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MCP Server · 运维云端

Florence MCP Servers

Florence MCP服务器是一个用于构建个人厨师环境代理的全面MCP服务器集合,当前实现了食谱搜索和管理作为基础服务器,并计划扩展至餐食计划、食品储藏室库存、杂货配送和餐厅订餐等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python云端部署Docker

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作者 / 组织
craine-io
提供方
craine-io

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资源数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

Florence MCP Servers 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

佛罗伦萨MCP服务器

全面的MCP服务器集合 用于构建个人副厨师环境剂。这种可扩展的架构目前实现 配方搜索和管理 作为基础服务器,计划为膳食计划、食品储藏室库存、杂货配送和餐厅订购提供额外的专用服务器。

🏗️ 架构概述

佛罗伦萨被设计成 多服务器MCP生态系统 其中每个服务器处理食物/烹饪功能的特定领域。服务器通过共享数据模型协同工作,可以独立部署或作为一个完整的套件部署。

🚀 Docker快速入门

  1. 克隆和设置:
   git clone https://github.com/craine-io/florence-mcp-servers.git
   cd florence-mcp-servers
   make setup
  1. 添加API密钥:
   # Edit .env file with your Spoonacular API key
   nano .env
  1. 启动服务:
   make dev
  1. 测试它是否有效:
   make test

📦 当前实施情况

  • 配方API服务器:通过Spoonaccular API搜索和管理食谱✅
  • PostgreSQL数据库:准备用餐计划和库存数据
  • Redis缓存:已准备好进行性能优化
  • 开发工具:pgAdmin,Redis命令器(可选)

🗺️ 路线图:计划中的MCP服务器

第一阶段(✅ 当前)

  • 配方API服务器:配方搜索、详细信息和营养分析

第二阶段(🚧 计划中)

  • 膳食计划服务器:根据饮食偏好制定每周/每月膳食计划
  • 食品库库存服务器:跟踪成分、保质期和购物需求
  • 餐厅送餐服务器:Uber Eats,DoorDash集成订购

第三阶段(📋 计划中)

  • 杂货配送服务器:Instacart、亚马逊Fresh集成
  • 营养追踪服务器:卡路里追踪、饮食目标监测
  • 日历集成服务器:将用餐计划与Google/Outlook日历同步

第四阶段(💡 未来)

  • 设备管理服务器:跟踪厨房设备和维护
  • 天气集成服务器:根据天气调整用餐建议
  • 健康集成服务器:连接健身追踪器和健康应用程序

每台服务器都可以独立工作,也可以作为整个佛罗伦萨生态系统的一部分。

🛠️ 可用命令

make help              # Show all available commands
make dev               # Start development environment
make prod              # Start production environment
make test              # Run all tests
make logs              # View logs from all services
make clean             # Clean up all Docker resources

🔧 发展

多服务器架构

该项目的结构便于添加新的MCP服务器:

servers/
├── recipe_api_server/     # ✅ Implemented
├── meal_planning_server/  # 🚧 Planned next  
├── pantry_server/         # 📋 Planned
└── [future servers]/      # 💡 Extensible

地方发展

# Work on individual servers
cd servers/recipe_api_server
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Edit .env with API keys
python src/main.py

# Work on shared components
cd shared/
# Edit types/, utils/, config/

Docker开发

make dev               # Start all current services
make shell             # Access recipe server container
make logs-recipe       # View recipe server logs only

# Future: When more servers are added
make logs-meals        # Meal planning server logs
make logs-pantry       # Pantry server logs

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

食谱管理Python本地部署餐食计划食品库存杂货配送餐厅订餐

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Florence MCP Servers 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Florence MCP Servers 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Florence MCP Servers 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Florence MCP Servers 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Florence MCP Servers 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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