Achiote

Achiote

要約： Achiote は、食の記憶と文化的な味覚を研究するための製品です。食の記憶や伝統的な味覚を探求する研究者や開発者に最適です。キーワード：食の記憶の研究、文化的な味覚、伝統料理の AI。

Achiote は、研究を重視した食べ物や飲み物の記憶の再構築を支援する Model Context Protocol（MCP） サーバーです。家族の食べ物や飲み物についての断片的な記憶を、構造化された手掛かり、調査計画、出典と来歴を確認できる調査結果、感覚分析、食材の入手・代替戦略、そして本格的なレシピ作成に進む前の最小限のノスタルジーの手掛かりへと、ホスト AI が整理できるようにします。

「懐かしさは、メイラード反応でできた焼き色と乳酸の酸味との相互作用にあります。これを再現する方法をご紹介します。」

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このリポジトリから：

npm ci
npm run build
mkdir -p ~/.codex/skills/achiote
cp skill/SKILL.md ~/.codex/skills/achiote/SKILL.md

ビルド後、Claude Code はリポジトリに含まれる .mcp.json を使用できます。Codex の場合は、リポジトリ内のビルド済み dist/index.js への絶対パスを指定して、MCP サーバーを ~/.codex/config.toml に追加してください。

pwd
# copy the printed path and append /dist/index.js

[mcp_servers.achiote]
command = "node"
args = ["/absolute/path/to/achiote/dist/index.js"]
enabled = true
startup_timeout_sec = 10

ホスト AI のセッションを再起動し、次の内容でテストしてください。

Use the achiote skill.

My mom said my Puerto Rican grandma made something that sounded like pass-teh-lay. I don't speak Spanish. Maybe plantains or pork?

想定される動作：ホスト AI は MCP ツールを使って記憶を聞き取り、調査を計画し、資料をまとめ、まず最小限のノスタルジーの手掛かりを提示します。その後で初めて、食材の入手支援やレシピ一式の作成など、より複雑な対応を希望するかどうかをユーザーに確認します。

公開ウェブページ

ホスト版／静的版の製品ページは docs/landing/ にあります。コアアプリとローンチページは、オプションの HTTP サーバーで配信される依存関係のない静的アセットです。

• / -> docs/landing/index.html、公開ランディングページです。
• /app -> docs/landing/app.html、対話型の食の記憶探偵です。
• /pricing、/about、/roadmap、/changelog、/status、/blog、/receipt -> ローンチ、信頼構築、成長に関する独立したページです。
• /ai-search、/llms.txt、/privacy、/terms、/safety、/support、/compare、/robots.txt、/sitemap.xml -> AI 検索、法務、サポート、比較、クローラー向けのページです。

静的な確認には HTML ファイルをブラウザーで直接開いてください。すべてのルートの動作は npm run package:smoke で確認できます。

現在の機能

Achiote は、食べ物や飲み物の記憶を再構築する、リサーチを第一に考えたサーバーです。18 個の MCP ツールを提供し、ホスト AI チャットクライアントが、記憶の断片から実用最小限のノスタルジーの手がかりを得るまでのワークフローを実行できます。ユーザーがさらに詳しい情報を求める場合は、任意で食材の入手先や代替品の案内、レシピへの引き継ぎも行えます。

