mcpField
J
Japan Food DB

Japan Food DB

リモート
toriigate.devヘルスケア017 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

Japan Food DB について

Japan Food DBは、AIエージェント向けに、日本の公式食品成分表から食品名に対応する100g当たりの栄養値を返すMCPサービスです。あいまいな表記や口語表現にも対応し、データソースを示します。

主な機能

  1. 01日本語の食品名を検索
  2. 02あいまいな表現や口語名に対応
  3. 03100g当たりの栄養値を返却
  4. 04データソースを表示

活用シーン

  1. 01一般的な食品のカロリー確認
  2. 02口語の食品名からデータを特定
  3. 03食事分析用の参考値を取得

MCP 対応

リモートMCPサーバーとして、クライアントに`search_food`と`get_nutrition`ツールを提供します。応答には出典が含まれ、医療やアレルギーなど重要な判断には使わないよう示されます。

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://toriigate.dev/mcp/food-db
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

2
パラメーター型必須説明
limitintegerいいえ結果の最大数(デフォルトは 5)
querystringはい日本語の食品名。例:"鶏むね肉" または "ごはん"

README(原文)English

プロジェクトの README より

この README の日本語訳はまだありません。以下は英語の原文です。日本語の紹介はページ上部をご覧ください。

⛩️ Torii Gate

Japanese data tools for AI agents.

Japan has a wealth of clean, public, factual data — food composition tables, corporate registries, laws, land prices. Almost none of it is usable by AI agents: no clean APIs, Japanese-only interfaces, Excel files behind web forms. Meanwhile, agents worldwide get asked to do Japanese tasks every day.

Torii Gate is the gateway: each dataset becomes a remote MCP server that any agent can discover, connect to, and call.

Tools

ToolDescriptionEndpoint
Japan Food DBResolve Japanese food names (fuzzy/colloquial forms included) to nutrition facts per 100g, based on the official Standard Tables of Food Composition in Japan. Covers foods USDA and Open Food Facts don't./mcp/food-db

More tools are on the way — corporate registry lookup, invoice registration checks, subsidy search. The platform is manifest-driven: adding a tool is one directory and one registry line.

Connect from an MCP client

Add the remote server to your client (Claude Code example):

claude mcp add --transport http japan-food-db https://toriigate.dev/mcp/food-db

Then ask things like "「セブンのサラダチキン」的な鶏むね肉のカロリーは?" — the agent calls search_food / get_nutrition and gets factual data with sources attached.

No API key is needed for the free tier (rate-limited).

Run it yourself

npm install
npm run dev        # local dev server on :8787
npm run typecheck

Smoke test:

curl http://localhost:8787/llms.txt
curl -X POST http://localhost:8787/mcp/food-db \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search_food","arguments":{"query":"ごはん"}}}'

Architecture

  • Cloudflare Workers + Hono + MCP SDK (Streamable HTTP, stateless)
  • Manifest-driven: each tool lives in src/tools/<name>/ and declares its MCP tools, pricing, and data sources in a manifest. llms.txt and MCP Registry server.json records are generated from manifests — never hand-written.
  • Funnel metering built in: discovery → connect → call events are recorded for every tool.
  • Budget-guarded by design: runs on the Workers free plan, whose hard request cap fails closed instead of billing.

Data principles

  1. Records hold facts only — names, numbers, source URL, retrieval date. No copyrighted text or images.
  2. Public/government data forms the base layer; every record carries its source and license.
  3. Every response includes a disclaimer: reference values only, never for medical, allergy, or other critical decisions.
  4. Takedown requests are honored immediately.

Full datasets are imported at deploy time and are not part of this repository.

The experiment

This platform is built and operated almost entirely by AI agents — planning, code, registry publishing, monitoring, and weekly funnel reports — with a human in the loop only for publish/kill approvals and a budget review. It is an open experiment in whether an AI-operated business unit can find real agent-to-agent demand. Funnel numbers and decisions will be published as we go.

License

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。