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KnownGate について

人と AI エージェント向けの食品検証:根拠に基づく判定結果。情報源と日付を併記

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.knowngate.com
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

4
パラメーター型必須説明
subjectobjectはい
subject.kindenumはいupc:バーコードの数字 · product_query:商品名 · menu_item:料理(店舗が必要) · ingredients:カンマ区切りの原材料テキストupc | product_query | menu_item | ingredients
subject.valuestringはい
subject.venuestringいいえ店舗名。menu_item では必須です。
thresholdsarrayいいえ数値の前提(ベータ版):製品の型付き栄養成分表に照らして、1食あたりの栄養素上限を判定します。不明な値は正直に判定を拒否し、ゼロとはみなしません。空の配列は数値制限がないことを示します。
restrictionsarrayはい家庭の制限。FDA-9 のキー("peanut"、"sesame"、"milk"、…)を文字列として指定するか、補足が必要な場合は { key, note } を指定します(例:{ key: "tree_nut", note: "cashew" })。前提条件がしきい値で表される場合は空でもかまいません。

詳細

メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。