Scry 출시: 혼잡 통행료 기반의 프로그래밍 가능한 인터넷 검색

Scry는 에이전트가 실시간 다중 소스 웹 코퍼스에 대해 임의의 제한된 SQL 스타일 쿼리를 실행할 수 있도록 지원합니다

핵심 요약: Scry는 단일 MCP 엔드포인트(https://mcp.scry.io)를 제공하여 ChatGPT, Claude, Codex, Cursor 및 모든 MCP 호환 클라이언트가 4160억 개의 행을 포함하는 43개의 공개 데이터 소스에 대해 읽기 전용 쿼리를 실행할 수 있게 하며, 각 쿼리의 선언된 실행 시간에 따라 가격이 책정됩니다.

Scry가 실제로 제공하는 것

프로그래밍 방식 검색: 에이전트는 구문 일치, 시간 창, 조인 및 벡터 구성을 지원하는 SQL 방언을 사용하여 Reddit, Hacker News, LessWrong, arXiv, Stack Exchange, Wikipedia, 예측 시장 및 기타 여러 소스를 쿼리할 수 있습니다.
실시간 스키마 검색: GET /v1/scry/schema는 모든 관계, 해당 열, 행 수 및 최신성 지연을 설명하는 기계 판독 가능한 계약을 반환합니다. 에이전트는 이 카탈로그에서 관계를 선택해야 하며, 사용할 수 없는 이름은 생략됩니다.
행 수준 출처: 결과는 소스 고유 식별자와 타임스탬프를 유지하여 원본 문서까지 추적할 수 있습니다.
제한된 실행: 각 쿼리는 마감 시간, 메모리 상한 및 행 제한 내에서 실행됩니다. 에이전트는 x-scry-explain: 1 헤더를 통해 실행 계획을 요청하여 비용을 지불하기 전에 예상 행 수, 바이트 및 컴퓨팅 자원을 확인할 수 있습니다.
벡터 기본 요소: 임베딩은 일급 값입니다. scry_centroid, scry_contrast_axis_balanced, scry_cosine_similarity와 같은 함수를 통해 에이전트는 벡터에 대한 산술 연산을 수행하고 사용자 지정 의미론적 축을 따라 코퍼스의 순위를 매길 수 있습니다.
재순위 지정: x-scry-rerank 헤더(또는 /v1/scry/rerank 엔드포인트)를 사용하면 에이전트가 로컬 LLM을 사용하여 이미 가져온 행의 순서를 무료로 다시 지정할 수 있습니다.

2026년 9월 11일 기준 규모 및 최신성

쿼리 가능한 행: 43개 소스에 걸쳐 약 1610억 개의 행을 즉시 쿼리할 수 있습니다.
총 보유 자산: 4160억 개의 행, 일일 수집 속도 +326억 개(분당 약 2270만 개).
주요 소스 분석 (선택된 예시):
- Reddit 댓글: 270억 개의 행 (2005년부터 현재까지 거의 완전한 아카이브).
- Hacker News 항목: 4500만 개의 행, 15분 이내에 새로 고침.
- Common Crawl 페이지: 208억 개의 행의 추출된 텍스트.
- OpenAlex 연구물: 5억 1100만 개의 행의 학술 메타데이터.
- 코드 및 종속성 그래프: GitHub 이벤트, deps.dev 및 패키지 레지스트리에 걸쳐 439억 개의 행.
비공개 소스: 2550억 개의 행이 보유 자산으로 계산되지만 특별한 액세스 권한 없이는 쿼리할 수 없습니다.

가격 모델 – "혼잡 통행료"

등급	비용	대상 사용자
연구원	$0 (5달러 가입 크레딧 포함)	비영리, 개인 연구원
후원자	월 $100 (이월 가능)	취미 활동가 및 소규모 팀
팀	월 $2,000부터	상업적 용도, 전용 용량
에이전트	선언된 초당 $0.05	자율 에이전트를 위한 종량제

에이전트는 쿼리 헤더(x-scry-max-seconds)에 선언한 시간에 대해서만 요금이 청구됩니다. 이 모델은 소스의 행 예산 중 큰 부분을 소비하는 지나치게 광범위한 스캔을 억제하여 원시 데이터 양이 아닌 혼잡도에 따라 가격을 책정합니다.

