annolux-mcp
⚡ Annolux
面向 AI Agent 与 RAG 系统的英文和中文精选搜索 API 与 MCP
搜索有据可查。每条结果都带有明确的 fetched_at 时间戳和溯源信息。
🌐 网站 • 📖 API 文档 • ⚡ MCP 快速入门 • 📊 冻结基准测试 • 📁 示例 • 🇨🇳 中文文档
💡 为什么选择 Annolux?
当前面向 AI Agent 的网络搜索 API 存在三个致命缺陷:
垃圾进,垃圾出:商业搜索引擎收录了数百万的 SEO 农场、抓取的垃圾内容和自动生成的噪声,污染了 LLM 的上下文窗口。
缺少时间溯源:LLM 会凭空捏造最新状态,因为搜索 API 省略了精确的快照时间戳(
fetched_at)。掠夺式计费:失败的请求、空输出或被限流后的重试都要按全额付费。
Annolux 通过一套 Agent 优先的精选方案解决了这些问题:
🛡️ 精选双语技术索引:高信号的中英文语料库(Rust、Go、Python、AI/ML、官方文档、RFC、GitHub、arXiv)。
🕒 显式
fetched_at时间戳:每一条被排序命中的结果都会显示它被收录的精确时刻——从而实现有据可依的引用和时序推理。🎯 可预测的积分计费:每次成功的 2xx 响应恰好消耗 1 个积分;错误、超时(504)、限流(429)和错误请求消耗 0 积分。
🧩 本地原生 Model Context Protocol (MCP):在 Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Zed 和 Claude Desktop 中零配置可用。
🚀 1,000 个永久免费积分:在 annolux.com 使用 GitHub 或 Google 登录,30 秒内即可开始查询。
Related MCP server: Kimi Coding MCP
🥊 对比:Annolux 与通用搜索 API
功能 / 指标 | Annolux | Exa (Metaphor) | Tavily | Serper / Google |
索引质量 | 精选技术 & 知识(EN/ZH) | 全网神经搜索 | 全网聚合器 | 全网(含噪声 SEO) |
中文(ZH)技术语料 | 顶级原生双语 FTS | 一般 | 较弱 / 依赖翻译 | 与内容农场混杂 |
明确快照时间戳 | ✅ 每条结果都带 | ❌ 不一致 | ❌ 缺失 | ❌ 仅摘要近似 |
计费保证 | ✅ 仅在 2xx 成功时扣 1 积分 | 按请求计费 | 按请求计费 | 按请求计费 |
失败 / 超时查询 | 0 积分 | ❌ 照常计费 | ❌ 照常计费 | ❌ 照常计费 |
MCP 工具暴露面 | 单一精简 | 多个冗余工具 | 多步骤工具 | 需自定义桥接 |
域名限定 | ✅ 精确宿主过滤( | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
|
免费初始级 | 1,000 个永久积分 | 有限试用 | 1,000 / 月 | 2,500 一次性 |
📦 快速安装
方式一:NPX(MCP 与 CLI 最快入门)
# Run instantly via Node.js (zero installation)
npx -y annolux-mcp -key ann_live_YOUR_API_KEY方式二:Go CLI 与服务器
go install github.com/eason4kim-rocket/annolux/cmd/annolux-mcp@latest方式三:预编译多平台二进制
从 GitHub Releases 下载独立二进制:
linux-amd64/linux-arm64darwin-amd64(Intel Mac)/darwin-arm64(Apple Silicon M 系列)
🔌 MCP 集成
Annolux 实现了官方 Model Context Protocol(MCP) 规范,并提供一个高效单一工具:search_web。
1. Claude Code
claude mcp add annolux npx -y annolux-mcp -- -key ann_live_YOUR_API_KEY2. Cursor / Windsurf
将以下内容添加到项目的 .cursor/mcp.json 或全局配置中:
{
"mcpServers": {
"annolux": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "annolux-mcp", "-key", "ann_live_YOUR_API_KEY"]
}
}
}3. Claude Desktop
将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"annolux": {
"command": "annolux-mcp",
"env": {
"ANNOLUX_API_URL": "https://api.annolux.com",
"ANNOLUX_API_KEY": "ann_live_YOUR_API_KEY"
}
}
}
}🚀 HTTP API 快速上手
标准搜索端点
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 .🏛️ 架构与原理
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 ]📊 搜索质量与冻结基准
Annolux 在 40 个复杂双语查询的冻结盲集上评估搜索检索性能。排序权重从未在这些测试数据上做过调参。
指标 | 第一道门槛基线 | 前瞻验证门槛 |
Hit@1 |
|
|
Hit@3 |
|
|
Hit@10 |
|
|
MRR@10 |
|
|
P95 时延 |
|
|
5xx 错误率 |
|
|
所有基准均在客户端侧、完全并发的负载下进行评测。
💳 透明定价
套餐 | 价格 | 积分 | 速率限制 | 计费规则 |
免费 | $0 | 1,000(永久) | 5 RPS / 突发 10 | 永久免费,无需绑定信用卡 |
Pro | $29 / 月 | 20,000 / 月 | 5 RPS / 突发 10 | 1 次成功 = 1 积分,不结转 |
Scale | $99 / 月 | 100,000 / 月 | 5 RPS / 突发 10 | 1 次成功 = 1 积分,不结转 |
无额外超额费用。
错误、限流和超时完全免费(0 积分)。
每个账户最多支持 3 个有效 API 密钥。
📁 示例与 Recipes
请查看 examples/ 目录中的生产级开端:
01-claude-code-literature-research:自动化技术综述 Agent,带带时间戳的引用。02-cursor-authority-domain-refactor:将搜索限定限于官方文档域名(react.dev、go.dev),实现无幻觉重构。03-production-rag-temporal-pipeline:生产级 RAG 混合检索流水线,包含回退纠错机制。
🐯 社区与支持
在 GitHub Issues 反馈 Bug 或提交功能需求。
查看 SECURITY.md 了解私有漏洞上报方式。
公开 OpenAPI 规范:annolux.com/openapi.json。
📄 许可证
Annolux 依据 Apache License, Version 2.0 的许可将代码开源。
This server cannot be installed
Maintenance
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- AlicenseBqualityCmaintenanceEnables web search and site-specific search capabilities through the Deepsearch model. Provides unified access to broad web retrieval and targeted site search functionality within the MCP ecosystem.2115Apache 2.0
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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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