Food Tracker MCP

Food Tracker MCP

食品の摂取状況を追跡し、栄養を分析し、食事制限を管理するための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

概要

Food Tracker MCP は OpenFoodFacts データベースと連携し、以下の機能を備えた包括的な食品追跡システムを提供します。

• バーコードまたはキーワードで食品を検索
• 食品の栄養成分を分析
• 特定の栄養目標と食事制限に基づいて献立を作成
• 食事の記録で食品の摂取状況を追跡
• 食事制限とアレルギーを管理
• 製品がユーザーの制限に適合するか確認
• 食事の記録と栄養サマリーを表示

インストール

前提条件

• Python 3.8 以降
• pip（Python パッケージマネージャー）

セットアップ

1. リポジトリをクローンするか、food_tracker.py ファイルをダウンロードします。

# Option 1: Clone the repository (if available)
git clone https://github.com/yourusername/food-tracker-mcp.git
cd food-tracker-mcp

# Option 2: Create a new directory and save the file there
mkdir food-tracker-mcp
cd food-tracker-mcp
# Copy food_tracker.py into this directory

2. 仮想環境を作成します（推奨）。

python -m venv venv

3. 仮想環境を有効にします。

# On Windows
venv\Scripts\activate

# On macOS/Linux
source venv/bin/activate

4. 必要な依存関係をインストールします。

pip install httpx fastmcp pydantic

5. データディレクトリが作成されていることを確認します（スクリプトの初回実行時に自動的に作成されます）。

mkdir -p data/users data/logs

MCP サーバーの実行

次のコマンドでサーバーを実行します。

python food_tracker.py

サーバーが起動し、コマンドを受信できる状態になります。

Claude での使用

この MCP を Claude で使用するには、Claude プラットフォームに登録する必要があります。手順は次のとおりです。

1. Anthropic のドキュメントに従って MCP を登録します。

   • https://console.anthropic.com/mcps にアクセスするか、Anthropic アカウントの該当セクションを開きます
   • 必要な情報とエンドポイントを指定して、food-tracker MCP を登録します

2. 登録すると、MCP のツールを呼び出して、Claude から Food Tracker を利用できます。

Claude で使用できるプロンプトの例：

• 「このバーコードをスキャンして栄養情報を確認してください：3270190119357」
• 「食事制限にピーナッツアレルギーを追加してください」
• 「朝食にグラノーラバーを食べたと記録してください」
• 「『オートミール』を含む製品を検索してください」
• 「この製品が食事制限に適合するか確認してください」
• 「今日の食事の記録を表示してください」

利用可能なツール

この MCP は、Claude から利用できる以下のツールを提供します。

1. get_product_by_barcode

バーコードを使って食品の詳細情報を取得します。

パラメーター：

• barcode：製品のバーコード（EAN、UPC など）

2. search_products

名前または説明で食品を検索します。

パラメーター：

• query：検索クエリ
• page：ページネーションのページ番号（デフォルト：1）
• page_size：1 ページあたりの結果数（デフォルト：10）

3. manage_user_restrictions

ユーザーの食事制限を管理します。

パラメーター：

• user_id：ユーザーの一意の識別子
• action：実行する操作（get、add、remove、update）
• restriction_type：制限の種類（アレルゲン、食事法、原材料、医療上の制限、好み）
• restriction_value：具体的な制限値（例：「ピーナッツ」、「ベジタリアン」）
• severity：制限の厳しさ（避ける、制限する、致命的）
• notes：制限に関する追加のメモ

4. check_product_compatibility

製品がユーザーの食事制限に適合するか確認します。

パラメーター：

• user_id：ユーザーの一意の識別子
• barcode：確認する製品のバーコード

5. analyze_nutrition

食品の栄養成分を分析します。

パラメーター：

• barcode：製品のバーコード

6. log_food_consumption

ユーザーの食品摂取を記録します。

パラメーター：

• user_id：ユーザーの一意の識別子
• barcode：製品のバーコード
• quantity：摂取量（デフォルト：1 食分）
• meal_type：食事の種類（朝食、昼食、夕食、軽食）

7. get_user_food_log

指定した日付のユーザーの食事の記録を取得します。

パラメーター：

• user_id：ユーザーの一意の識別子
• date：YYYY-MM-DD 形式の日付（デフォルトは今日）

使用例

制限を設定した新規ユーザーの登録

1. グルテンアレルギーを追加します。

manage_user_restrictions(
    user_id="user123",
    action="add",
    restriction_type="allergen", 
    restriction_value="gluten",
    severity="avoid",
    notes="Avoid all wheat products"
)

2. ベジタリアンの食事法を追加します。

manage_user_restrictions(
    user_id="user123",
    action="add",
    restriction_type="diet", 
    restriction_value="vegetarian"
)

食品摂取量の記録

1. 商品をスキャンして記録します：

# First get product info
product = get_product_by_barcode(barcode="3270190119357")

# Then log consumption
log_food_consumption(
    user_id="user123",
    barcode="3270190119357",
    quantity=1,
    meal_type="breakfast"
)

2. 食事制限との適合性を確認します：

check_product_compatibility(
    user_id="user123",
    barcode="3270190119357"
)

栄養情報の分析

1. 詳細な栄養分析を取得します：

analyze_nutrition(barcode="3270190119357")

2. 食品の記録と栄養素の合計を確認します：

get_user_food_log(user_id="user123")

データの保存

Food Tracker MCP はデータをローカルの JSON ファイルに保存します：

• ユーザープロフィール：./data/users/{user_id}.json
• 食品の記録：./data/logs/{user_id}_{date}.json

MCP の拡張

次の方法で MCP を拡張できます：

1. 新しい栄養分析機能を追加する
2. より詳細な食事プランと目標を実装する
3. 利用可能な食材に基づくレシピの提案を追加する
4. 栄養データのレポートと視覚化を作成する
5. 進捗を共有するソーシャル機能を実装する

トラブルシューティング

• 接続の問題が発生した場合は、MCP が OpenFoodFacts API に接続するため、インターネットにアクセスできることを確認してください
• 商品情報が不完全な場合は、OpenFoodFacts データベースの制限が原因である可能性があります
• データの永続化に問題がある場合は、データディレクトリのアクセス権限を確認してください