开放食品事实MCP服务器
这是Open Food Facts的模型上下文协议（MCP）服务器实现。它使人工智能助手能够访问食品信息，使用官方网站提供营养分析、产品比较和食谱建议 模型上下文协议 规范。
对有食品意识的消费者的好处
此MCP服务器支持：
- 营养智力：对食品及其健康影响进行人工智能分析
- 知情选择：比较产品以做出更好的饮食决策
- 食谱创意：根据你的产品发现食谱
- 饮食支持：了解过敏原、添加剂和饮食相容性
可用工具
核心产品工具
- 搜索产品：在Open Food Facts数据库中按名称、品牌、类别或其他关键字搜索产品
- Getproducer博德：通过条形码（EAN、UPC等）获取产品的详细信息
- 分析产品：获取基于人工智能的食品营养分析
- 比较产品：比较两款具有人工智能洞察力的产品
- 建议食谱：使用产品获取基于人工智能的食谱建议
分类和搜索工具
- 按类别搜索：搜索特定食品类别中的产品（如饮料、零食、乳制品、谷物）
- 按品牌搜索：查找特定品牌的所有产品
- 高级搜索：使用多种过滤器进行高级产品搜索，包括类别、品牌、营养评分、生态评分、NOVA组、无过敏原选项、标签和国家
- 自动完成：获取类别、品牌、标签、成分、过敏原或添加剂的自动完成建议
营养与健康工具
- 获取营养评分：获取产品的营养评分等级（A-E）-快速健康评估一目了然
- 获取生态评分：获取产品的生态评分（环境影响评级A-E）
- 获取附加信息：列出产品中的所有添加剂及其E号和NOVA加工水平
- getAllergenCheck：检查产品是否含有特定的过敏原（麸质、牛奶、鸡蛋、坚果、花生、大豆、鱼类、贝类等）
- 检查多种过敏原：同时检查产品是否含有多种过敏原中的任何一种
AI洞察工具
- getProductA常见问题：获取人工智能生成的关于需要人工验证的产品的问题
- getRandomAIQuestions：从Robotoff获取需要人工验证的随机人工智能生成问题，这对社区贡献非常有益
- 获取产品洞察：获取人工智能生成的关于产品的见解（检测到的标签、类别、成分问题等）
- getInsightTypes：获取Robotoff中可用AI洞察类型的摘要
价格工具
- 获取产品价格：从Open prices获取产品的价格历史和当前价格
- 搜索价格：使用过滤器搜索价格（货币、国家、日期范围）
- 获取最新价格：获取最近添加的价格，以了解可用的价格
入门指南
先决条件
- Node.js（v16.x或更高版本）
- npm或纱线
安装
- 克隆或下载此存储库
- 安装依赖项：
npm install- 构建服务器：
npm run build- 启动服务器：
npm start使用AI助手
克劳德桌面版
- 启动MCP服务器：
npm start- 添加到您的Claude Desktop配置(
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json在macOS上）：
{
"mcpServers": {
"openfoodfacts": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/OpenFoodFacts-MCP/dist/index.js"],
"env": {
"TRANSPORT": "stdio"
}
}
}
}VS代码与GitHub Copilot
- 为VS代码安装“模型上下文协议”扩展
- 创建
.vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"openfoodfacts": {
"command": "node",
"args": ["${workspaceFolder}/dist/cli.js"],
"env": {
"TRANSPORT": "stdio"
}
}
}
}其他AI工具
服务器支持基于浏览器的AI工具的HTTP/SSE传输：
TRANSPORT=http PORT=3000 npm start然后将您的AI工具连接到 http://localhost:3000/sse
对话示例
以下是让你的人工智能助手使用Open Food Facts工具的自然方法：
搜索产品
- “在开放食品事实数据库中搜索巧克力谷物”
- “查找含有杏仁奶的产品”
- “寻找有机酸奶产品”
获取产品详细信息
- “获取条形码为3017620422003的产品信息”
- “EAN 5000159407236的产品中有什么？”
- “显示条形码8076809513326的营养数据”
分析产品
- “你能分析Nutella的营养吗？”
- “分析Cheerios麦片，告诉我它是否健康”
- “给我一份奥利奥饼干的健康分析”
- “条形码为3017620422003的产品是否健康？”
比较产品
- “比较Nutella和Nocciolata”
- “哪个更健康：可口可乐还是百事可乐？”
- “比较杏仁奶和豆浆的营养”
- “将产品与条形码3017620422003和5000159407236进行比较”
食谱建议
- “我能用希腊酸奶做什么？”
- “建议一些使用鹰嘴豆的食谱”
- “给我藜麦的食谱建议”
- “我可以用3017620422003产品制作什么食谱？”
类别和品牌搜索
- “显示饮料类别中的所有产品”
- “查找所有雀巢产品”
- “搜索营养评分为A的有机产品”
- “寻找生态评分良好的纯素零食”
过敏原检查
- “Nutella含有麸质吗？”
- “检查此产品对牛奶和鸡蛋过敏的人是否安全”
- 条形码3017620422003不含花生吗
- “麦圈里有什么过敏原？”
价格查询
- “Nutella现在的价格是多少？”
- “显示法国产品的最新价格”
- “比较条形码3017620422003的价格”
资源和提示
MCP服务器提供有用的资源和提示：
资源
服务器提供教育资源，帮助您了解食品数据：
- 快速帮助指南：如何使用Open Food Facts工具-快速参考
- 营养评分指南：了解营养评分健康评级（A-E）
- 生态评分指南：了解生态评分环境评级（A-E）
- 过敏原参考：常见的食物过敏原及其藏身之处
- 食品添加剂指南：了解电子号码和食品添加剂
- NOVA加工指南：了解食品加工水平（1-4）
提示
预配置的提示可帮助您快速入门：
- 分析产品：获取详细的营养分析
- 比较产品：并排比较两种产品
- 寻找健康的替代品：寻找更健康的产品替代品
- 检查过敏原：检查产品是否对您的过敏是安全的
- 晚饭吃什么：使用产品获得食谱创意
运作原理
MCP服务器充当AI助手和Open Food Facts数据库之间的桥梁：
- 您的问题：你向你的人工智能助手询问食品
- 刀具检测：人工智能认识到它需要开放食品事实数据
- MCP请求：AI调用适当的MCP工具
- 数据检索：服务器从Open Food Facts获取数据
- AI分析：人工智能处理数据并对您做出响应
示例工作流
做出更健康的选择
You: "Is Nutella healthy?"