段階	ツール	実装されている動作
ワークフロー制御	plan_tool_workflow	ユーザーの生のメッセージから /ask ツールの実行順序を決定論的に計画するため、プロバイダーモデルがワークフローを独自に進めることを防ぎます。
記憶の取り込み	collect_food_memory	生の断片、似た響きの言葉、家族の背景、記憶にある食材、感覚の手がかり、不足している情報、そして相手に配慮した次の質問を整理します。
リサーチ計画	plan_dish_research	食べ物や飲み物について、仮説、検索クエリ、情報源の優先順位、検証すべき事実、確認の質問を提示します。断片的な情報だけで解決したかのように装うのではなく、リサーチの計画を立てます。
任意の検索アダプター	search_web	設定済みのホスト検索（SERPER_API_KEY）が利用できる場合は使用し、利用できない場合は検索できないことを明示する注記を返します。検索は任意であり、実行時に必ず利用できるものとして扱わないでください。
リサーチの出典情報	build_research_record / validate_research_record / extract_research_findings	ホストがリサーチした情報源の事実を型付きの出典記録に変換し、情報源のメタデータを検証して、調査済みの事実、推論、不明点を要約し、ドシエへの引き継ぎに備えます。
根拠台帳	build_reconstruction_dossier	ユーザーが述べた内容、調査済みの内容、推論、不明点の主張を分けたドシエを作成し、感覚面で重視すべき点とアレンジ方針もまとめます。
レシート	build_memory_receipt	収集した記憶、リサーチ計画、任意の最初の少量試食テストから、持ち運び可能な Memory Receipt を作成します。これにより、家族が根拠の記録を確認し、訂正できます。
家族とのつながり	generate_family_followup_questions	記憶を深め、不確かな点を解消するために、ユーザーが親族に尋ねられる、相手に配慮した質問を生成します。
名前の特定	resolve_dish_name	同梱された別名データ、あいまい検索、音訳を使用して、名前を大まかな系統に分類し、あいまいさを考慮した候補を提示します。
感覚の分析	analyze_nostalgic_dish	感覚の各側面を評価する基準と、ノスタルジーに不可欠な要素を分析するための、範囲を限定したホストモデル向けプロンプトを返します。
代替品	find_sensory_substitutes	同梱された食材データから、化合物またはグループが一致する代替品を返し、利用可能な場合は地域ごとのヒントも提示します。
食材の調達	source_ingredients	地域の店舗や販売エリアに関する固定のヒントと、調達用のホストモデル向けプロンプトを返します。固定の調達案内を返すものであり、リアルタイムの在庫情報は取得せず、リアルタイムの価格検索も行いません。
地域ごとの比較	discover_regional_similars	同梱された料理の系統に関する情報と、隣接地域や他地域との比較用のホストモデル向けプロンプトを返します。
実用最小限のノスタルジーの手がかり	generate_minimum_viable_nostalgia	本格的な料理や飲み物に取りかかる前に、記憶を呼び起こす可能性が高いきっかけを試せるよう、香り、ひと口、ひと飲み、調味料、または習慣を最小限の実用的な形で提示します。安価で入手しやすく、見つけやすい代用品を優先し、特殊な食材をいきなり求めるのではなく、代用品を選ぶ理由を説明します。
任意のレシピへの引き継ぎ	generate_recipe	レシピ生成と自己批評に使用する、想定されるレシピのスキーマと、範囲を限定したホストモデル向けプロンプトを返します。実用最小限の手がかりを提示した後、ユーザーがより複雑なものを求めた場合に限り使用してください。
レシピの検証	validate_recipe_output	ホストが合成した最終的なレシピオブジェクトを、構造化出力として扱う前に、想定されるスキーマに照らして検証します。

すべてのツールは MCP の structuredContent を返します。ほとんどのツールは JSON テキストも表示します。記憶の取り込みツールでは、構造化データをホストで引き続き利用できる状態にしながら、Claude Code の出力を読みやすく保つため、短い人間向けの要約を表示する場合があります。

エンドツーエンドのフロー

food memory fragment
  -> collect_food_memory
  -> plan_dish_research
  -> optional host research / family clarification
  -> build_research_record / validate_research_record / extract_research_findings
  -> build_reconstruction_dossier
  -> generate_family_followup_questions
  -> generate_minimum_viable_nostalgia   # first concrete food output
  -> optional analyze_nostalgic_dish / find_sensory_substitutes / source_ingredients
  -> optional generate_recipe            # only if the user wants more

これはMCPワークフロー全体を通して実行され、tests/reconstruction-flow-e2e.test.ts でテストされています。推奨される終了地点は、懐かしさを呼び起こす最小限の手がかりです。記憶の方向性が合っているかを確かめるための、最小限で入手しやすく、見つけやすい香り、一口、ひとすすり、調味料、または儀式です。ユーザーがさらに求めた場合は、MCP サーバーが調達や代用品に関する情報を提供し、レシピ生成へ引き継ぐことができます。実際の調査、家族による確認、調整の判断をバンドルされたデータで捏造すべきではないため、最終的なレシピの文章はホストAIが作成します。

