Scry Launch: 混雑課金型プログラマブル・インターネット検索

Scryは、エージェントがライブのマルチソースWebコーパスに対して、任意の境界付きSQL形式クエリを実行できるようにします

要点: Scryは、ChatGPT、Claude、Codex、Cursor、およびMCP互換クライアントが、43の公開データソース（4160億行）に対して読み取り専用クエリを実行できる単一のMCPエンドポイント（https://mcp.scry.io）を提供します。価格は、各クエリの宣言された実行時間に基づいています。

Scryが提供するもの

プログラム可能な検索: エージェントは、フレーズマッチング、時間枠、結合、ベクトル合成をサポートするSQL方言を使用して、Reddit、Hacker News、LessWrong、arXiv、Stack Exchange、Wikipedia、予測市場、その他多くのソースをクエリできます。
ライブスキーマ検出: GET /v1/scry/schema は、すべてのリレーション、その列、行数、および鮮度ラグを記述した機械可読なコントラクトを返します。エージェントはこのカタログからリレーションを選択する必要があり、利用できない名前は省略されます。
行レベルの来歴: 結果はソース固有の識別子とタイムスタンプを保持し、元のドキュメントへの追跡可能性を可能にします。
境界付き実行: 各クエリは、期限、メモリ上限、および行数の上限の下で実行されます。エージェントは x-scry-explain: 1 ヘッダーを介して実行計画を要求し、支払う前に推定行数、バイト数、計算量を確認できます。
ベクトルプリミティブ: 埋め込みは第一級の値です。scry_centroid、scry_contrast_axis_balanced、scry_cosine_similarity などの関数により、エージェントはベクトルに対して算術演算を実行し、カスタムのセマンティック軸に沿ってコーパスをランク付けできます。
リランキング: x-scry-rerank ヘッダー（または /v1/scry/rerank エンドポイント）を使用すると、エージェントはすでに取得した行をローカルLLMでコストゼロで並べ替えることができます。

2026年9月11日時点の規模と鮮度

クエリ可能な行数: 約1610億行が43のソース全体で即座にクエリ可能です。
総保有資産: 4160億行、1日あたりの取り込み速度は+326億行（≈2270万行/分）。
主要ソースの内訳（選択された例）:
- Redditコメント: 270億行（2005年から現在までのほぼ完全なアーカイブ）。
- Hacker Newsアイテム: 4500万行、15分以内に更新。
- Common Crawlページ: 208億行の抽出テキスト。
- OpenAlex作品: 5億1100万行の学術メタデータ。
- コードおよび依存関係グラフ: GitHubイベント、deps.dev、パッケージレジストリ全体で439億行。
非公開ソース: 2550億行が保有資産としてカウントされていますが、特別なアクセス権なしではクエリできません。

料金モデル – 「混雑課金（Congestion Pricing）」

ティア	コスト	対象ユーザー
Researcher	$0（$5のサインアップクレジットを含む）	非営利の個人研究者
Patron	$100 / 月（繰り越し可能）	ホビイストおよび小規模チーム
Team	$2,000 / 月〜	商用利用、専用キャパシティ
Agents	$0.05 / 宣言秒	自律エージェント向けの従量課金

エージェントは、クエリヘッダー（x-scry-max-seconds）で宣言した時間に対してのみ請求されます。 このモデルは、ソースの行予算の大部分を消費するような過度に広範なスキャンを抑制し、生のデータ量ではなく混雑に対して課金します。

接続方法

ChatGPT – Developer mode を有効にし、https://mcp.scry.io を指す scry という名前のプラグインを追加してサインインします。
Claude – Settings → Connectors の下で、同じURLを使用してカスタムコネクタを追加します。
開発者 – ダッシュボードから取得したAPIキーを使用してHTTP API（https://api.scry.io/v1/scry/query）を使用するか、任意のMCPクライアント（Claude Code、Codex、Cursor）を使用します。

典型的なリクエスト（curlの例）:

curl -s https://api.scry.io/v1/scry/query \
  -H "Authorization: Bearer $SCRY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: text/plain" \
  --data "SELECT hn_id, title FROM hackernews.items WHERE hn_id >= (SELECT max(hn_id) FROM hackernews.story_scores WHERE observed_on >= today() - 7) - 100000 ORDER BY hn_id DESC LIMIT 20"

Scryの力を示すクエリ例

ブックマーク数の方がいいね数より多い、フォロワーの少ないアカウントを見つける（2億400万件のツイートリビジョンに対して4.9秒）。
2つのスタンス文間のコントラスト軸を使用してLessWrong上のアライメントのずれを測定する（≈0.1秒）。
Elon Musk、Sam Altman、Eliezer Yudkowskyの共通のフォロー先を特定する（290万行に対して171ミリ秒）。
『Scaling Laws』と『Chinchilla』の両方を引用している論文を特定する（0.1秒、195件の一致）。
Hacker News上の繰り返される論争を検出する（4670万行に対して1.6秒）。

これらの例は、単一の宣言的なステートメントが、手動のスクレイピングや後処理の数十の手順をどのように置き換えられるかを示しています。

Hacker Newsからのコミュニティフィードバック

codexon: 「Redditのコメントをどうやってスクレイピングしたのですか？高価なライセンスが必要ではないですか？」 – 投稿ではライセンスの詳細は開示されていません。このコメントは、データの来歴に関する一般的な懸念を浮き彫りにしています。

ashkankiani: 「価格設定がアルゴリズム取引を思い出させます。WikipediaのようにP2Pでデータセットを配布できませんか？」 – クエリ側の混雑を減らすために、オープンソースでの配布を望む声です。

vova_hn2: 「料金モデルが理解しにくいです。『クエリ時間の秒数』が定義されていません。」 – 新しい価格用語には、より明確なドキュメントが必要であることを裏付けています。

DylanMerigaud: 「クエリに対する混雑課金は革新的ですね。」 – 経済モデルに対する肯定的な反応です。

MrDrMcCoy: 「これは小規模な検索エンジンを補完し、GoogleやBingの支配を打ち破れるでしょうか？」 – エコシステムへの潜在的な影響を強調しています。

全体的な感情は熱狂的ですが、データライセンス、価格設定の仕組み、および基盤となるコーパスの潜在的なオープン配布についてのより明確な説明が求められています。

Scryが重要な理由

真のプログラム可能な研究を可能にする: エージェントはページごとのスクレイピングを継ぎ合わせる必要がなくなり、Webに対して単一の構成可能なクエリを投げ、構造化された来歴の豊かな結果を受け取ることができます。
冗長なクロールを削減する: 生のソーステーブルを公開することで、Scryは各ダウンストリームツールが独自のクローラーを維持する必要性を排除し、帯域幅とストレージコストを削減します。
経済的インセンティブを導入する: 混雑課金は、無駄な大量スキャンを抑制し、リソースの使用量を得られた洞察の価値と一致させます。
公共の利益のためのインフラ: 非営利の研究者向けの無料ティアは大規模データ分析への障壁を下げ、商用利用がサービスに資金を提供します。

ユーザー向けの次のステップ

無料のResearcherアカウントにサインアップしてAPIキーを取得します。
ライブスキーマ（/v1/scry/schema）を取得し、利用可能なリレーションを探索します。
x-scry-explain ヘッダーを使用してクエリをプロトタイプし、実行前にコストを見積もります。
MCPエンドポイントをLLM駆動のエージェントや分析パイプラインに統合します。

すべてのパフォーマンス数値（例：Hacker Newsテキスト1GBあたり0.86秒）は、2026年9月11日にライブ本番システムで測定されたものであり、通常の負荷下でのシングルサーバー実行を反映しています。