenmeldungen siehe SECURITY.md.
Öffentliche OpenAPI-Spezifikation: annolux.com/openapi.json.
📄 Lizenz
Annolux ist Open-Source-Software unter den Bedingungen der Apache-Lizenz, Version 2.0.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Web search, scraping, RAG answers with citations, and translation as MCP tools.
Web MCP: scrape/crawl sites, web search, brand assets, app stores, YouTube, Reddit, Hacker News.
Live AI-native web search with citations. One tool for every MCP client. Flat per-request pricing.
Scrape, crawl and search the web for AI agents via MCP.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables web fetching, web search, and Metis verification for AI agents via a single MCP endpoint.3183 PyPI1MIT
- FlicenseAqualityCmaintenanceEnables MCP-compatible agents to perform web searches via the agent-web-search engine, returning ranked results with sources.1-
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to search the web and fetch webpage content as clean text via MCP, with optional headless rendering for dynamic pages.3MIT
- AlicenseBqualityBmaintenanceEnables AI agents to perform web searches and extract full-text content from web pages via standard MCP tools, with fallback search and semantic reranking.22MIT