Annolux Search

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💡 Annolux を選ぶ理由

現在の AI エージェント向けウェブ検索 API には、致命的な欠点が 3 つあります。

1. 入力が粗悪なら、出力も粗悪です：商用検索エンジンは、LLM のコンテキストウィンドウを汚染する SEO 目的のサイト、スクレイピングされたスパム、自動生成されたノイズを何百万件もインデックスしています。
2. 時間情報と出典情報が欠けています：検索 API が正確なスナップショットのタイムスタンプ（fetched_at）を省略するため、LLM は現在の状態について幻覚を起こします。
3. 不公平な課金です：失敗したリクエスト、空の出力、レート制限による再試行にも全額が請求されます。

Annolux は、エージェントを第一に考えた厳選アプローチでこれらの問題を解決します。

• 🛡️ 厳選されたバイリンガル技術インデックス：関連性の高い英語・中国語のコーパス（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検索結果に、取り込まれた正確な秒単位の時刻が表示され、根拠に基づく引用や時間的推論が可能になります。
• 🎯 予測可能な台帳方式の課金：成功した 2xx レスポンス 1 件につき、クレジットをちょうど 1 消費します。エラー、タイムアウト（504）、レート制限（429）、不正なリクエストの消費クレジットは 0 です。
• 🧩 ネイティブの Model Context Protocol（MCP）：Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Zed、Claude Desktop でセットアップは不要です。
• 🚀 毎月 1,000 クレジットを無料提供：annolux.com で GitHub または Google を使ってサインインすれば、30 秒で検索を開始できます。

🥊 比較：Annolux と汎用検索 API

機能／指標	Annolux	Exa（Metaphor）	Tavily	Serper / Google
インデックス品質	厳選されたテクノロジーとナレッジ（EN/ZH）	ウェブ全体を対象としたニューラル検索	ウェブ全体を対象としたアグリゲーター	ウェブ全体（SEO のノイズあり）
中国語（ZH）のテクノロジーコーパス	ネイティブのバイリンガル全文検索を第一級でサポート	中程度	弱い／翻訳ベース	コンテンツファームが混在
明示的なスナップショットのタイムスタンプ	✅ すべての結果に fetched_at	❌ 一貫性なし	❌ 省略	❌ スニペットからの概算のみ
課金保証	✅ 2xx 成功時のみ 1 クレジット	リクエストごと	リクエストごと	リクエストごと
失敗／タイムアウトしたクエリ	🆓 0 クレジット	❌ 課金対象	❌ 課金対象	❌ 課金対象
MCP ツール構成	シンプルな単一の search_web（トークンの無駄を最小限に）	複数の大規模なツール	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	✅ ホスト名の完全一致フィルタリング（domains）	✅ 対応	✅ 対応	site: クエリによる限定的な対応
無料スタータープラン	月 1,000 クレジット	限定トライアル	月 1,000	初回のみ 2,500

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📦 クイックインストール

必要なのは Node.js 18 以降のみです。アカウントや API キーが不要な、設定不要のサンドボックスで始められます。

npx -y annolux-mcp

月間の利用枠をすべて利用するには、annolux.comで無料のキーを作成し、プロセス環境を通じて渡してください。

ANNOLUX_API_KEY=ann_live_YOUR_API_KEY npx -y annolux-mcp

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🔌 MCP 統合

Annolux は、単一の高効率ツール search_web を備え、公式のモデルコンテキストプロトコル（MCP）仕様を実装しています。

⚡ ワンクリックインストール（Cursor と Smithery）

• Cursor： をクリックすると、ディープリンクからネイティブにインストールできます。
• Smithery CLI：

  npx -y @smithery/cli install annolux-mcp --client claude
  npx -y @smithery/cli install annolux-mcp --client cursor
  

• Glama オンラインプレイグラウンド： Glama.aiで、ローカル環境を設定せずにクエリをすぐにテストできます。

1. Claude Code

claude mcp add annolux -- npx -y annolux-mcp

これによりサンドボックスモードで起動します。アカウントキーを使用するには、-- の前に -e ANNOLUX_API_KEY=ann_live_YOUR_API_KEY を追加してください。

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します。

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

3. Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "annolux": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "annolux-mcp"],
      "env": {
        "ANNOLUX_API_URL": "https://api.annolux.com",
        "ANNOLUX_API_KEY": "ann_live_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

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🚀 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 .

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🏛️ アーキテクチャと仕組み

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

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📊 検索品質と固定ベンチマーク

Annolux は、複雑なバイリンガルクエリ 40 件からなる、変更されない固定のブラインドセットを使用して、検索取得性能を評価します。ランキングの重みをテストセットで調整することはありません。

指標	第 1 ゲートのベースライン	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%

すべてのベンチマークは、同時実行数の上限まで負荷をかけ、クライアント側で評価されています。

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💳 透明性の高い料金体系

プラン	価格	クレジット	レート制限	課金ルール
Free	$0	月 1,000	5 RPS / バースト 10	永久無料、クレジットカード不要
Pro	月額 $29	月 20,000	5 RPS / バースト 10	成功 1 回につき 1 クレジット、翌月への繰り越しなし
Scale	月額 $99	月 100,000	5 RPS / バースト 10	成功 1 回につき 1 クレジット、翌月への繰り越しなし

• 超過料金はありません。
• エラー、レート制限、タイムアウトはすべて無料です（クレジット消費は 0）。
• アカウントごとに最大 3 個の API キーを有効にできます。

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📁 サンプルとレシピ

本番環境ですぐに使えるスターターについては、examples/ ディレクトリをご確認ください。

• 01-claude-code-literature-research: タイムスタンプ付きの引用を含む、技術調査を自動化するエージェントです。
• 02-cursor-authority-domain-refactor: 検索対象を公式ドキュメントのドメイン（react.dev、go.dev）に限定し、ハルシネーションのないリファクタリングを実現します。
• 03-production-rag-temporal-pipeline: フォールバック検索を備えた、本番環境向けの RAG ハイブリッド検索パイプラインです。
• 04-n8n-ai-research-agent: コミュニティノード（n8n-nodes-annolux）と時系列に沿った引用を含む、すぐにインポートできる n8n AI エージェントのワークフローです。

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🤝 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 からお寄せください。
• 脆弱性を非公開で報告する方法については、SECURITY.md をご確認ください。
• 公開 OpenAPI 仕様：annolux.com/openapi.json。

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📄 ライセンス

Annolux は、Apache License, Version 2.0 の下でライセンスされるオープンソースソフトウェアです。