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RecipeScale

RecipeScale

远程服务
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代码仓库

关于 RecipeScale

README 描述的是 Sahadeva,一个基于 Cloudflare 的南印度 Jyotish 研究工作区,而非名为 RecipeScale 的食谱工具。它面向需要查看星盘、咨询与可追溯证据的用户,计算结果与 AI 叙述分离。

主要功能

  1. 01确定性星盘计算
  2. 02主题判断与星盘探索
  3. 03Prashna 与时机分析
  4. 04传统与兼容性比较
  5. 05证据账本与预测质量审查

适用场景

  1. 01生成首轮星盘档案
  2. 02按主题查询出生星盘
  3. 03比较不同传统的判断
  4. 04检查预测依据与质量

MCP 相关

提供 Streamable HTTP MCP 端点,供兼容客户端调用星盘报告、Prashna、时机、Panchanga、兼容性等工具。也发布提示词、资源及证据优先工作流。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://recipe-scale.magicteams.ai/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

4
参数类型必填说明
ingredientsarray是食谱食材,例如 [{"item":"flour","quantity":2,"unit":"cup"},{"item":"salt","note":"to taste"}]
to_servingsnumber是所需份数,必须为正数;to_servings / from_servings 必须为 0.1–20,例如 10
from_servingsnumber是食谱原定份数,必须为正数,例如 4

详细介绍

维护者还没有提供详细介绍,可以先查看代码仓库中的 README。

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第一次接触 MCP?

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。