LastSearch

lastsearch

AI エージェント向けの信頼性の高いリサーチ基盤です。 エージェントに不足しているリサーチレイヤーです。

リアルタイムのウェブ検索、エビデンスの抽出、構造化された引用に対応する MCP サーバーです。Claude Desktop、Cursor、Windsurf、LangChain、CrewAI、またはあらゆるエージェントパイプラインに組み込めます。

できること

AI に幻覚を起こさせる代わりに、lastsearch はウェブへのリアルタイムアクセスを提供し、構造化され、出典が明記された回答を生成します。

Your question → Web search → Neural rerank → Fetch pages → Extract claims → Verify → Cited answer (streamed)

すべての回答には、次の内容が含まれます。

• 主張と、その出典 URL、検証ステータス、合意レベル
• エビデンスに基づく信頼度スコア（0～1）。LLM による自己評価ではなく、フィードバックから自動調整されます
• 実際のページ本文と照合して検証された出典の引用
• 原子的な主張の分解 — 複合的な事実を分割し、個別に検証します
• タイミングを含む実行トレース
• 3 つの深度モード — "fast"（デフォルト）、"thorough"（言い換えたクエリで自動再試行）、"deep"（プレミアムなマルチステップのエージェント型リサーチ：ギャップ分析を伴う反復的な思考・検索・抽出・評価サイクル、最大 4 ステップ、信頼度 0.85 を目標とします。LastSearch キーとサインインが必要で、クォータを 3 倍消費し、使い切ると thorough にフォールバックします）

プレミアム機能（LASTSEARCH_API_KEY を使用）

LastSearch API キー（ls_xxx）を持つユーザーは、強化された検証機能を利用できます。

• セマンティック再ランキング — クエリと文書の意味的な関連性に基づいて検索結果を再採点します
• セマンティック再ランキング — キーワードだけでなく、意味に基づいてエビデンスを照合します
• マルチプロバイダー検索 — 複数のソースを並行検索し、網羅性を高めます
• マルチパス一貫性 — 独立した抽出パス間で主張を相互検証します
• ディープ推論モード — ギャップ分析とステップをまたぐ主張の統合を伴う、反復的な思考・検索・抽出・評価サイクルを備えたマルチステップのエージェント型リサーチ（最大 4 ステップ、クォータを 3 倍消費、深掘りクエリは 1 日 100 件）
• リサーチセッション — クエリをまたいで保持される永続メモリ

無料の LastSearch キーを利用するユーザーには、1 日あたり十分なクォータが用意されています（プレミアムクエリ 1 日 100 件、または 1 件あたり 3 倍のコストで深掘りクエリ約 33 件）。上限を超えると、クエリはキーワード検証にスムーズにフォールバックします（deep は thorough にフォールバックします）。クォータは 24 時間ごとにリセットされます。

lastsearch.ai で無料の API キーに登録できます。完全な検証パイプラインを備え、プレミアムクエリを 1 日 100 件利用できます。

クイックスタート

npx lastsearch setup

これにより Claude Desktop が自動設定されます。LastSearch API キーが必要です。lastsearch.ai/dashboard で無料のキーを取得できます。

手動セットアップ

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "lastsearch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lastsearch"],
      "env": {
        "LASTSEARCH_API_KEY": "ls_xxx"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf

MCP 設定に追加します。

{
  "lastsearch": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "lastsearch"],
    "env": {
      "LASTSEARCH_API_KEY": "ls_xxx"
    }
  }
}

HTTP トランスポート

ブラウザベースのクライアント、Smithery、または HTTP に対応するあらゆるエージェント向けに、HTTP サーバーとして実行します。

# Start with HTTP transport
npx lastsearch --http

# Or set the port via environment variable
MCP_HTTP_PORT=3100 npx lastsearch --http

サーバーは次のエンドポイントを公開します。

• POST /mcp — MCP Streamable HTTP エンドポイント
• GET /health — ヘルスチェック

Docker

docker build -t lastsearch ./apps/mcp
docker run -p 3100:3100 -e LASTSEARCH_API_KEY=ls_xxx lastsearch

