annolux-mcp
⚡ 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。
🌐 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。
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。
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。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: Kimi Coding 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 | ❌ 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 | 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( | ✅ サポート | ✅ サポート | 限定的な |
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-arm64darwin-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_KEY2. 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 |
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Hit@3 |
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Hit@10 |
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MRR@10 |
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P95 レイテンシ |
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5xx エラー率 |
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*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:
01-claude-code-literature-research:タイムスタンプ付き引用を持つ、自動技術調査エージェント。02-cursor-authority-domain-refactor:ドメイン制限(react.dev,go.dev)を使って幻覚のないリファクタリングを行います。03-production-rag-temporal-pipeline:フォールバック検索を備えた本番RAGのハイブリッド検索パイプライン。
🤝 コミュニティとサポート
バグ報告や機能リクエストは GitHub Issues から送ってください。
非公開の脆弱性報告については SECURITY.md を確認してください。
公開 OpenAPI 仕様書: annolux.com/openapi.json。
📄 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 installed
Maintenance
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- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to perform multi-engine web search, fetch web pages, and extract clean Markdown content via MCP, with no API keys required.35MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables web fetching, web search, and Metis verification for AI agents via a single MCP endpoint.31MIT
Related MCP Connectors
LLM-ready web search + instant answers + URL-to-clean-text fetch for agents and RAG.
Web search for AI agents — one tool across 6 engines, routed to the cheapest + cached.
The best web search for your AI Agent
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/eason4kim-rocket/annolux'
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