SnapとPerplexityが4億ドルの戦略的提携を締結。SnapchatにAI検索エンジンを統合し、9.4億ユーザー向けに「My AI」チャットボットの基盤として2026年初め提供開始。AIビジネス強化を推進。....
ClickUp 4.0は、刷新されたUIと2つのAIエージェントを導入。タスク管理・文書共有・チャット・カレンダー・企業検索を統合し、買収したQatの技術を活用したオールインワン業務OSを実現。....
Shopifyは第3四半期の財務報告で「AIはインターネット以来最大の技術的変革」と語り、AIショッピングエージェントに力を入れている。データによると、今年1月以降AIツールのトラフィックは7倍に増加し、AI検索による購買量は11倍に急騰した。会社は2つの主要な強みを強調しており、それは膨大な商家データとAI技術の統合能力であり、これらが電子商取引のスマート化への推進力となっている。
RedditのCEOはAIチャットボットがプラットフォームの主要なトラフィックソースではないと述べ、現在のトラフィックはGoogle検索や直接アクセスに依存している。この発言により、「AIが伝統的な検索を置き換える」という議論が冷め、SNSプラットフォームがAIとの協力とユーザー増加の間で直面する複雑なバランスを示している。
高速で手頃な価格の検索APIで、複数の検索エンジンを横断し、ブロックを処理し、JSONデータを提供します。
Lessie AIは人員検索のインテリジェントエージェントで、迅速かつ正確に人を探し、つながりを築くことができます。
ファインダブルは、完全なAI検索エンジン最適化ツールキットであり、ChatGPT、Claude、Geminiなどのプラットフォームで良好なランキングを獲得するのに役立ちます。
LLMや検索エンジン用に構造化された信頼できるコンテンツの公開をサポートします。
cohere
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入力トークン/百万
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長
FractalAIResearch
Fathom-DeepResearchは、2つの専用の4Bパラメータモデルで構成される高度な研究システムです。Fathom-Search-4Bは長時間の証拠検索に最適化され、Fathom-Synthesizer-4Bはオープン合成とレポート生成に使用されます。このシステムは、複数の検索集中型ベンチマークテストで最先端の性能を達成し、オープン合成ベンチマークで複数のクローズドソースの高度研究エージェントを上回っています。
ModernVBERT
ColModernVBERTはModernVBERTの後期インタラクティブバージョンで、ビジュアルドキュメント検索タスクに特化して微調整され、このタスクで最も高い性能を発揮するモデルです。これは2.5億のパラメータを持つコンパクトなビジュアル - 言語エンコーダで、ビジュアルドキュメントベンチマークテストではパラメータが約10倍のモデルに匹敵する性能を達成し、同時にCPU上でも十分な推論速度を持っています。
MEGHT
Qwen3 0.6Bモデルをベースにファインチューニングされた検索クエリ生成モデルで、ユーザー入力と対話コンテキストに基づいて関連する検索クエリを生成でき、検索エンジン提案システムやチャットボットなどのアプリケーションシナリオに適しています。
driaforall
これは8ビット精度のMLXバージョンのメモリエージェントモデルで、Qwen3 - 4B - Thinking - 2507をベースに訓練され、メモリシステム内の情報検索、更新、およびクリアランスタスクを専門に処理します。
QuantTrio
DeepSeek-V3.1はDeepSeek-V3.1-Baseをベースに事後学習を行った大規模言語モデルで、128Kのコンテキスト長を持ち、混合思考モード、スマートツール呼び出し、コードエージェント機能をサポートしています。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた成績を収めており、特に数学的推論、コード生成、検索エージェントタスクで顕著な向上が見られます。
Shuu12121
