tabedata-mcp

tabedata-mcp

日本の食品栄養データを扱う Model Context Protocol サーバーです。コンビニ、レストランチェーン、食品ブランドを対象に、日本語と英語の両方で検索できます。日本で活動するあらゆる AI アシスタント向けに、マクロ栄養素、アレルゲン、ナトリウム、メニュー情報を提供します。

21チェーンにわたる、出典付きの460品目を収録しています。うち42品目は日本の文部科学省食品成分データベース（一般的な主食36品目と飲料6品目）に基づいています。残りは、メーカー公式ラベルやレストランの栄養情報PDFから転記しており、公式数値が入手できなかった品目の約10％には推定値のフラグが付いています。サイズ展開（並／大盛／特盛）を公表しているレストランチェーンについては、すべてのサイズを収録しています。

対象となる方

• 日本の食生活におけるマクロ栄養素、ナトリウム、炭水化物の摂取量を記録している方
• 読めないメニューのアレルゲンを調べたい方
• AI アシスタントを使って日本のレストランやコンビニを利用する旅行者
• チェーン間で選択肢を比較したい方（「鶏肉が最も低脂質なのはどのチェーン？」など）
• 日本の実際の商品データが必要な栄養管理アプリや食事アプリを開発している方

インストール

npm install -g tabedata-mcp

または、npx -y tabedata-mcp で必要なときに実行できます。

設定

API キーは不要です。厳選されたデータベースがパッケージに含まれています。

変数	必須	説明
MCP_TRANSPORT	いいえ	stdio（デフォルト）または http。
MCP_AUTH_TOKEN	http のみ	ベアラートークンです。HTTP トランスポートは、トークンがないと起動しません。
MCP_HTTP_PORT	いいえ	デフォルトは 8787 です。
MCP_HTTP_HOST	いいえ	デフォルトは 127.0.0.1 です。
MCP_HTTP_ALLOWED_ORIGINS	いいえ	HTTP トランスポート用の、カンマ区切りの CORS 許可リストです。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json を編集します。

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

Claude Code

claude mcp add tabedata -- npx -y tabedata-mcp

Cursor / Windsurf

Claude Desktop と同じ形式で、~/.cursor/mcp.json に追加します。

ツール

ツール	説明
search_food	データセット全体を対象に、日本語と英語のあいまい検索を行います。日本語または英語のクエリを使用できます（例：salad chicken または サラダチキン）。
konbini_item	セブン-イレブン、ローソン、ファミリーマート、ミニストップを対象に、チェーンを指定して検索します。入手可能な場合はアレルゲンと原材料一覧も含まれます。
restaurant_meal	サイズ展開（並／大盛／特盛）とアレルゲンタグを含む、チェーン別の食事検索です。
analyze_meal	自然言語による食事分析ツールです。個数、重量（200g rice）、分量（half avocado）、レストランのサイズ名（Nakau large oyakodon）を認識します。マクロ栄養素の合計と、必要に応じて個人目標との比較を返します。
find_alternatives	指定した基準（高タンパク、低カロリー、低ナトリウムなど）に沿って、品目をより適したものに置き換えます。各代替品の改善点とトレードオフを返します。
daily_targets	Mifflin-St Jeor 式による基礎代謝量 × 活動係数 × 目標に応じたカロリーの差し引き／上乗せを計算します。糖尿病リスクに応じてマクロ栄養素の配分を調整します。高血圧の場合は、ナトリウム摂取に関する注意を表示します。

プロンプト

プロンプト	機能
plan_my_day	目標（例：「体重を70kgまで落とし、タンパク質を150g摂取する」）に基づき、daily_targets → 食事の提案 → analyze_meal → find_alternatives を一つのガイド付きワークフローとして実行します。

対応範囲

コンビニ（122品目）

チェーン	品目数
7-Eleven	46
Lawson	34
FamilyMart	29
Ministop	13

レストランチェーン（272品目）

日本のチェーン：Nakau、Sukiya、Yoshinoya、Matsuya、CoCo Ichibanya、Marugame Seimen、Tenya、MOS Burger、Yayoiken、Ootoya、Ichiran。

欧米およびグローバルチェーン：McDonald's Japan、KFC Japan、Subway Japan、Lotteria、Freshness Burger、Doutor。

一般食品、飲料、ブランド商品（66項目）

• 日本の文部科学省『日本食品標準成分表』（文部科学省 食品成分表）から42項目 — 一般的な主食・食品36項目（米、卵、納豆、豆腐など）と基本的な飲料6項目（牛乳、お茶、コーヒー）。文部科学省の成分表は、日本の栄養学研究や臨床現場で用いられる標準的な参考資料です。
• ブランド商品24項目：オイコス、SAVAS Milk Proteinシリーズ、明治 R-1／ブルガリア／LG21／TANPACT、グリコ、カルビー、伊藤園、アサヒ、キリン、サントリー、フジパン、雪印、森永 inゼリー。

クエリの例

How many calories are in a Big Mac in Japan?
日本のビッグマックは何キロカロリー？

I just had a Sukiya gyudon. Track it.
今日すき家の牛丼食べた。記録して

Compare a 7-Eleven salmon onigiri to a Lawson one
セブンとローソンの鮭おにぎり、どっちがいい？

Analyze my lunch: 1 oikos plain, 2 boiled eggs, 200g rice
ランチ記録して: オイコス1個、ゆで卵2個、白米200g

What sizes does Sukiya's gyudon come in?
すき家の牛丼のサイズ展開は？

Calculate daily targets: 80kg, 175cm, 30, male, moderate, cutting

データの出典と来歴

このデータセットはAIによって編纂されています。各値は、AI アシスタント（Claude）が引用元を読み取って収集し、その後スクリプトでスキーマを検証しています。**各項目は人間による個別の事実確認を受けていません。**すべての数値は可能な限り正確な参考値として扱い、依拠する前に各項目の source.url で確認してください。

各項目には次の情報が含まれます。

1. 引用元 — メーカーまたはレストランの公式栄養成分表示、公式 PDF、日本の文部科学省『日本食品標準成分表』の項目、または公式数値を確認できなかった場合の推定値（source.type: "estimated"）。
2. 2言語での名称 — name_en と name_jp は必須です。
3. 出典情報のフィールド — source.url、source.type、compiled_at（ISO 日付）、compiled_by、および confidence レベル。

npm run verify-data を実行すると、必須フィールド、ID の一意性、各 source.url が引き続き有効であることなど、構造を検証できます。これによりリンクが有効で、レコードが適切な形式であることを確認できますが、栄養数値の正確性は検証されません。作成から365日を超えた項目には、古いデータであることを示すフラグが付きます。

編纂方法の詳細は DATA_SOURCES.md を参照してください。

免責事項

これは非公式のコミュニティ制作 MCP サーバーです。記載されているレストラン、コンビニエンスストアチェーン、商品メーカーとは提携しておらず、承認や後援も受けていません。各社の名称および商標は、それぞれの所有者に帰属します。**栄養価は、公開されている情報源（メーカー、レストラン、文部科学省の公式ページ）をアシスタントが読み取って AI により編纂したものであり、人間による個別の確認は行われていません。**公表されている数値は変更されることがあり、AI による編纂では誤りが生じる可能性もあるため、各値は保証ではなく参考情報として扱い、判断に利用する前に公式情報源で確認してください。作者は、このデータに基づく判断について一切の責任を負いません。

貢献

CONTRIBUTING.md を参照してください。新しい項目のプルリクエストを歓迎します。それぞれに source.url、source.type、2言語での名称、confidence レベルを含めてください。

ライセンス

MIT