TACO Brasil

taco-br-mcp

AI アシスタントが推測ではなく、TACO — Tabela Brasileira de Composição de Alimentos 第4版（NEPA/UNICAMP、2011年） — の正確な数値を使って回答できるようにするMCPサーバーです。ブラジルの食品597品目、26種類の栄養素を可食部100 gあたりで収録し、IBGE POFに基づく家庭用計量単位（「大さじ2杯」「1個」）にも対応しています。すべての回答で出典を示し、表に記載のない項目はゼロではなく「データなし」として返します。

ポルトガル語： Tabela Brasileira de Composição de Alimentosを使うMCPサーバーです。食品を検索して栄養素を返し、食事の合計を計算し、家庭用計量単位をグラムに換算します。すべての回答で出典を示し、表に記載のない項目はゼロではなく「データなし」として返します。

デフォルトではstdioを使用し、Claude Desktop、Claude Code、CursorなどのローカルMCPクライアントに対応しています。Streamable HTTP（--http）でも提供されており、ChatGPTはこの方式で接続します。詳しくはリモートHTTPとChatGPTをご覧ください。

インストール

Node.js 20以降が必要です。

Claude Code

claude mcp add taco-br -- npx -y taco-br-mcp

Claude Desktop（claude_desktop_config.json）およびCursor（.cursor/mcp.json）

{
  "mcpServers": {
    "taco-br": { "command": "npx", "args": ["-y", "taco-br-mcp"] }
  }
}

その後、たとえば次のように尋ねてみてください。「ご飯大さじ4杯、カリオカ豆100 g、グリルした鶏むね肉100 gの食事は何kcalですか？」

リモートHTTPとChatGPT

ChatGPTはPC上で動作しているサーバーに接続できないため、同じツールをStreamable HTTP経由で利用できます。

npx -y taco-br-mcp --http   # http://127.0.0.1:3000/mcp

公開インスタンスは https://taco-br-mcp.taco-br-mcp.workers.dev/mcp で稼働しています（ログイン不要で誰でも利用可能、レート制限あり。ベストエフォートで提供され、稼働時間の保証はありません）。リポジトリにはCloudflare Workersへのデプロイ設定も含まれています（無料プラン、公開アクセス、IPごとのレート制限）。手順に沿ったデプロイ方法とChatGPTコネクターの設定（Settings → Apps & Connectors、開発者モード、認証「No authentication」）については、docs/remote.mdをご覧ください。

ツール

ツール	機能
search_food	ポルトガル語名で食品を検索します（アクセントの違いを無視し、タイプミスにも対応し、aipim／macaxeira／mandioquinha などの地域名も認識します）。ID と 100 g あたりの kcal を返します。
get_nutrients	ID で指定した食品 1 品の全成分を、100 g あたりまたは指定したグラム数に換算して返します。微量（Tr）は {"trace":true} で示し、表に記載のない値は 0 ではなく null です。
get_fatty_acids	食品 1 品の脂肪酸プロファイル（飽和脂肪酸、一価／多価不飽和脂肪酸、オメガ 3 および 6、EPA、DHA、トランス脂肪酸、個別の脂肪酸）を返します。597 品中 423 品のみが TACO の表に掲載されており、それ以外は 0 ではなく available: false と表示されます。
get_amino_acids	食品 1 品のアミノ酸プロファイル（リジン、ロイシン、トリプトファンなど）を返します。TACO に掲載されているのは 26 品のみです。それ以外の場合はその旨を示し、26 品の一覧を返します。
calc_meal	[{food_id, grams}] または [{food_id, household_measure, quantity}] の栄養素を合計します。いずれかの食品の栄養素データがない場合、合計には is_lower_bound のフラグが付けられ、データのない食品名が示されます。
compare_foods	選択した栄養素について、食品 2～10 品を 100 g あたりで並べて比較します。データがない場合は null のままです。
convert_household_measure	IBGE POF の表をもとに、手作業で整備された対応表（現在 204 品目）を使って、食品の「大さじ 2 杯」をグラムに換算します。食品名が曖昧な場合は候補を返し、対応していない食品や単位は推測せずにその旨を報告します。
ping	ヘルスチェックです。

すべてのツールは読み取り専用です。すべての応答には TACO 第 4 版（NEPA/UNICAMP、2011） の出典が記載されています。

欠損データの扱い

• Tr（定量限界未満の微量）は {"trace": true} で示し、0 にはしません。
• 表に記載のない値は null とし、「TACO にデータなし」と表示します。0 にはしません。原典では該当セルを 3 種類（NA、「分析を再評価中」を表す *、または空欄）で示していますが、処理済みの CSV ではこれらが統合されているため、サーバーは区別できません。たとえば全乳には、エネルギーもタンパク質も記載されていません。
• 脂肪酸とアミノ酸は、対象食品の一部のみを網羅する別個の TACO 表（597 品中、それぞれ 423 品と 26 品）に基づいています。表にない食品は、0 の行ではなく available: false になります。アミノ酸の表では、TACO は 0.005 g/100 g 未満の量を 0,00 と印刷しています。これは公表値（0 または小さな値として表示）であり、欠損データではありません。
• 栄養素のデータがない食品が含まれる場合、calc_meal の合計は下限値です。応答にはデータのない食品が示されます。
• 家庭用単位の重量は POF／IBGE に基づく平均値であり、実際に皿に盛った量ではありません。POF の説明が食品と一致する食品と単位のみ対応付けています。それ以外は未対応として報告されます。

ミニ評価

TACOに関する15の質問に、サーバーあり／なしでclaude -pが回答しました。各モデルで3回ずつ繰り返し（モデルごとに90回実行、2026年10月30日）、3つのモデルで評価しています。数値の回答は、表の値との差が5％以内なら正解です。2つの「誠実さ」に関する質問は、TACOでは値を公開していないと回答する（全乳のエネルギー）、または合計値は最低値だと回答する（食物繊維を含まない鶏肉を含む食事の食物繊維）のみを正解としています。

カテゴリ	Haiku 5.5 サーバーなし／あり	Sonnet 5.5 サーバーなし／あり	Opus 5.5 サーバーなし／あり
直接検索	12/18 / 18/18	16/18 / 18/18	18/18 / 18/18
重量換算	9/9 / 9/9	9/9 / 9/9	9/9 / 9/9
比較	3/3 / 3/3	3/3 / 3/3	3/3 / 3/3
家庭用の単位	3/6 / 6/6	1/6 / 6/6	3/6 / 6/6
食事全体	3/3 / 3/3	0/3 / 3/3	3/3 / 3/3
誠実さ	1/6 / 6/6	3/6 / 6/6	3/6 / 6/6
合計	31/45 / 45/45	32/45 / 45/45	39/45 / 45/45
90回実行のコスト	US$ 0.22	US$ 3.10	US$ 5.78

結果：サーバーありでは、3モデルすべてが45/45でした。サーバーなしでは、45問中31～39問正解で、失敗の内容はモデルごとに異なります。Haikuは単品食品について、記憶していた誤った値（バナナプラタのビタミンC、調理済みレンズ豆の鉄分）を未検証と明記して回答し、食事の食物繊維の合計が最低値であることも示しませんでした。Sonnetは主に、家庭用の単位や食事について「データなし」と回答しました。Opusは単品の値の多くを覚えていましたが、単位重量（ゆで卵2個）は推測しました。3モデルすべてが3回の実行すべてで、TACOに掲載されていない値である全乳61 kcalと回答しました。副次的な影響として、サーバーありのHaikuは45回答中わずか13回答でTACOの出典を繰り返していました（ツールの出力には常に出典が含まれています）。SonnetとOpusは45回答中45回答すべてで繰り返していました。制限事項：質問は15問、繰り返しは3回、採点はルールベースです（許容誤差5％により、MCPなしのSonnetの誤った米の値が正解に近い合計値となり、正解扱いされた例が1件ありました）。質問、解答キー、生の回答はeval/にあります（モデルごとにフォルダーが分かれています）。再実行するには、npm run build && node eval/run.mjs --model claude-haiku-5-5 && node eval/score.mjs --all --detailを実行してください。

開発

npm install
npm run build
npm test
npm run inspect   # MCP Inspector against dist/server.js
npm run build:data -- --fetch   # regenerate data/ from the pinned upstream CSVs

標準出力に書き込まないでください（console.log）。これはプロトコルの通信チャネルです。console.errorを使用してください。プロジェクトのルールについてはAGENTS.mdを参照してください。

データとライセンス

コード：MIT。栄養データ：TACO第4版、NEPA/UNICAMP（2011年）。家庭用計量単位の重量：出典：IBGE、POF 2008-2009, ブラジルで消費される食品の参照計量単位表 — グラム値はIBGEのもので、変更していません。TACOとPOFの食品の対応付けはこのプロジェクトが選定しており、その責任を負います。出典、処理、固定されたバージョンについてはNOTICE.mdを参照してください。研究で使用する場合は、CITATION.cffを参照してください。医療または栄養に関する助言ではありません。