CodeModernBERT-Owl-3.0は、CodeModernBERTシリーズの多言語長文脈エンコーダモデルの最終事前学習バージョンで、コード検索、コード要約、エラー修正、表現学習などの下流のコード関連タスクに最適化されています。
slupart
SPLADE++モデルを基に対話型検索向けに適応させたバージョンで、QReCCデータセットを使用してクエリエンコーダを微調整し、マルチターン対話型検索の性能を最適化しました。
mohamed2811
エジプトの法律書籍と合成データで訓練されたアラビア語センテンストランスフォーマーで、意味的テキスト類似度と情報検索タスクに最適化されています。
modularStarEncoder
ModularStarEncoder-300Mは、ModularStarEncoder-1Bの事前学習モデルをSynthCoNLデータセットで微調整したエンコーダモデルで、コードからコード、およびテキストからコードの検索タスクに特化しています。このモデルは階層的自己蒸留技術を採用しており、ユーザーは計算能力に応じて異なるサイズのレイヤーバージョンを選択できます。
VISAI-AI
BAAI/bge-m3モデルをタイ語法律クエリデータでファインチューニングしたバージョンで、密検索、語彙マッチング、マルチベクトル相互作用をサポート
AMead10
Llama 3.2シリーズは多言語大規模言語モデルで、1Bと3Bのパラメータ規模を持ち、多言語対話ユースケース向けに最適化されており、エージェント検索や要約タスクを含みます。
fine-tuned
jina-embeddings-v2-base-enを基に微調整したテキスト埋め込みモデルで、法律相談の検索エンジン最適化のために特別に設計され、中国語と英語の法律テキストの特徴抽出をサポートします。
naver
SPLADE-v3-LexicalはSPLADEモデルの語彙重み付けバージョンで、情報検索タスクに特化し、クエリ側では拡張を行いません。
nasa-impact
Indus-Retrieverはnasa-smd-ibm-v0.1エンコーダーモデルをファインチューニングしたデュアルエンコーダー文変換モデルで、NASA科学ミッション理事会(SMD)の自然言語処理タスク向けに設計され、情報検索とインテリジェント検索能力を向上させます。
IndusはRoBERTaベースのエンコーダー専用Transformerモデルで、NASA科学ミッション理事会(SMD)のアプリケーション領域に最適化されており、科学情報検索やインテリジェント検索に適しています。
sdadas
MMLW(私はより良いメッセージを得なければならない)はポーランド語のニューラルテキストエンコーダで、情報検索タスクに最適化されており、クエリと段落を768次元ベクトルに変換できます。
NASA-AIML
sentence-transformersベースのカスタム情報検索モデルで、エンジニアリングドキュメント向けに最適化され、設計段階での関連ドキュメント識別に使用
antoinelouis
これはフランス語のための密な単一ベクトルデュアルエンコーダーモデルで、意味検索に使用できます。このモデルはクエリとパッセージを384次元の密なベクトルにマッピングし、コサイン類似度で関連性を計算します。
これはフランス語のための密な単一ベクトルデュアルエンコーダーモデルで、意味検索に使用できます。このモデルはクエリとパッセージを768次元の密なベクトルにマッピングし、コサイン類似度で関連性を計算します。
SupermemoryはAI駆動の記憶エンジンで、個人データを統合することでLLMにコンテキスト知識を提供し、情報のスマートな管理と検索を実現します。
これは、ブラウザ制御、芸術と文化、クラウドプラットフォーム、コマンドライン、通信、顧客データプラットフォーム、データベース、開発者ツール、データサイエンスツール、ファイルシステム、金融とフィンテック、ゲーム、知識と記憶、位置サービス、マーケティング、監視、検索、ユーティリティツールなど、複数のカテゴリをカバーする、継続的に更新されるMCPサーバーの選りすぐりのリストです。各プロジェクトにはGitHubリンクとスター数が付属しており、ユーザーがすぐに理解して使用できるようになっています。
セレナは強力なオープンソースのコーディングエージェントツールキットで、大規模言語モデル(LLM)をコードベース上で直接動作するフル機能のエージェントに変えることができます。IDEに似た意味論的なコード検索と編集ツールを提供し、様々なプログラミング言語をサポートし、MCPプロトコルまたはAgnoフレームワークを介して様々なLLMと統合することができます。
Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、クエリの複雑度を自動的に分析し、最適なモデルを選択してリクエストを処理するインテリジェントな研究アシスタントです。検索、推論、深掘り研究の3種類のツールをサポートしています。
Redis MCPサーバーは、Redis用に設計された自然言語インターフェースサービスで、AIエージェントが自然言語でRedisデータをクエリし管理でき、MCPプロトコルを統合し、複数のデータ構造と検索機能を提供します。
searXNGを介してエージェントシステムと検索システムを接続するMCPサーバー
PlaywrightをベースにしたNode.jsツールで、検索エンジンの反クロールメカニズムを回避してGoogle検索を実行し、結果を抽出できます。コマンドラインツールまたはMCPサーバーとしてAIアシスタントにリアルタイム検索機能を提供できます。
MCP - Mem0は、AIエージェントに長期記憶機能を提供するテンプレート実装で、Model Context Protocol (MCP)サーバーとMem0を統合し、記憶の保存、検索、および意味検索をサポートします。
Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、自動クエリ複雑度検出と最適なモデルルーティング機能を提供するインテリジェントな研究アシスタントで、検索、推論、深度研究の3種類のツールをサポートしています。
Crawl4AI RAG MCPサーバーは、ウェブクローラーとRAG機能を統合したAIエージェントサービスで、スマートURL検出、再帰的クローリング、並列処理、ベクトル検索をサポートし、AIコーディングアシスタントに強力な知識取得と検索機能を提供することを目的としています。
RAG Webブラウザーアクター用に実装されたMCPサーバー。AIエージェントによるウェブ検索とコンテンツ抽出をサポートします。
多検索エンジンに基づくAPIキー不要のウェブ検索MCPサービスで、構造化された結果の返却と記事内容の取得をサポートします。
ConsultingAgents MCP Serverは、複数のモデルを持つコンサルティングエージェントサーバーで、MCPプロトコルを通じてClaude Codeに4種類のAI専門家(Darren、Sonny、Sergey、Gemma)のコンサルティングサービスを提供し、コード分析、ドキュメント検索、リポジトリレベルの開発計画をサポートします。
坦ペレバスMCPサーバーは、AIエージェントがバスのリアルタイム情報にアクセスするためのツールを提供し、停留所検索や到着時間照会などの機能があります。
SearXNG MCPサーバープロジェクトは、uvを使用してリモートPythonスクリプトを実行し、SearXNGインスタンスのURLを指定します。
AIエージェントのコンテキストウィンドウ/メモリを拡張するためのMCPサーバーで、メモリの保存、検索、管理をサポートし、意味検索機能を備えています。
このプロジェクトはFAISSベクトルデータベースをベースにしたMCPサーバーを実装し、検索強化生成(RAG)機能をサポートしており、GitHubファイルのダウンロード、ドキュメントのインデックス化、ローカルクエリ、LLMの統合などの完全なワークフローを含んでいます。
Filesystem MCP Serverは、Model Context Protocol (MCP)に準拠したNode.jsベースのファイルシステムツールサーバーで、AIエージェントに安全かつ効率的なファイルアクセス機能を提供します。プロジェクトのルートディレクトリを制限することで操作の安全性を確保し、バッチ操作をサポートすることで通信オーバーヘッドを削減し、読み書き、編集、検索、権限管理などの様々なファイル管理機能を提供します。
Marginalia検索サービスを提供するMCPサーバー
Graphiti MCP Serverは、AIエージェントが動的環境で時間感知型の知識グラフを構築およびクエリするための拡張版の知識グラフフレームワークです。MCPプロトコルを通じてコア機能を公開し、ユーザーの対話、企業データ、外部情報の継続的な統合をサポートし、増分更新、効率的な検索、正確な履歴クエリ機能を提供します。