연결 방법

ChatGPT – Developer mode를 활성화하고 https://mcp.scry.io를 가리키는 scry라는 플러그인을 추가한 후 로그인합니다.
Claude – Settings → Connectors에서 동일한 URL로 사용자 지정 커넥터를 추가합니다.
개발자 – 대시보드에서 API 키를 받아 HTTP API(https://api.scry.io/v1/scry/query)를 사용하거나 모든 MCP 클라이언트(Claude Code, Codex, Cursor)를 사용합니다.

일반적인 요청 (curl 예시):

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"

Scry의 강력함을 보여주는 쿼리 예시

좋아요보다 북마크를 더 많이 하는 팔로워가 적은 계정 찾기 (2억 400만 개의 트윗 수정본에 대해 4.9초).
두 문장 사이의 대조 축을 사용하여 LessWrong의 정렬 드리프트 측정 (약 0.1초).
Elon Musk, Sam Altman, Eliezer Yudkowsky의 공통 팔로워 식별 (290만 개의 행에 대해 171ms).
Scaling Laws와 Chinchilla를 모두 인용하는 논문 찾기 (0.1초, 195개 일치).
Hacker News에서 반복되는 불화 감지 (4670만 개의 행에 대해 1.6초).

이 예시들은 단일 선언적 문장이 수십 번의 수동 스크래핑 및 후처리 단계를 어떻게 대체할 수 있는지 보여줍니다.

Hacker News 커뮤니티 피드백

codexon: “Reddit 댓글은 어떻게 스크래핑했나요? 비싼 라이선스가 필요하지 않나요?” – 게시물은 라이선스 세부 정보를 공개하지 않으며, 댓글은 데이터 출처에 대한 일반적인 우려를 강조합니다.

ashkankiani: “가격 책정이 알고리즘 트레이딩을 연상시킵니다. Wikipedia처럼 P2P를 통해 데이터셋을 배포할 수 있나요?” – 쿼리 측 혼잡을 줄이기 위해 오픈 소스 배포에 대한 열망을 시사합니다.

vova_hn2: “가격 모델을 이해하기 어렵습니다. ‘쿼리 시간 초’가 정의되지 않았습니다.” – 새로운 가격 책정 용어에 대해 더 명확한 문서화가 필요함을 확인합니다.

DylanMerigaud: “쿼리에 대한 혼잡 통행료는 혁신적으로 들립니다.” – 경제 모델에 대한 긍정적인 반응입니다.

MrDrMcCoy: “이것이 더 작은 검색 엔진을 보완하고 Google/Bing의 지배력을 깰 수 있을까요?” – 잠재적인 생태계 영향을 강조합니다.

전반적인 정서는 열광적이지만 데이터 라이선스, 가격 책정 메커니즘 및 기본 코퍼스의 잠재적인 오픈 배포에 대한 더 명확한 설명을 요구하고 있습니다.

Scry가 중요한 이유

진정한 프로그래밍 방식의 연구 가능: 에이전트는 더 이상 페이지별로 스크래핑을 이어 붙일 필요가 없으며, 웹에 단일하고 구성 가능한 쿼리를 요청하여 구조화되고 출처가 풍부한 결과를 받을 수 있습니다.
중복 크롤링 감소: 원시 소스 테이블을 노출함으로써 Scry는 각 다운스트림 도구가 자체 크롤러를 유지할 필요를 없애 대역폭 및 저장 비용을 절감합니다.
경제적 인센티브 도입: 혼잡 통행료는 낭비적이고 대량의 스캔을 억제하여 자원 사용을 얻은 통찰력의 가치와 일치시킵니다.
공익 인프라: 비영리 연구원을 위한 무료 등급은 대규모 데이터 분석의 장벽을 낮추고, 상업적 참여는 서비스 자금을 조달합니다.

사용자를 위한 다음 단계

무료 연구원 계정에 가입하여 API 키를 받으세요.
실시간 스키마(/v1/scry/schema)를 검색하고 사용 가능한 관계를 탐색하세요.
x-scry-explain 헤더를 사용하여 쿼리를 프로토타이핑하고 실행 전 비용을 측정하세요.
MCP 엔드포인트를 LLM 기반 에이전트나 분석 파이프라인에 통합하세요.

모든 성능 수치(예: Hacker News 텍스트 GB당 0.86초)는 2026년 9월 11일 실시간 프로덕션 시스템에서 측정되었으며 일반적인 부하 상태에서의 단일 서버 실행을 반영합니다.