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⚡ Annolux

AIエージェントとRAGシステム向けの厳選された英語・中国語検索APIとMCP

根拠を示せる検索。すべての結果には、明示的な fetched_at タイムスタンプと出典情報が付属します。

Go バージョン NPM バージョン MCP プロトコル ライセンス 無料プラン

🌐 ウェブサイト • 📖 API ドキュメント • ⚡ MCP クイックスタート • 📊 凍結ベンチマーク • 📁 サンプル • 🇨🇳 中文文档

💡 なぜ Annolux が選ばれるのか？

現在、AIエージェント向けのWeb検索APIには、次の3つの致命的な欠陥があります。

  1. ゴミを入れればゴミが出る：商用検索エンジンは、SEOファーム、スクレイピングされたスパム、自動生成ノイズを大量にインデックス化し、LLMのコンテキストウィンドウを汚染します。

  2. 時間的な来歴情報が欠けている：検索APIが正確なスナップショット時刻（fetched_at）を省略するため、LLMが現在の状態を幻覚（ハルシネーション）しやすくなります。

  3. 略奪的な課金：失敗したリクエスト、空の結果、レート制限による再試行に対しても全額が請求されます。

Annolux は、エージェント優先のキュレート・アプローチでこれを解決します。

  • 🛡️ 厳選されたバイリンガル技術インデックス：高英語度の英語・中国語コーパス（Rust、Go、Python、AI/ML、公式ドキュメント、RFC、GitHub、arXiv）。

  • 🕒 明示的な fetched_at タイムスタンプ：ランク付けされたすべての結果に、取り込まれた正確な秒までが表示され、根拠のある引用と時間的推論が可能になります。

  • 🎯 予測可能な台帳課金：成功（2xx）レスポンスごとに わずか1クレジット。エラー、タイムアウト（504）、レート制限（429）、不正リクエストは 0クレジット です。

  • 🧩 ネイティブ Model Context Protocol（MCP）：Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Zed、Claude Desktop でセットアップ不要です。

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  • 🚀 1,000クレジットの永続的無料枠：annolux.com で GitHub または Google サインインすれば、30秒以内にクエリを開始できます。

Related MCP server: agent-web-search-mcp

🥊 比較：Annolux と一般的な検索APIの比較

機能 / 指標

Annolux

Exa（Metaphor）

Tavily

Serper / Google

インデックスの品質

キュレートされた技術・知識（EN/ZH）

ウェブ全体のニューラル

ウェブ全体のアグリゲーター

ウェブ全体（SEOノイズがひどい）

中国語（ZH）技術コーパス

第一級のネイティブなバイリンガル全文検索

中程度

弱い/翻訳のみ

コンテンツファーム混入

明示的なスナップショット時刻

✅ 必ず fetched_at が付与

❌ 不十分・一貫性なし

❌ 省略

❌ スニペットのみで概略

課金保証

✅ 成功（2xx）したときだけ1クレジット課税

リクエスト単位

リクエスト単位

リクエスト単位

失敗・タイムアウト時の課金

Unix 0クレジット（完全無料）

❌ 課金される

❌ 課金される

❌ 課金される

MCPツールの構成

単一の軽量な search_web（トークン無駄なし）

複雑なツールが多数

複数ステップのツール

カスタムブリッジが必要

ドメイン制限

exact なホスト名フィルタ（domains）

✅ サポート

✅ サポート

限定的な site: クエリ

無料スタータープラン

1,000クレジット（恒久）

試用版は限定

1日? / 月

2,500クレジット（一度きり）

📦 クイックインストール

オプション1：NPX（MCP & CLI に最速）

# Run instantly via Node.js (zero installation)
npx -y annolux-mcp -key ann_live_YOUR_API_KEY

オプション2：Go CLI & サーバー

go install github.com/eason4kim-rocket/annolux/cmd/annolux-mcp@latest

オプション3：プレビルトのマルチプラットフォームバイナリ

GitHub Releases からスタンドアロンのバイナリをダウンロードできます：

  • linux-amd64 / linux-arm64

  • darwin-amd64（Intel Mac）/ darwin-arm64（Apple Silicon Mシリーズ）

🔌 MCP 統合

Annolux は、公式の Model Context Protocol (MCP) 仕様に準拠し、単一の高効率ツール search_web を提供します。

1. Claude Code

claude mcp add annolux npx -y annolux-mcp -- -key ann_live_YOUR_API_KEY

2. Cursor / Windsurf

プロジェクトの .cursor/mcp.json またはグローバル設定に追加：

{
  "mcpServers": {
    "annolux": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "annolux-mcp", "-key", "ann_live_YOUR_API_KEY"]
    }
  }
}

3. Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加：

{
  "mcpServers": {
    "annolux": {
      "command": "annolux-mcp",
      "env": {
        "ANNOLUX_API_URL": "https://api.annolux.com",
        "ANNOLUX_API_KEY": "ann_live_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

🚀 HTTP API クイックスタート

標準検索エンドポイント

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 .

🏛️ アーキテクチャとメカニズム

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 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 ]

📊 検索品質と凍結ベンチマーク

Annolux は、固定された不変のブラインドセット（複雑なバイリンガルクエリ40件）に対する検索パフォーマンスを評価しています。ランキングの重みは、一度もテストセットに合わせて調整されることはありません。

指標

ファーストゲート基準値

リリース前検証ゲート

Hit@1

72.5%

72.5%

Hit@3

82.5%

82.5%

Hit@10

85.0%

85.0%

MRR@10

0.78125

0.78125

P95 レイテンシ

532 ms

356 ms

5xx エラー率

0.00%

0.00%

*All benchmarks are evaluated end-to-end under full concurrency load.
すべてのベンチマークは、完全な並列結合でクルアント側で実施されます。

💳 透明な料金

プラン

料金

クレジット

率制限

請求ポリシー

無料

$0

1,000（恒久）

5 RPS / Burst 10

永久無料、クレジット不要

Pro

$29 / 月

20,000 / 月

5 RPS / Burst 10

1成功=1クレジット、繰越なし

Scale

$99 / 月

100,000 / 月

5 RPS / Burst 10

1成功=1クレジット、繰越なし

  • オーバー利用に対する追加請求はありません。

  • エラー、レート制限、タイムアウトは100％無料（0クレジット）です。

  • アカウントごとに最大3つのAPIキーを作成できます。

📁 サンプルと用法

examples/ ディレクトリに、すぐ使える実用的なサンプルがあります：

🤝 コミュニティとサポート

📄 ライセンス

Annolux は Apache License 2.0 の下で提供されるオープンソースソフトウェアです。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers