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supprecord

supprecord

本地服务
github.com/CloudCorpRecords健康医疗01 周前更新

关于 supprecord

supprecord 是连接 FormulaSignal 托管记录的本地桥接服务,记录美国运动前补剂的配方及证据。它支持产品研究、变更历史、产品比较、成分信息和个人监控列表。

主要功能

  1. 01搜索补剂记录
  2. 02查看产品信息与配方历史
  3. 03说明并列出已确认变更
  4. 04比较产品与单份成本
  5. 05研究成分证据和法规信息
  6. 06管理产品监控列表

适用场景

  1. 01核对产品当前标示的成分
  2. 02查看配方变更的证据
  3. 03比较覆盖产品与价格
  4. 04持续监控选定产品

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供捕获的 FormulaSignal 工具列表,并将调用转发到托管的 MCP 服务。结果原样返回。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"cloudcorprecords-supprecord": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/supprecord"
]
}
}
}
启动命令npx -y @reneturcios/supprecord

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@reneturcios/supprecord0.1.0
ocighcr.io/cloudcorprecords/supprecord:0.1.0

工具

18

收录的工具列表 · 更新于 1 周前

参数类型必填说明
querystring是关于已覆盖训练前补剂产品的一个自然语言问题,例如 "How much caffeine is in C4 Original?"。仅询问一次;改写同一问题会返回相同答案并占用配额。

详细介绍

supprecord

supprecord 是 FormulaSignal 托管 MCP 服务的轻量本地桥接程序。该服务维护着一份带日期的证据记录,覆盖范围为数量明确的美国运动前补剂:每款已覆盖产品当前标示的内容、其配方是否发生变化,以及每项已确认变化背后的证据。

该桥接程序不保留自己的记录。它会在本地提供上游服务的工具列表,内容与从实时端点捕获的内容完全一致;并将每次工具调用转发至上游,原样返回结果。其功能以读取为主;唯一的写入操作是向调用方自己的关注列表中添加或移除条目。

工具

  • record.search — 根据记录回答一个范围明确的自然语言问题。必填:query(最多 300 个字符)。
  • products.resolve — 将品牌、产品名称或别名解析为一款规范的已覆盖产品。必填:identifier。
  • products.get — 单款产品的当前记录:身份信息、每份配置、标示成分、采集到的价格信息及新鲜度。必填:product_id。
  • products.history — 单款产品的历史时间线,并按可支持的内容对各状态进行分类。必填:product_id。
  • signals.explain — 解释一项已批准信号:变更前状态、变更后状态、观察时间窗口及证据。必填:signal_id。
  • signals.list — 按发布顺序列出已批准信号,最新的在前,供增量轮询使用。所有筛选条件均为可选:since、until、product_id、brand、dimension、category、limit 和 cursor。
  • products.compare — 按统一标准比较两款或三款已覆盖产品。必填:product_ids(2 到 3 个 ID)。
  • products.serving_economics — 单款产品采集到的商业信息及确定性价格计算。必填:product_id。
  • ingredients.research — 所选证据集对指定成分采用的剂量范围,附带引文和限制。可选:ingredient_ids(最多 5 个)或 product_id,不可同时提供。
  • ingredients.regulatory — 指定成分的法规记录及有文档记录的注意事项。可选:ingredient_ids(最多 5 个)或 product_id,不可同时提供。
  • signals.snapshot — 指定日期窗口内已批准信号及覆盖状态的摘要,范围明确。可选:from、to、limit 和 cursor。
  • ledger.list — 列出已发布的 Category Ledger 版本。不接受参数。
  • ledger.get — 返回一个 Category Ledger 版本。必填:edition_id。
  • watchlist.list — 列出密钥绑定账户的关注列表,以及每款产品的监控状态。不接受参数。
  • watchlist.add — 将一款已覆盖产品添加到绑定账户的关注列表。必填:product_id。
  • watchlist.remove — 从绑定账户的关注列表中移除一款产品。必填:product_id。
  • watchlist.receipt — 某一时期的监控回执。可选:period(YYYY-MM)。
  • record.version — 公开记录版本、方法论版本、支持的类别、覆盖数量及来源新鲜度。不接受参数。

配置

  • FORMULASIGNAL_MCP_URL(可选)— 覆盖上游端点。默认值为 https://formulasignal.com/mcp。(此覆盖钩子是本次重建自行标注的还原内容。)
  • FORMULASIGNAL_API_KEY(可选)— 设置后,每个上游请求都会携带 Authorization: Bearer <key> 标头。未设置时,不会发送身份验证标头。(此转发功能同样是自行标注的还原内容;原始接口是在无密钥情况下捕获的。)
转发机制

首次调用工具时,客户端会与上游建立可流式传输的 HTTP 会话:发送 JSON-RPC initialize 请求(protocolVersion 2025-03-26,clientInfo name supprecord),然后发送 notifications/initialized 通知,接着发送携带调用方原样参数的 tools/call 请求。当上游在 initialize 响应中返回 Mcp-Session-Id 标头时, 该值会随会话后续的每个请求一同发送,并在进程的整个生命周期内复用。 响应可能以纯 JSON 或服务器发送事件的形式到达; 两种形式都会被读取。

成功的上游结果会原样传递, 包括上游设置的任何 isError 标志。 失败——JSON-RPC 错误、非 2xx 状态、无法读取的响应, 或无法完成的请求——会以 isError 结果返回,其 文本以 supprecord error: 开头(此呈现方式是本次重建中自行添加的标注)。

CLI

每个工具也是一个子命令,接收一个 JSON 参数 字符串(无需参数的工具可省略)。工具名称包含点号, 并按所示名称原样使用:

npx @reneturcios/supprecord record.search '{"query":"How much caffeine is in C4 Original?"}'
npx @reneturcios/supprecord products.resolve '{"identifier":"C4 Original"}'
npx @reneturcios/supprecord products.get '{"product_id":"example-id"}'
npx @reneturcios/supprecord signals.list '{"limit":10}'
npx @reneturcios/supprecord ledger.list
npx @reneturcios/supprecord --version

退出代码:成功时为 0,返回 isError 结果时为 1,用法错误时为 2。

MCP 服务

npx -y @reneturcios/supprecord mcp

MCP 客户端配置:

{
  "mcpServers": {
    "supprecord": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/supprecord", "mcp"]
    }
  }
}

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/supprecord
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/supprecord --version

容器的默认命令是 mcp,因此第一种形式是 stdio MCP 服务;其他参数会正常传递给 CLI。

开发

npm install
npm run build
npm test
npm run dev

测试套件完全通过存根 JSON-RPC 上游运行,不会发起实时网络调用。

许可证

MIT——参见 LICENSE。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。