要件

• Node.js >=22.0.0
• npm

better-sqlite3 はネイティブ依存関係であるため、サポート対象外のNode.js／プラットフォームの組み合わせでは、コンパイラツールチェーンまたはサポート対象のビルド済みバイナリが必要になる場合があります。

インストール

Achioteはnpmで公開されています。

npm install achiote

公開パッケージにはビルド済みの dist/ 出力が含まれているため、ビルド手順は不要です。代わりにソースチェックアウトから実行する場合は、次のようにします。

npm ci
npm run build

Claude Codeやその他のMCPクライアントでの使用

ビルド後、stdioサーバーをMCP設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "achiote": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/achiote/dist/index.js"]
    }
  }
}

パッケージとしてインストールした場合、CLIバイナリは achiote です。

HTTPサーバー

オプションのHTTPサーバーは、Web UIとAIエージェントのエンドポイントを提供します。

node dist/http-server.js
# Listening on http://localhost:3000

エンドポイント	説明
GET /	公開ランディングページ（index.html）
GET /app	Web UI（app.html）
GET /about	信頼性／会社情報ページ（about.html）
GET /pricing	独立した料金ページ（pricing.html）
GET /roadmap	公開ロードマップページ（roadmap.html）
GET /changelog	公開変更履歴ページ（changelog.html）
GET /status	公開サービスステータスページ（status.html）
GET /blog	ローンチブログのインデックス（blog.html）
GET /receipt	共有可能なMemory Receiptのレンダラー（receipt.html）
GET /ai-search, /llms.txt, /privacy, /terms, /safety, /support, /compare	AI検索、法務、サポート、安全性、比較に関する公開ページ
GET /health	メモリ／稼働時間の指標を含むJSONステータス
GET /voice/status	オプションの音声入力／読み上げに使う、ローカルOSS音声エンジンの準備状況
POST /voice/transcribe	設定済みのOSSエンジンを使ったローカル音声テキスト変換
POST /voice/synthesize	設定済みのOSSエンジンを使ったローカルテキスト音声合成
POST /ask	SSEストリーミングAIエージェント（認証＋レート制限あり）
POST /mcp	ストリーミング可能なHTTP MCPトランスポート

HTTPサーバーでは、デフォルトで認証が有効になっています。/ask、/mcp、音声アップロードのエンドポイントには ACHIOTE_API_KEYS を設定してください。ACHIOTE_AUTH_ENABLED=false を設定するだけでは、匿名での /ask や音声処理は公開されません。ローカルデモでのみ ACHIOTE_ALLOW_ANON_ASK=true を設定してください。セルフホスト用のキーは npm run keygen -- --tier pro --name admin で生成します。表示された envRecord を ACHIOTE_API_KEYS のJSON配列に入れてください。一度しか表示されない生のキーは入れないでください。デフォルトのポートは3000で、PORT 環境変数で変更できます。

共有可能なMemory Receiptのリンクでは、レシートのJSONをURLフラグメント（/receipt#data=...）に保持します。URLフラグメントはサーバーに送信されないため、リンクを持っていることがアクセス境界となります。個人的な家族の記憶に関するテキストを、テレメトリやサーバー側の共有記録に含めないでください。

ローカルOSS音声

音声機能はデフォルトで無効になっており、設定した場合もローカルOSS音声エンジンのみを使用します。推奨スタックは、多言語音声テキスト変換用の whisper.cpp と、ローカル読み上げ用のKokoro-82Mです。この機能は移民家族や移民の子どもを対象としています。音声入力では言語の自動検出がデフォルトで有効になっており、アクセント、音訳された料理名、コードスイッチングを含む発話でも、テキスト入力と同じ食の記憶ワークフローを利用できます。言語やアクセントの認識精度は、インストールするローカルモデルによって異なります。

環境設定の例：

ACHIOTE_STT_PROVIDER=whispercpp
ACHIOTE_WHISPER_CPP_BINARY=/usr/local/bin/whisper-cli
ACHIOTE_WHISPER_CPP_MODEL=/models/ggml-large-v3-turbo.bin
ACHIOTE_STT_LANGUAGE=auto
ACHIOTE_STT_LANGUAGES=auto,es,hi,zh,ar,fr,pt,tl

