food-recipe-mcp

Food Recipe MCP

50,000 件以上の料理レシピを対象としたセマンティック検索です。AI エージェントと LLM 向けに構築されています。2 段階のハイブリッド検索（高密度検索と疎検索 BM25 を RRF で統合）に加え、クロスエンコーダーによる再ランキングを行います。ノルウェー語と英語の自然言語クエリに対応しています。

ライブエンドポイント： https://recipes.aidatanorge.no/mcp
トランスポート： streamable-http
デモ： https://recipes.aidatanorge.no/

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接続

MCP クライアントの設定に追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "food-recipe": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://recipes.aidatanorge.no/mcp"
    }
  }
}

または、Claude Code を使う場合：

claude mcp add --transport http food-recipe https://recipes.aidatanorge.no/mcp

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クイックテスト

ブラウザーでライブデモを試す：
https://recipes.aidatanorge.no/

インストールや設定は不要です。

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MCP ツール

search_recipes

ハイブリッド検索と再ランキングにより、Food.com の 50,000 件以上のレシピを対象にセマンティック検索を行います。

search_recipes(
    query="quick Italian pasta for weeknight dinner",
    diet="vegetarian",      # vegetarian | vegan | gluten-free | dairy-free | low-carb | keto | paleo
    max_minutes=30,         # maximum total cooking time in minutes
    difficulty="easy",      # easy | medium | hard
    limit=5                 # default 5, max 20
)
# Returns: rerank_score, rrf_score, title, description, total_time, difficulty,
#          diet, main_ingredient, servings, ingredients, instructions, nutrition,
#          rating, rating_count, source, recipe_id

クエリの例：

• "Swedish meatballs with gravy"
• "healthy high-protein chicken bowl"
• "easy chocolate cake for beginners"
• "traditional Norwegian kjøttkaker"
• "hurtig pasta med kylling"

検索パイプライン： 高密度埋め込み（intfloat/e5-large-v2、1024d）と疎検索 BM25 を、Reciprocal Rank Fusion（RRF）で統合し、mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 で再ランキングします。

ping

ping(name="world")
# Returns: "Hello world! Recipe MCP server is running."

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データ

• ソース： Food.com（約 50,000 件のレシピ）
• 対象範囲： 幅広い料理、食事の種類、調理スタイル
• 栄養データ： 1 食分あたりのカロリー、脂質、たんぱく質、炭水化物、ナトリウム、食物繊維、糖分
• 評価： レシピごとのユーザー評価と評価件数
• 言語： クエリでは英語とノルウェー語をネイティブにサポート

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アーキテクチャ

Food.com recipes → Python ingest → Qdrant (recipe_data_v2 collection)
                                         ↓
                              Hybrid search (dense e5-large-v2 + sparse BM25)
                                         ↓
                              RRF fusion + cross-encoder reranking
                                         ↓
                              FastMCP 3.2 → MCP clients / AI agents

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技術スタック

• 埋め込み： intfloat/e5-large-v2（1024d の高密度）+ Qdrant/bm25（疎）
• 再ランキング： cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1
• ベクターデータベース： Qdrant（セルフホスト）
• サーバー： HTTP 上の FastMCP 3.2
• インフラストラクチャ： Ubuntu Server 24 LTS、Cloudflare Tunnel

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ライセンス

MIT