Food Near Me

Food Near Me — MCP 服务

面向 AI 原生餐厅发现的模型上下文协议服务 — 三层搜索（已验证 → 菜单已索引 → 已发现）、Menu Protocol 菜单和结构化菜单验证。约 30 秒即可接入 Claude Desktop、Cursor、ChatGPT 或任何 MCP 主机。

生产端点： https://foodnear.me/mcp · 8 个工具 · 4 个资源 · 3 个提示词 · 无需 API 密钥（测试版）

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快速开始 {#quick-start}

1. 将以下内容添加到 MCP 主机配置中

Cursor — ~/.cursor/mcp.json（macOS/Linux）或 %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json（Windows）

Claude Desktop — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）、%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）

{
  "mcpServers": {
    "foodnear-me": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://foodnear.me/mcp"]
    }
  }
}

2. 重启 MCP 主机

3. 试试这个提示词

“查找 Brooklyn Bridge 附近的纯素泰餐厅，并向我展示排名第一的餐厅菜单。”

你的 Agent 应调用 search_restaurants → get_menu（或先调用 get_restaurant）。

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你将获得

工具（8 个）

工具	描述
search_restaurants	按 lat/lng 进行三层地理搜索——已验证 → 菜单已索引 → 已发现；调用 get_menu 前检查 menu_available
get_restaurant	餐厅资料，包含 Schema.org JSON-LD 和 Menu Protocol 扩展
get_menu	完整的 Menu Protocol v1.0 菜单（饮食标记、过敏原、招牌菜）
get_ado_score_breakdown	ADO 评分因素和改进建议
validate_menu_protocol	发布前验证 Menu Protocol JSON 载荷
explore_area_for_diet	组合工具：按类别汇总的街区概览（verified / menu_indexed / discovered）；可选的 dietary 筛选条件仅缩小已验证层级的范围
compare_restaurants_for_diet	组合工具：根据符合饮食要求的菜单项和信任层级排名，对比 2–5 家已知餐厅
find_restaurants_along_route	组合工具：发现起点与目的地之间路线附近的餐厅，并可选择按饮食要求排序

资源（4 个）

URI	内容
foodnearme://spec/menu-protocol	Menu Protocol v1.0 规范
foodnearme://spec/openapi	OpenAPI 3.1 规范指针
foodnearme://agent/skill	Agent 技能摘要
foodnearme://examples/search-flow	搜索 → 菜单流程示例

提示词（3 个）

提示词	参数	引导 Agent 执行
find_dinner_near_me	location（必填）、cuisine?、dietary?	search_restaurants → get_menu
dietary_constrained_menu	restaurant_id、restrictions	使用明确的 MP 标记/过敏原调用 get_menu
validate_my_menu	strict?（严格模式设为 true）	validate_menu_protocol

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配置

设置	值
MCP URL	https://foodnear.me/mcp
传输方式	HTTP JSON-RPC（POST）；通过 GET /mcp 发现
身份验证	测试版期间无需身份验证（适用速率限制）
注册表	me.foodnear/foodnear-me（官方 MCP 注册表）

预览版 / 本地： 在 apps/web 中运行 npm run dev 时，将 URL 替换为 http://localhost:3000/mcp。

运维工具筛选器： 设置 FNM_MCP_ENABLED_TOOLS=search_restaurants,get_menu，即可在 tools/list 和 GET /mcp 中仅公开以逗号分隔的子集。留空或设为 * 可公开所有工具。此功能用于临时降级/上下文控制，不用于隐私保护或身份验证。

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架构

┌─────────────────────┐     POST /mcp (JSON-RPC)     ┌─────────────────────────┐
│  MCP host           │ ────────────────────────────▶│  apps/web/app/mcp       │
│  (Cursor / Claude)  │     GET /mcp (discovery)     │  Next.js route handler  │
└─────────────────────┘                              └────────────┬────────────┘
                                                                │
                                                                ▼
                                                   ┌─────────────────────────┐
                                                   │  Supabase + PostGIS     │
                                                   │  Menu Protocol (MP)     │
                                                   └─────────────────────────┘

实现：apps/web/app/mcp/route.ts · 流程运行器：apps/web/lib/mcp/mcp-flow-runner.ts

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工具错误约定

失败的 tools/call 响应会在 _meta.error 中包含结构化元数据：

字段	含义
code	VALIDATION_ERROR · NOT_FOUND · UPSTREAM · RATE_LIMITED · UNKNOWN
message	出错原因
hint	如何修正请求
retryable	Agent 是否应重试
docs	https://foodnear.me/docs#quick-start

