AIが色を幻覚するのを防ぐAPIを構築しました

Colour Memory APIは、AIによる色認識の幻覚を防ぐために設計された色インテリジェンスツールです。19,000以上の歴史的・文化的アーカイブから抽出された色記録に基づき、決定論的な計算によって色を一致させるため、大規模言語モデル（LLM）に依存せず、信頼性と再現性を確保しています。APIのアーキテクチャは4つの層で構成されています：アーカイブ層は名前、一次情報源、注釈、および歴史的・文化的アーカイブから抽出された16進数値を含む構造化された色記録を保存します；メトリクス層はLab/LCh、LRV、CIEDE2000距離、WCAGコントラスト、パレットスコアリングなどの決定論的計算を提供します；エージェント層はLLM、デザインシステム、自動化ワークフローのための65のRESTエンドポイントとMCPツールを提供します；ナラティブ層はオプションでLLM生成のレポート、フック、ブリーフを提供しますが、LLMの使用はすべてドキュメントで明確にラベル付けされています。

APIの核となる機能には3つの主要ツールがあります。query.hexツールは任意の16進数値をアーカイブと照合し、最も近い名前付き色、その一次情報源、信頼度スコア、主張役割（claim_role）、および「do_not_say」ガードレールを返します。たとえば、16進数値#D4A829を入力すると、「宋金元宝」という結果が返され、出典は北宋の貨幣記録（960-1127）、信頼度0.92、主張強度A（直接の機関記録）です。主張役割はエントリの証拠強度を示します：anchorは耐荷重証拠、rejectはスタブであり、顧客向け成果物に使用してはなりません。archive.searchツールは全文キーワード検索を提供し、「動脈血」を検索すると「キーツの肺」のような歴史的名称が返され、色相による一致ではありません。信頼性のある検索のために、検索結果からスラッグ（例：keats:keats-s-lung）を保存することをお勧めします。スラッグはアポストロフィで壊れません。brand.auditツールは16進数値のパレットを受け取り、WCAGアクセシビリティマトリックス、市場別の文化リスク注釈、出典付きのアーカイブ一致、パレット役割割り当て、および商業的評価を返します。完全に決定論的で、LLMは関与しません。

APIはMCP統合も提供し、ClaudeやChatGPTなどのプラットフォームにシームレスに接続でき、追加のSDKは不要です。すべてのツールは単一のURLで即座に読み込まれ、切断後に再接続するとツールリストが更新されます。APIドキュメントにはすべてのツールがリストされており、query.hex、archive.search、brand.audit、brand.collision（このブランドがこの色を所有できるか）、archive.evidence_gap（主張が裏付けられているか）、archive.coverage_gap（どのテーマが薄いか）、cultural.anachronism（時代の不一致検出）、index.resonance（材料結果スコア）、ecommerce.namer（40のSKUにアーカイブ名を提供）、colour.card（スラッグによる完全な出典）、query.conceptual（ムードによる意味検索）、archive.report_brief（編集研究パッケージ）などがあります。

APIは透明性を重視し、LLMなしで実行される機能を明確にリストしています：最近色一致（CIEDE2000）、Lab/LChメトリクスとLRV、WCAGコントラストとアクセシビリティマトリックス、パレット役割割り当て、文化リスクスコアリング、アーカイブ監査とカバレッジギャップ、画像パレット抽出、デザイントークンエクスポート。オプションのLLM機能には、ブランドレポートとエディトリアルブリーフ、session.briefフォレンジックナラティブ、colour.hooksとcolour.story、agent.brief画像生成が含まれ、これらはドキュメントにラベル付けされています。

APIには誠実な注意事項もあります：16進数値は材料記述と歴史的参照から計算された近似値であり、分光光度計測定ではありません；最も近いアーカイブ一致はCIEDE2000による知覚的類似性を意味し、歴史的同一性ではありません；文化的リスクは文脈に依存し、普遍的な真実として扱うべきではありません；画像抽出は支配的なピクセルクラスタリングを使用し、ロゴ、テキスト、製品素材、背景色を確実に分離するには至っていません；一部のエンドポイントはLLMを使用して編集コピーを生成しますが、これらはドキュメントにラベル付けされており、基盤となるアーカイブデータは変わりません。開発者は一般的な間違いに注意する必要があります：archive.searchを色相による色検索に使用しないこと；主張役割を無視すると、一次情報源のないスタブを使用する可能性があること；名前ではなくスラッグを使用すること（名前はアポストロフィで壊れることがある）；競馬登録記録をジョージア時代の証拠として提示する前に、cultural.anachronismを実行すること；do_not_sayフィールドを無視しないこと（これらはエージェントがアーカイブがサポートしない主張をするのを防ぐためです）。