ACHIOTE_TTS_PROVIDER=kokoro
ACHIOTE_KOKORO_COMMAND='["python","/opt/kokoro/speak.py","--text","{text}","--output","{output}","--voice","{voice}","--language","{language}"]'
ACHIOTE_KOKORO_VOICE='af_heart'
ACHIOTE_KOKORO_VOICES='[{"id":"af_heart","label":"Warm English","language":"en"},{"id":"ef_dora","label":"Spanish voice","language":"es"}]'

/voice/status は、公開されている準備状況の確認用エンドポイントです。録音された家族の記憶は機微な情報であるため、/voice/transcribe と /voice/synthesize には /ask と同じ認証ポリシーおよび匿名デモポリシーが適用されます。

キャッシュとプライバシー

SQLite のリサーチキャッシュのパスは次のとおりです。

1. $ACHIOTE_CACHE_PATH が設定されている場合
2. XDG_CACHE_HOME が設定されている場合は、$XDG_CACHE_HOME/achiote/culture-cache.db
3. ~/.cache/achiote/culture-cache.db

ユーザーメモリには、感情的にセンシティブな内容が含まれる場合があります。送信される情報、その送信先、キャッシュ方法を文書化せずに、任意の食品データプロバイダーとの連携を追加しないでください。

オペレーター向けリファレンスのシード作成

Achiote は、非公開の集計済み /ask 品質カウンターを、今後のデータ強化に向けたリファレンスシードの優先度に変換できます。

npm run reference:seeds -- --quality-report quality.json --limit 10

このコマンドは、ホストリサーチ用プロンプトとリファレンスのブートストラップ対象を出力します。ウェブを閲覧することはありません。追加の承認済み ResearchRecord オブジェクトを保存する永続オーバーレイとして、SQLite を任意で使用できます。

npm run reference:seeds -- --fixture approved-fixture.json --cache-path ~/.cache/achiote/culture-cache.db

SQLite に書き込む前に、フィクスチャがシードマニフェストに一致し、来歴の検証に合格している必要があります。

このリポジトリには、承認済みの CC0 構造化データによるパントリーバッチも含まれています。これらのレコードは src/data/reference-pantry-fixtures.json にコミットされ、dist/data/ にコンパイルされます。SQLite が一度もブートストラップされていない場合でも、実行時ツールで組み込みのベースラインとして使用されます。

npm run reference:seeds -- --fixture bundled --cache-path ~/.cache/achiote/culture-cache.db

この任意のブートストラップコマンドは、単一のローカルデータベースビューを使用したいデプロイメント向けに、同梱のベースラインを SQLite にコピーします。ただし、リクエストごとに実行する必要はなく、Achiote がベースラインのパントリーを参照するために必要なものでもありません。同梱バッチでは、Wikidata の構造化ラベルと説明のみを使用しています。現在は、20 の文化圏バケットと 6 つの食の記憶の層にわたる拡張分 120 件を、元の 18 件のスケルトンに加えた、型付きの ResearchRecord フィクスチャを 138 件収録しています。現在のすべての食品形態、文化圏バケット、地域スコープ、命名体系、感覚メカニズムを網羅しています。また、これらのレコードは幅広い根拠付けのコンテキストであり、個々の家族に固有の最終回答ではないことを明示しています。レコードは引用付きの調査済みデータとして扱い、家族が確認した記憶やオペレーターの品質シグナルであるかのように装うことはありません。

リファレンスパントリーは、意図的に保守的な方針で運用されています。src/data/reference-source-registry.json では、まず CC0 またはパブリックドメインの構造化ソースを許可しています。現在は Wikidata の構造化食品データと USDA FoodData Central が対象です。Open Food Facts や FAO/INFOODS などのソースは、フィクスチャで使用する前に手動レビューが必要としてマークされています。レシピの文章、有料データベースのコンテンツ、独自のランキング、生のユーザーメモリ、認証情報、出典のないモデルの推測をパントリーフィクスチャにコピーしないでください。

