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Vegetable Yield Percentage MCP

Vegetable Yield Percentage MCP

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Vegetable Yield Percentage MCP について

Vegetable Yield Percentage MCPは、レシピの分量や青果の購入、食材原価を扱うアシスタント向けのMCPサーバーです。USDAのデータを基に、生の果物と野菜305品目の廃棄率や家庭用重量を提供します。

主な機能

  1. 01可食率と廃棄率の検索
  2. 02可食重量と切りくず量の計算
  3. 03レシピ分量から購入量を算出
  4. 04USDAの家庭用重量と個数
  5. 05果物・野菜305品目の一覧

活用シーン

  1. 01購入したパイナップルの可食重量を推定
  2. 02レシピに必要な玉ねぎの数を計算
  3. 03青果の購入量と下処理コストを計画

MCP 対応

可食率の検索、可食重量の計算、購入量の算出、品目一覧のための4つのツールをMCPクライアントに提供します。結果には構造化データと出典情報が含まれます。

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://vegetable-yield-percentage-mcp.lipmichal.workers.dev/mcp
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

詳細

vegetable-yield-percentage-mcp

AI アシスタント向けの野菜・果物の歩留まり率:皮むき、芯取り、切り落としの後に購入した量のどれだけが食べられるか、またレシピに必要な量を用意するにはどれだけ購入すればよいかを、USDA の廃棄部位データに基づいて示します。

これは Model Context Protocol(MCP)サーバーです。USDA National Nutrient Database for Standard Reference(SR28)に掲載された、生の野菜・果物305品目を網羅しています。各品目について、USDA の廃棄率、廃棄部位の内容、「中サイズの玉ねぎ1個」や「刻んだもの1カップ」といった USDA の家庭用重量を収録しています。API キーは不要です。

ツール

ツール返される内容
get_vegetable_yield可食部率、廃棄率、廃棄部位(皮、種、芯、葉冠)、USDA の家庭用重量、丸ごと1個の可食重量と購入時重量。
calculate_edible_weight購入した重量から算出した可食重量と切り落としによる廃棄量。たとえばパイナップル5 lbの場合。
calculate_amount_to_buyg、kg、oz、lb、または「カップ(刻んだもの)」「中サイズ」「1片」などの USDA の単位で指定されたレシピの分量に対し、購入時の重量と個数で示した必要量。
list_vegetable_yields歩留まり率の低い順または高い順に並べた全305品目。果物または野菜で絞り込めます。

すべての結果には、構造化された JSON、1段落の要約、as_of、source、more(ingredientcalculator.com の野菜歩留まり率計算ツール)が含まれます。

モデルが知らない情報

  • USDA による品目ごとの切り落としによる損失と、その内容がわかります。とうもろこし(穂付き)は可食部36%(皮、ひげ、切り落としが35%、芯が29%)です。パイナップルは51%(芯8%、葉冠16%、皮むきで除かれる部分26%)です。カリフラワーは39%、リーキは44%、アスパラガスは53%、バナナは64%、玉ねぎは90%、きゅうりは97%です。
  • 可食部の USDA 家庭用重量がわかります。中サイズの玉ねぎ(直径2-1/2インチ)は110 g、刻んだ玉ねぎ1カップは160 gです。そのため、刻んだ玉ねぎ2カップには、中サイズの玉ねぎが約3個、購入時の重量で356 g必要です。
  • 購入時の重量と可食部の違いがわかります。レシピの原価計算、食材費、分量の計画には、どちらの重量も必要です。ツールは廃棄量とあわせて両方の重量を返します。

インストール

ホスト型(Claude.ai のカスタムコネクター、ChatGPT の開発者モード)

この URL を貼り付けてください。トークンも登録も不要です。

https://vegetable-yield-percentage-mcp.lipmichal.workers.dev/mcp
Claude Code
claude mcp add --transport http vegetable-yield https://vegetable-yield-percentage-mcp.lipmichal.workers.dev/mcp

または、stdio を使ってローカルで実行します。

claude mcp add vegetable-yield -- npx -y github:theluckystrike/vegetable-yield-percentage-mcp
Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "vegetable-yield": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:theluckystrike/vegetable-yield-percentage-mcp"] }
  }
}
Cursor

~/.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "vegetable-yield": { "url": "https://vegetable-yield-percentage-mcp.lipmichal.workers.dev/mcp" }
  }
}
VS Code

.vscode/mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "vegetable-yield": { "type": "http", "url": "https://vegetable-yield-percentage-mcp.lipmichal.workers.dev/mcp" }
  }
}

ローカルの stdio 版には、Node 20 以降が必要です。

プロンプトの例

  • 「パイナップルの歩留まり率はどのくらいですか?」
  • 「バターナッツスクワッシュを3 lb購入しました。皮をむいて種を取った後、どのくらい残りますか?」
  • 「レシピに刻んだ玉ねぎが2カップ必要です。玉ねぎを何個買えばよいですか?」
  • 「小房にしたブロッコリーを500 g用意するには、どのくらい購入すればよいですか?」
  • 「下ごしらえで最も重量が減る果物はどれですか?」

データソース

取得日とチェックサムを含む全一覧はDATA_SOURCES.mdをご覧ください。

  • USDA Agricultural Research Service, Nutrient Data Laboratory. National Nutrient Database for Standard Reference, Release 28(2015年9月)、ASCII ファイル:廃棄率と廃棄部位の説明はFOOD_DES.txt、家庭用重量はWEIGHT.txtから取得しています。scripts/build_data.pyで、これらのデータからdata/produce-yields.jsonを再生成できます。
  • 定義はSR28 のドキュメントに基づいています。廃棄率は購入時の品目に対する割合で、家庭用重量は廃棄部位を除いた可食部の重量です。
  • ポンドとオンスは NIST SP 811 に基づいています(1 lb = 453.59237 g 正確値)。

制限事項

  • USDA の可食率は、一般的な農産物と下処理における平均値です。サイズ、熟度、品種、下処理の程度によって結果は変わります。
  • USDA の可食率が記載されている生の食材のみが対象です。野菜 191 種類、果物 114 種類が含まれます。スパイスに分類されているハーブ(パセリ、バジル)、ナッツ、ココナッツは含まれません。
  • USDA に食材全体の重量が記載されていないもの(バターナッツかぼちゃ、アスパラガス)もあります。その場合、ツールは重量とカップ数でのみ回答します。
  • SR28(2015)が最後の標準参照データのリリースであるため、それ以降に登場した品種の値は含まれていません。

詳細

野菜の歩留まり率計算ツール、カップからグラムへの換算ツール、レシピの分量調整ツールは、ingredientcalculator.com でご利用いただけます。

Zovo MCP コレクションの一部です:https://mcp.zovo.one

開発

npm install
npm test                       # builds, then runs the fixture tests
node scripts/smoke-stdio.mjs   # stdio check, one real call per tool
python3 scripts/build_data.py <dir with FOOD_DES.txt and WEIGHT.txt> data/produce-yields.json
python3 scripts/gen_ts.py data/produce-yields.json src/data.ts
npx wrangler deploy            # Cloudflare Worker, Streamable HTTP at /mcp

ライセンス

MIT

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