Allergen Detector

Allergen Detector MCP

Allergen Detector の照合エンジンを MCP サーバーとして提供します。これにより、AI アシスタントやショッピングエージェント（ChatGPT、Claude など）は、商品を推奨または購入する前に、家庭のアレルギー情報と照合できます。

Chrome 拡張機能と同じ matcher.js およびアレルゲンマップ（51 種類のアレルゲン、1,078 件の名称）を使用します。マップは GitHub から毎日更新されるため、再デプロイしなくても、マップの更新がエージェントに反映されます。

ツール

ツール	機能
check_product_allergens	原材料一覧を、1 人以上のアレルゲン（重症度を含む）と照合し、影響を受ける人、該当する原材料、その理由を返します。「含まれていません」という表示によって実際の原材料が隠されることはありません。
lookup_ingredient	原材料名がどのアレルゲンに属するかを示します（「sodium caseinate」→牛乳）。
list_supported_allergens	サービスが対応するアレルゲンを一覧表示します。

MCP を使用しないエージェント向けに、同じチェックを通常の Web API としても利用できます。POST /api/check、POST /api/lookup、GET /api/allergens があり、/openapi.json に説明が記載されています。

API キーは任意です。 ホスト上で API_KEYS="muse=<key>,acme=<key>" を設定すると、各パートナーに専用のキーを付与できます。キーは X-API-Key または Authorization: Bearer として送信します。キーなしのリクエストも引き続き利用でき、間違ったキーを指定した場合は 401 が返されます。有効なキーを使うと、/stats でパートナー名が識別されます。

すべてのツールは読み取り専用で、ステートレスです。人物に関する情報（アレルゲン、原材料）は保存もログ記録もされません。唯一のログは、利用状況を把握するための、1 日ごとの匿名のツール呼び出し回数です。

実行方法

npm install
npm test           # end-to-end test over MCP
npm start          # remote server: http://localhost:3000/mcp
npm run stdio      # local server for Claude Desktop and similar
npm run sync       # copy the latest matcher.js and map from the extension

Claude Desktop でローカルに使用するには、設定の mcpServers セクションに次の内容を追加します。

"allergen-detector": { "command": "node", "args": ["/path/to/allergen-mcp/server.js", "--stdio"] }

公開手順

1. ホストに配置します。 公開 HTTPS URL でホストします。Render または Fly.io なら、GitHub リポジトリから npm start を実行でき、月額 $0～7 です。後で mcp.safi.ai をその URL に向けます。
2. プライバシーポリシーと利用規約のページを用意します。 どのディレクトリでも必須です。safi.ai が公開されるまでは、GitHub Pages でホストします。主な内容は、健康データを保存しないことです。
3. 公式 MCP Registry に登録します（registry.modelcontextprotocol.io）。mcp-publisher CLI を使い、io.github.daniellemeng1022/allergen-detector として登録します。多くのクライアントやディレクトリがここから情報を取得します。
4. コミュニティのディレクトリに登録を申請します。 Smithery、Glama、PulseMCP、mcp.so に申請します。
5. Claude： 誰でも今すぐ URL を貼り付けてカスタムコネクターとして追加できます。Anthropic のコネクターディレクトリに掲載するには、ディレクトリ申請フォームから申請します。
6. ChatGPT： 開発者モードでテストしてから、OpenAI の Apps SDK の申請手続きを通じてアプリとして申請します。認証済み開発者アカウントが必要です。
7. Meta Muse（最初に実施）： muse.ai/platform から申請します。「Existing MCP」を選び、ホストした URL を入力して、「API keys」を選択し、API_KEYS のキー（例：muse=…）を Meta に渡します。これにより、/stats で呼び出し元が muse と表示され、支払いは「no」になります。続けて、サービスについて説明します。Meta は実際のエンドポイントをテストするため、手順 1 を先に済ませる必要があります。Muse はすでに Sephora、Walmart、Best Buy、Shopify カタログで買い物ができるため、2 つのカテゴリー（化粧品と食品）のどちらにも対応できます。
8. Instinct などのアシスタント： Instinct はカスタム MCP のサポートについて文書化していません。Shopify と Shop Pay を通じて買い物をします。代わりに、提携を申し込みます。
9. ショッピングエージェント： エージェント型コマース製品を開発しているチームに連絡し、試験運用中はエンドポイントを無料で提供します。
10. 測定： ホスト上で STATS_KEY を設定してから、https://<your-url>/stats?key=<STATS_KEY> を開き、日別、エージェント別、ツール別の呼び出しを確認します。connect の件数はエージェントの接続数で、ツールの件数は実際のチェック数です。サーバーを再起動すると /stats はリセットされますが、すべての件数はホストのログに [usage] JSON 行としても記録されます。週ごとのチェック数と、個別のエージェント数を記録します。

規模を拡大する前に

• 高負荷のビジネスユーザー向けにレート制限と API キーを追加します。無料プランも維持します。
• すべての応答に免責事項を含めます。結果を医療上の助言として提示しないでください。