開発

npm ci                         # Install locked dependencies
npm run typecheck              # TypeScript no-emit check
npm run lint                   # Dependency-free static launch checks
npm run coverage:guard         # Dependency-free test-surface threshold guard
npm run build                  # Compile TypeScript
npm test                       # Run tests
npm run check                  # Full local gate: typecheck, static checks, coverage guard, build, citations, tests
npm audit --audit-level=moderate
npm run package:smoke          # Pack, install in temp project, and verify packaged MCP CLI
npm run pack:check             # Full release gate
npm run docker:smoke           # Build the Docker image for a container smoke check
npm pack --dry-run             # Inspect publish contents
npm start                      # Start the MCP server after build

セルフホスト可能な GitHub Actions ランナーとキューに入れられたジョブのトラブルシューティングについては、docs/SELF_HOSTED_RUNNER.md を参照してください。

アーキテクチャ

docs/ARCHITECTURE.md を参照してください。

現在、長期的に維持されるモジュールの境界には、次のものがあります。

• プロバイダー／モデルプロファイルの解決と、ask セッションアダプターの選択を行う src/lib/provider-runtime.ts。
• 認証、課金、クレジット、匿名デモの動作、レート制限の判断を行う src/lib/account-access.ts。
• ローカルの OSS 音声エンジンに関する HTTP 音声ルートの動作を扱う src/lib/local-speech-controller.ts。
• 最小実用レベルのノスタルジア手がかりプロファイルのエビデンスサーフェスを扱う src/lib/cue-profile-engine.ts。
• 食事、アレルギー、宗教上の制約に関する書き換えを行う src/lib/constraint-adapter.ts。
• SSE の解析、対応可能な HTTP エラー、チャット履歴の更新など、ブラウザーアプリの基本機能を提供する docs/landing/product-app.js。
• 意図的に定められたパッケージ／リリースの対象範囲を扱う scripts/lib/package-surface.mjs。

科学的背景

食べ物によって引き起こされるノスタルジアは、医学的な主張ではなく、感覚記憶のワークフローとして扱う必要があります。このサーバーでは、証拠の境界を保っています。ユーザーの記憶、ホストが調査した事実、モデルの推論、不明な点をそれぞれ分けているため、ホストは実際の情報源を引用でき、同梱データを調査結果であるかのように装うことを避けられます。

src/data/food-science-references.json に同梱されている食品科学の参考文献は、査読済み研究をメカニズムの分野ごとに整理しています。各項目には、検証用の DOI が含まれています。12 のメカニズムの分野は次のとおりです。

メカニズム	再現における意味	主な出典
脂溶性の芳香成分	調理に使う脂肪は香気化合物の主要な担体です。脂肪を変えると風味も変わります	Shahidi & Hossain (2022). doi:10.3390/molecules27155014
メイラード反応による褐変	特有の褐変の様相は、アミノ酸、糖、温度、時間が一致することで生じる化学的な指標です	Liu et al. (2022). doi:10.3389/fnut.2022.973677
渋味と脂肪の拮抗	脂肪と渋味は知覚上、互いに対立します。このバランスはノスタルジアを再現するうえで重要です	Dubreuil & Breslin (2012). doi:10.1016/j.cub.2012.08.017
デンプンの食感	アミロースとアミロペクチンの比率が食感を決めます。デンプンの供給源が異なると、測定可能な違いが生じます	Wang et al. (2020). doi:10.3390/foods9081073
甘味と酸味のバランス	特定の比率では甘味と酸味が互いを抑制します。そのバランスのポイントは文化によって異なります	Mao et al. (2025). doi:10.1038/s41538-025-00507-7
クリスピーな食感とノスタルジア	クリスピーな食感は聴覚領域と体性感覚領域を同時に活性化させるため、特に記憶に残りやすくなります	Yamamoto et al. (2025). doi:10.3389/fnut.2025.1681999
食べ物によって引き起こされるノスタルジア	食べ物の記憶は海馬、扁桃体、嗅覚皮質を同時に働かせ、鮮明で意図しない想起を生み出します	Reid et al. (2023). doi:10.1080/02699931.2022.2142525
うま味の相乗効果	IMP と GMP はグルタミン酸への感度を最大 15 倍に高めます。伝統料理では、グルタミン酸を含む食材とヌクレオチドを含む食材を組み合わせます	Zhang et al. (2008). doi:10.1073/pnas.0810174106
塩味の複雑さ	塩味の知覚には複数の受容体経路が関与します。また、塩はそれ自体の味にとどまらず、風味を引き立てる働きもあります	Taruno & Gordon (2023). doi:10.1146/annurev-physiol-031522-075853
温度と味覚の相互作用	TRPM5（甘味・苦味・うま味の伝達）は熱によって活性化します。温かい食べ物は、より甘く、風味豊かに感じられます	Talavera et al. (2007). doi:10.1007/s00018-006-6384-0
発酵による風味	乳酸菌は生の原材料には存在しない揮発性物質を生成します。発酵の風味の特徴がノスタルジアを引き起こします	Liu et al. (2019). doi:10.3389/fmicb.2019.02183
文化間で異なる食感	食感の好みは生理ではなく、食習慣の経験によって異なります。ノスタルジアに基づく食感への期待は、経験を通じて身につきます	Ahne et al. (2022). doi:10.1016/j.foodres.2020.109890