对于忽略 _meta 的主机，人类可读文本仍位于 content[0].text 中。

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验证

从仓库根目录运行（需启动 apps/web 开发服务器以使用 localhost）：

# Automated agent flows (14 flows when Supabase + seed configured; 11 without DB)
npm run test:mcp-flows

# Against production
npm run test:mcp-flows:http

# Discovery GETs + MCP tools/list count
npm run smoke:mcp

# Three-tier trust model copy parity (local files)
npm run check:discovery-copy

# Full deploy gate (13 checks + discovery copy on production URL)
npm run preflight -w web
# or: ./apps/web/scripts/deploy-preflight.sh https://foodnear.me

生产监控： GitHub Actions 工作流 MCP Production Smoke 每天运行 smoke:mcp，并支持手动触发（.github/workflows/mcp-smoke.yml）。

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Agent 发现

文件	URL
llms.txt	https://foodnear.me/llms.txt
llms-full.txt	https://foodnear.me/llms-full.txt
MCP 清单	https://foodnear.me/.well-known/mcp-server.json
AgentRoot	https://foodnear.me/.well-known/agentroot.json
技能文件	https://foodnear.me/SKILL.md
OpenAPI	https://foodnear.me/openapi.json
Web 快速参考	https://foodnear.me/docs

脚本化流程：apps/web/docs/example-agent-flows.md

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数据可信度模型（三级搜索）

• search_restaurants 按 verified → menu_indexed → discovered 的顺序返回结果。
• 每个结果都包含 verification_status 和 menu_available。仅当 menu_available 为 true 时才调用 get_menu。
• Verified — 所有者批准的 MP；饮食和过敏原声明的权威来源。
• menu_indexed — 自动获取的/公开的 MP 菜单；引用时须注明限制——未经所有者验证。
• discovered — 仅为地点信息；不要引用菜单项目。
• 可信度递进：discovered → menu_indexed → verified。数据来源见 https://foodnear.me/attribution。

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常见问题

我需要 API 密钥吗？
Beta 阶段使用 MCP 无需密钥。未来的付费层级可能会使用 API 密钥或 x402（Base 上的 USDC）。请参阅本地 docs/Food Near Me 操作手册中的 x402-prepaid-spec.md。

重启后没有显示工具？
确认配置 URL 以 /mcp 结尾。完全重启主机。针对目标基础 URL 运行 npm run smoke:mcp。

搜索结果为空？
Beta 阶段已为特定都会区（例如纽约市 Williamsburg）预置经过验证的菜单。Williamsburg 有 7 家 menu_indexed 餐厅，其自动获取的菜单来自网站采集。已发现的地点列表覆盖许多美国都会区——请在导入的区域中使用坐标。演示坐标：40.7128, -74.006。在本地运行 npm run db:seed -w web 以获取已验证的测试数据。

Cursor 和 Claude 的配置路径有何不同？
请参阅上方的快速入门——每个主机使用不同的 JSON 文件；只有 mcpServers 部分需要关注。

这与 DoorDash / Uber Eats API 有何不同？
我们向 Agent 提供经过所有者验证的 Menu Protocol 数据——而非抓取的聚合平台菜单或下单结账功能。

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Monorepo 结构

此仓库将 MCP 服务包含在 foodnear.me Web 应用中：

路径	用途
apps/web	Next.js 应用——MCP 位于 /mcp，包含落地页和 API 路由
packages/menu-protocol	Menu Protocol 架构和验证器
database	迁移、种子数据、架构
server.json	官方 MCP Registry 元数据

业务策略和运行手册位于单独的本地文档文件夹中（不在此仓库内）——请参阅团队的 docs/Food Near Me 操作手册。

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开发

npm install
cd apps/web && cp .env.example .env.local   # Supabase keys
npm run dev                                 # http://localhost:3000
npm run test:mcp-flows                      # POST localhost:3000/mcp

操作员：menu_indexed 网站采集

通过免费的网页/订购平台解析器（ChowNow API、order.online、Sauce、Squarespace、BentoBox、Toast、Playwright），将 discovered 提升为 menu_indexed。务必先进行试运行——无头模式速度较慢。

cd apps/web
npm run db:probe:menu-batch -- --headless --limit=10
npm run db:import:menu-indexed:website:headless:dry-run -- --limit=10
npm run db:import:menu-indexed:website:headless -- --limit=10   # live

不提供 Uber Eats / DoorDash / Grubhub / RapidAPI 抓取器。请参阅 apps/web/docs/example-agent-flows.md。

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Links

• Website: https://foodnear.me
• GitHub: https://github.com/food-near-me/platform
• Menu Protocol spec: https://github.com/foodnearme/menu-protocol
• Support: https://foodnear.me/support · [email protected]