MCP ツール

ツール	説明
search	複数の検索プロバイダーを通じてウェブを検索します
open	ページを取得し、読みやすいテキストに解析します
extract	ページから構造化された知識を抽出します
answer	検索＋抽出＋引用の一連の処理を実行します。depth: "fast"、"thorough"、または "deep"
compare	生の LLM の回答と、根拠に基づく回答を比較します
clarity	Clarity — 幻覚を防ぐ回答エンジンです。3 つのモードがあります。mode: "prompt"（強化されたプロンプトのみ）、mode: "answer"（LLM の回答、デフォルト）、mode: "verified"（LLM とウェブ情報の融合）
session_create	リサーチセッションを作成します（クエリ間で記憶を保持）
session_ask	セッション内でリサーチします（以前の知識を呼び出し、新たな主張を保存）
session_recall	新たなウェブ検索を行わずに、セッションの知識を照会します
session_share	セッションを一般公開します（共有 URL を返します）
session_knowledge	セッションのすべての主張をエクスポートします
session_fork	共有セッションをフォークしてリサーチを続けます
feedback	結果の正確性に関するフィードバックを送信します

注： すべてのツールには LastSearch API キー（ls_xxx）が必要です。lastsearch.ai/dashboard で無料のキーを取得してください。

使用例

簡単な検索：

「answer を使って、オーロラが発生する原因を説明してください」

より高い精度：

「answer を depth thorough で使って、量子コンピューティングについて調査してください」

詳細なリサーチ（複数ステップ、LastSearch キーが必要）：

「answer を depth deep で使って、鎌状赤血球症に対する CRISPR の手法を比較してください」

Deep モードでは、反復的な思考・検索・抽出・評価のサイクルを実行します。ギャップ分析で不足情報を特定し、追加クエリで不足を補い、各ステップで主張と情報源を統合して、最後に再検証します。最大 4 ステップで 0.85 の信頼度を目指します。LastSearch キーがない場合、またはクォータを使い切った場合は thorough に切り替わります。

矛盾の検出：

「answer を depth thorough で使って、コーヒーが健康に良いか確認し、矛盾があれば示してください」

リサーチセッション：

「quantum-research という名前のセッションを作成し、量子もつれについて質問してから、量子もつれがコンピューティングでどのように使われているか尋ねてください」

エンタープライズ検索：

「answer を使って、https://es.company.com/kb/_search にある自社の Elasticsearch を検索し、返金ポリシーを調べてください」

レスポンスの構造

{
  "answer": "Aurora borealis occurs when charged particles from the Sun...",
  "confidence": 0.92,
  "claims": [
    {
      "claim": "Aurora borealis is caused by solar wind particles...",
      "sources": ["https://en.wikipedia.org/wiki/Aurora"],
      "verified": true,
      "verificationScore": 0.82,
      "consensusLevel": "strong"
    }
  ],
  "sources": [
    {
      "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Aurora",
      "title": "Aurora - Wikipedia",
      "domain": "en.wikipedia.org",
      "quote": "An aurora is a natural light display...",
      "verified": true,
      "authority": 0.70
    }
  ],
  "contradictions": [],
  "reasoningSteps": []
}

lastsearch を選ぶ理由

機能	生の LLM	lastsearch
情報源	なし	引用付きの実際の URL
引用	幻覚によるもの	ページに基づいて検証済み
信頼度	不明	根拠に基づくスコア
深さ	1 回のみ	3 つのモード：高速、詳細、深い推論
鮮度	学習データ	リアルタイムのウェブ
主張	テキストに混在	構造化され、リンク付き

信頼性

すべての API 呼び出しでは、一時的な障害（429 のレート制限、5xx のサーバーエラー）が発生した場合に、指数バックオフによる自動再試行を行います。認証エラーは即座に失敗し、無駄な再試行は行いません。

技術スタック

• 検索：複数のプロバイダー（情報源を横断して並列検索）
• 解析：@mozilla/readability + linkedom
• AI：OpenRouter（100 以上のモデル）
• 検証：キーワードと意味に基づくハイブリッド検証
• プロトコル：Model Context Protocol（MCP）

エージェントスキル

コーディングエージェントが LastSearch ツールを使うタイミングを学べる、すぐに使えるスキルです：

npx skills add lastsearch-hq/lastsearch-skills

スキルは Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor などで使えます。スキルを見る →

コミュニティ

• Discord
• GitHub

ライセンス

Apache 2.0

データ、プライバシー、利用規約

このパッケージは、リクエスト（クエリ、URL、確認を依頼したドキュメント）と LastSearch API キーを、ホスト型の LastSearch API（lastsearch.ai）に送信します。クエリと結果はそこで保存され、プライバシーポリシーに記載のとおり、識別情報を含まない集計データとして、検証の改善に利用されます。このパッケージ自体はテレメトリーを収集しません。ホスト型 API の利用には利用規約が適用されます。

LastSearch は、個人の開発者が運営する、無料の非営利の個人プロジェクトです。回答、引用、信頼度スコアは AI が生成した調査結果であり、専門的な助言ではありません。重要な内容は、必ず一次情報で確認してください。