ライセンス

Business Source License 1.1 (BUSL-1.1)。LICENSE を参照してください。

• GitHub：https://github.com/KyaniteLabs/Achiote

Achiote とは？

Achiote は、食の記憶と文化的な味覚を研究するためのプロダクトです。食の記憶や伝統的な味を探求する研究者や開発者が、構造化されたリサーチ機能を使って食の記憶を記録し、考察するのに役立ちます。

プロダクト	Achiote
カテゴリー	食の記憶と文化的な味覚を研究するためのプロダクト
対象	食の記憶や伝統的な味を探求する研究者や開発者
対象外	レシピの SEO ブログ
ソース	GitHub · Forgejo（非公開、メンテナーのみ）
キーワード	食の記憶の研究、文化的な味覚、伝統料理 AI

対象ユーザー

• 主な対象：食の記憶や伝統的な味を探求する研究者や開発者
• 構造化されたリサーチ機能を使って食の記憶を記録し、考察したい場合にご利用ください
• レシピの SEO ブログが必要な場合は対象外です

FAQ

Achiote とは？

Achiote は、食の記憶と文化的な味覚を研究するための製品です。食の記憶や受け継がれてきた味覚を探究する研究者や開発者が、構造化されたリサーチ環境を使って食の記憶を記録し、考察できるよう支援します。

Achiote はどのような人が使うべきですか？

食の記憶や受け継がれてきた味覚を探究する研究者や開発者です。

Achiote の特徴は何ですか？

レシピ集約サービスとは異なり、Achiote は記憶と文化的な味覚の研究に重点を置いています。

Achiote は本番環境向けソフトウェアですか？

成熟度の判断には、README のステータスとリリースタグを正式な情報源として扱ってください。本番環境で使用する前に、ご自身の要件に照らして検証してください。

ステータス

• 2026 年時点でデフォルトブランチにてメンテナンスされています
• 依存関係を固定する際は、リリースタグを優先してください
• 問題は GitHub で報告してください

エージェント向け情報

• コーディングエージェント：まずこの README を読み、次にリポジトリのドキュメントと、存在する場合は AGENTS.md を読んでください
• リポジトリに llms.txt がある場合は、機械可読な概要を優先してください
• 該当する場合、MCP やスキルのエントリーポイントはリポジトリ内に記載されています

コントリビューション

GitHub での Issue と PR を歓迎します。公開ドキュメントには、シークレットやマシン固有のパスを含めないでください。

ライセンス

このリポジトリの LICENSE を参照してください（ライセンスがパッケージにのみ適用される場合は、パッケージのメタデータを参照してください）。

目次

• 概要
• よくある質問
• ステータス

ライセンスについて

Achiote は Business Source License 1.1（BUSL-1.1）のもとでソースコードを公開しています。

• 無料： 個人利用、評価利用、開発利用。
• 商用利用／本番利用にはライセンスが必要です — 料金を参照してください（Commercial ティアは月額 $299 からで、ホスト型 API と MCP の本番利用、および商用セルフホストの条件が含まれます）。
• 代替ライセンスについて：[email protected]。
• BUSL-1.1 に基づき、変更日（2030 年）に GPLv2+ に切り替わります。