AI Assistant uses:
1. searchProducts to find Nutella
2. getProductByBarcode with the barcode
3. analyzeProduct for nutritional assessment
Response: Detailed analysis of Nutella's nutritional profile,
health scores, ingredients, and dietary considerations比较选项
You: "Which is better for me, Nutella or almond butter?"
AI Assistant uses:
1. searchProducts for both products
2. compareProducts with both barcodes
Response: Side-by-side comparison with recommendations
based on your dietary needs食谱规划
You: "What can I make with Greek yogurt?"
AI Assistant uses:
1. searchProducts to find Greek yogurt
2. suggestRecipes with the product
Response: Recipe suggestions that use Greek yogurt
as an ingredient技术细节
服务器架构
服务器遵循模块化架构，以实现可维护性和可扩展性：
核心服务器
src/index.ts：入口点src/server.ts：核心MCP服务器实现，具有资源和快速注册功能src/cli.ts：用于开发的CLI界面
工具（模块化设计）
src/tools/index.ts：工具注册编排器和核心产品工具src/tools/product-search.ts：产品搜索和条形码查找实用程序src/tools/category-tools.ts：类别和品牌搜索工具src/tools/nutrition-tools.ts：营养评分、过敏原检查和添加剂信息src/tools/insights-tools.ts：Robotoff的AI生成见解src/tools/price-tools.ts：公开价格中的产品定价数据src/tools/types.ts：共享类型定义和接口src/tools/helpers.ts：所有工具的可重用辅助函数
资源与服务
src/resources/：指南和文件的资源处理人员
- resource-registry.ts：资源注册系统 - static-resources.ts：静态资源内容（指南、参考）
src/sampling/：用于分析和配方生成的AI模型集成
- sampling-service.ts：用于AI功能的MCP采样集成
基础设施
src/transport/：通信层（用于CLI/编辑器的stdio，用于浏览器的HTTP）src/config/：服务器配置
数据源
所有产品数据均来自 开放食品事实，一个免费、开放、协作的世界各地食品数据库。
故障排除
服务器无法启动
- 确保已安装Node.js v16+
- 跑
npm install安装依赖项 - 检查端口3000是否可用（用于HTTP模式）
AI找不到工具
- 验证MCP服务器是否正在运行
- 检查AI助手的MCP配置
- 确保传输类型匹配（stdio与HTTP）
未找到产品
- 请先尝试搜索
searchProducts - 验证条形码是否正确（8-14位数字）
- 某些产品可能尚未在数据库中
反应缓慢
- 服务器从Open Food Facts获取实时数据
- 在检索数据时，第一次请求可能会变慢
- 互联网连接速度影响性能
贡献
我们欢迎捐款！您可以通过以下方式提供帮助：
- 添加对更多食品数据库的支持
- 改进AI分析提示
- 加强错误处理
- 添加新的饮食跟踪工具
- 改进文件
关于开放食品事实
Open Food Facts是一个由每个人为每个人创建的食品数据库。这是一个合作项目，收集来自世界各地的食品信息，包括：
- 配料
- 营养成分
- 过敏原
- 环境影响
- 健康评分（营养评分，NOVA）
了解更多信息，请访问 https://world.openfoodfacts.org/
许可证
该项目根据GNU Affero通用公共许可证v3.0获得许可，与开放食品事实项目一致。
支持
- 开放食品事实网站：https://world.openfoodfacts.org/
- 开放食品事实GitHub：https://github.com/openfoodfacts
- 模型上下文协议：https://modelcontextprotocol.io/
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为各地注重食品的消费者精心制作
