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by eason4kim-rocket
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⚡ Annolux

AI 에이전트 및 RAG 시스템을 위한 큐레이션된 영어·중국어 검색 API 및 MCP

검색은 작업 과정을 보여줄 수 있습니다. 모든 결과에 명시적인 fetched_at 타임스탬프와 출처가 포함됩니다.

Go Version NPM Version MCP Protocol License Free Tier

🌐 웹사이트 • 📖 API 문서 • ⚡ MCP 빠른 시작 • 📊 고정 벤치마크 • 📁 예제 • 🇨🇳 중국어 문서

💡 왜 Annolux인가?

AI 에이전트를 위한 현재 웹 검색 API는 세 가지 치명적인 결함을 가지고 있습니다.

  1. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다: 상용 검색 엔진은 수백만 개의 SEO 팜, 스크랩된 스팸, 그리고 LLM 컨텍스트 윈도우를 오염시키는 자동 생성 노이즈를 인덱싱합니다.

  2. 시간 출처 부재: LLM은 현재 상태를 환각합니다. 검색 API가 정확한 스냅샷 타임스탬프(fetched_at)를 생략하기 때문입니다.

  3. 약탈적 과금: 실패한 요청, 빈 출력, 또는 요율 제한된 재시도에 대해 정가를 지불해야 합니다.

Annolux는 에이전트 우선의 큐레이션된 접근 방식으로 이 문제를 해결합니다:

  • 🛡️ 큐레이션된 이중 언어 기술 인덱스: 신호가 높은 영어 및 중국어 코퍼스(Rust, Go, Python, AI/ML, 공식 문서, RFC, GitHub, arXiv).

  • 🕒 명시적인 fetched_at 타임스탬프: 모든 순위 결과는 인제스트된 정확한 초를 드러내어 근거 있는 인용과 시간적 추론을 가능하게 합니다.

  • 🎯 예측 가능한 회계 청구: 성공적인 2xx 응답마다 정확히 1 크레딧입니다. 오류, 타임아웃(504), 요율 제한(429), 그리고 잘못된 요청은 0 크레딧입니다.

  • 🧩 네이티브 MCP (Model Context Protocol): Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, 그리고 Claude Desktop에서 설정 없이 이용 가능합니다.

  • 🚀 1,000개의 영구 무료 크레딧: annolux.com에서 GitHub 또는 Google로 로그인하고 30초 안에 질의를 시작하세요.

Related MCP server: agent-web-search-mcp

🥊 비교: Annolux vs. 일반 검색 API

기능 / 지표

Annolux

Exa (Metaphor)

Tavily

Serper / Google

인덱스 품질

큐레이션된 기술 및 지식 (EN/ZH)

웹 전역 신경망

웹 전역 애그리게이터

전체 웹 (노이즈 SEO)

중국어(ZH) 기술 코퍼스

일급 네이티브 이중 언어 FTS

보통

약함 / 번역됨

콘텐츠 팜과 혼재

명시적 스냅샷 타임스탬프

✅ 모든 결과에 fetched_at

❌ 불안정

❌ 생략됨

❌ 스니펫 근사치뿐

청구 보장

✅ 2xx 성공 시에만 1 크레딧

요청 기반

요청 기반

요청 기반

실패 / 타임아웃 쿼리

🆓 크레딧 청구 없음

❌ 청구됨

❌ 청구됨

❌ 청구됨

MCP 도구 노출 영역

단일 슬림 search_web (최소 토큰 낭비)

다수의 부피 큰 도구

다단계 도구

맞춤 브리지 필요

도메인 제한

✅ 정확한 호스트네임 필터링 (domains)

✅ 지원

✅ 지원

제한된 site: 쿼리

무료 스타터 요금제

1,000개 영구 크레딧

제한된 체험

월 1,000개

2,500개 일회성

📦 빠른 설치

옵션 1: NPX (MCP 및 CLI에 가장 빠름)

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

옵션 2: Go CLI 및 서버

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

옵션 3: 사전 빌드 멀티 플랫폼 바이너리

GitHub Releases에서 독립형 바이너리를 다운로드하세요:

  • linux-amd64 / linux-arm64

  • darwin-amd64 (인텔 Mac) / darwin-arm64 (Apple Silicon M 시리즈)

🔌 MCP 통합

Annolux는 단일고효율 도구인 search_web로 공식 Model Context Protocol 사양을 구현합니다.

1. Claude Code

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

2. Cursor / Windsurf

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 전역 설정에 추가하세요:

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

3. Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

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

🚀 HTTP API 빠른 시작

표준 검색 엔드포인트

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 .

🏛️ 아키텍처 및 메커니즘

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

📊 검색 품질 및 고정 벤치마크

Annolux는 변경 불가능하고 고정된 블라인드 세트인 40개의 복잡한 이중 언어 질문을 대상으로 검색 검색 성능을 평가합니다. 랭킹 가중치는 테스트 세트에 맞춰 튜닝되지 않습니다.

지표

첫 번째 게이트 기준선

출시 전 검증 게이트

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 지연 시간

532 ms

356 ms

5xx 오류율

0.00%

0.00%

모든 벤치마크는 전체 동시 실행 부하에서 클라이언트 측에서 평가됩니다.

💳 투명한 가격 정책

요금제

가격

크레딧

요율 제한

청구 규정

무료

$0

1,000 (영구)

5 RPS / 버스트 10

평생 무료, 신용카드 필요 없음

Pro

$29 / 월

20,000 / 월

5 RPS / 버스트 10

1성공 = 1크레딧, 이월 없음

Scale

$99 / 월

100,000 / 월

5 RPS / 버스트 10

1성공 = 1크레딧, 이월 없음

  • 초과 부과 요금 없음.

  • 오류, 요율 제한, 타임아웃은 100% 무료입니다(크레딧 청구 없음).

  • 계정당 최대 3개의 활성 API 키.

📁 예제 및 레시피

프로덕션에서 사용 가능한 시작 예제를 보려면 examples/ 디렉터리를 확인하세요:

🤘 커뮤니티 및 지원

  • 버그 신고나 기능 요청은 GitHub Issues에 제출하세요.

  • 개인 보안 취약점 신고는 [SECURITY.md](SECURITY.md를 참조하세요.

  • 공개 OpenAPI 사양: annolux.com/openapi.json

📄 라이선스

Annolux는 Apache 라이선스 버전 2.0에 따라 배포되는 오픈소스 소프트웨어입니다.

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