mcpField
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本地服务
github.com/Aryan-Jhaveri健康医疗234 周前更新

关于 🍲

🍲 是面向 Canada's Food Guide 及加拿大卫生部营养数据的 MCP 服务,供查找食谱、食材营养信息和按人群计算能量及宏量营养目标的用户与 LLM 使用。它提供 HTTP 和完整 stdio 两种模式。

主要功能

  1. 01搜索并抓取官方食谱
  2. 02获取食材营养数据
  3. 03计算基于 DRI 的能量需求
  4. 04按人群计算宏量营养目标
  5. 05HTTP 与完整 stdio 模式

适用场景

  1. 01查找一周主题食谱
  2. 02根据食品杂货图片推荐食谱
  3. 03估算能量和宏量营养需求
  4. 04分析食谱的宏量营养成分

MCP 相关

MCP 服务提供食谱搜索与抓取、Canadian Nutrient File 查询及 Dietary Reference Intake 计算。HTTP 模式提供抓取和计算工具;stdio 模式还包含 SQLite 工具。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

🍲 加拿大膳食指南 - MCP 服务

Python 3.10+ 许可证:MIT MCP

📝 描述

FoodGuide MCP 服务 将加拿大卫生部的三项强大资源整合为一套工具,可进行全面的营养分析:

示例视频
查找一周的主题食谱 主题食谱-加速播放
根据杂货图片推荐食谱 根据图片展示食谱-加速播放
计算预估的宏量营养素摄入量和能量需求 计算 EER-加速播放
计算食谱的宏量营养素计算宏量营养素-加速播放
两种设置模式:
模式可用工具数据库/存储?适用于
HTTP(远程/可自托管)抓取 + 计算工具(24 个工具)否大多数用户——营养查询、食谱搜索、EER/DRI 计算
stdio(完整)所有工具,包括 SQLite(46 个工具)是高级用户——食谱宏量营养素分析、收藏夹、用户资料

如果你想贡献或协作,请查看 IMPLEMENTATIONS.MD!我们一直欢迎建议!

你可以使用此Google 表格,验证当前仓库预告视频中展示的 EER 和 CNF 计算结果。

📑 目录

📥 安装

  1. 前置条件:

  2. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/Aryan-Jhaveri/mcp-foodguidecanada
    cd mcp-foodguidecanada
    
  3. 安装依赖:

    pip3 install -r requirements.txt
    
  4. 查找 Python 路径(客户端配置时需要):

    which python3
    
  5. 获取项目的绝对路径:

    pwd
    
HTTP 模式——抓取 + 计算,无数据库(24 个工具)

在终端中启动服务并保持运行:

python3 src/server.py --transport http --port 8000
# Server running at http://0.0.0.0:8000/mcp

然后将客户端配置为连接到 http://localhost:8000/mcp——参见下方的按客户端设置。

完整模式——所有工具,包含 SQLite(46 个工具)

通过 stdio 运行——无需单独启动服务进程。使用按客户端配置中的 stdio 配置片段配置客户端。


🚀 按客户端配置

模式数据库工具?可用工具
HTTP(先启动服务)否抓取 + 计算(24 个工具)
stdio(完整)是所有工具,包含 SQLite(46 个工具)

HTTP 模式——抓取 + 计算(无数据库)

**配置客户端之前:**在单独的终端中启动服务:

python3 src/server.py --transport http --port 8000

使用客户端期间,请保持服务运行。

大多数客户端会使用 mcp-proxy 将 stdio 桥接到 HTTP。Claude Code 可原生连接。

Claude Desktop

前往:Claude Desktop → Settings(⌘,)→ Developer → Edit Config

{
  "mcpServers": {
    "FoodGuideSousChef": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy", "--transport", "streamablehttp", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

保存后重启 Claude Desktop。

Claude Code

claude mcp add FoodGuideSousChef --transport http http://localhost:8000/mcp

Cursor

在 .cursor/mcp.json(项目级)或 ~/.cursor/mcp.json(全局)中:

{
  "mcpServers": {
    "FoodGuideSousChef": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy", "--transport", "streamablehttp", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

VS Code(GitHub Copilot)

在 .vscode/mcp.json 中:

{
  "servers": {
    "FoodGuideSousChef": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy", "--transport", "streamablehttp", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

完整模式——所有工具,包含 SQLite 数据库

无需单独启动服务进程。客户端通过 stdio 直接启动服务。

将 <python-path> 和 <project-path> 替换为安装步骤中使用的实际路径。

各系统常见的 Python 路径:

  • Homebrew(Mac):/opt/homebrew/bin/python3
  • 系统 Python(Mac):/usr/bin/python3
  • Anaconda:/opt/anaconda3/bin/python3
  • Linux:/usr/bin/python3

Claude Desktop

前往:Claude Desktop → Settings(⌘,)→ Developer → Edit Config

{
  "mcpServers": {
    "FoodGuideSousChef": {
      "command": "<python-path>",
      "args": ["<project-path>/src/server.py"],
      "cwd": "<project-path>"
    }
  }
}

保存后重启 Claude Desktop。

Claude Code

claude mcp add FoodGuideSousChef -- <python-path> <project-path>/src/server.py

Cursor

在 .cursor/mcp.json(项目级)或 ~/.cursor/mcp.json(全局)中:

{
  "mcpServers": {
    "FoodGuideSousChef": {
      "command": "<python-path>",
      "args": ["<project-path>/src/server.py"],
      "cwd": "<project-path>"
    }
  }
}

VS Code(GitHub Copilot)

在 .vscode/mcp.json 中:

{
  "servers": {
    "FoodGuideSousChef": {
      "type": "stdio",
      "command": "<python-path>",
      "args": ["<project-path>/src/server.py"],
      "cwd": "<project-path>"
    }
  }
}

可选标志
# HTTP mode with custom port
python3 src/server.py --transport http --port 9000 --host 0.0.0.0

# Environment variable alternative (for deployment)
MCP_TRANSPORT=http PORT=8000 python3 src/server.py
故障排除
  • 如果未显示服务,请检查 Claude Desktop 日志中的错误消息
  • 确认已安装 Python 3.10+:python3 --version
  • 对于 HTTP 模式,确认服务正在运行:curl http://localhost:8000/mcp/

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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。