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food-recipe-mcp

by AIDataNordic
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Python
Remote

Food Recipe MCP

AIエージェントおよびLLM向けに構築された、5万件以上の料理レシピを対象としたセマンティック検索サーバーです。2段階のハイブリッド検索（密ベクトル検索 + 疎ベクトル検索BM25、RRFによる融合）とクロスエンコーダーによるリランキングを採用しています。ノルウェー語および英語での自然言語クエリをサポートしています。

ライブエンドポイント: https://recipes.aidatanorge.no/mcp
トランスポート: streamable-http
デモ: https://recipes.aidatanorge.no/

接続

MCPクライアントの設定に追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "food-recipe": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://recipes.aidatanorge.no/mcp"
    }
  }
}

またはClaude Codeの場合：

claude mcp add --transport http food-recipe https://recipes.aidatanorge.no/mcp

Related MCP server: Food MCP Server

クイックテスト

ブラウザでライブデモを試す:
https://recipes.aidatanorge.no/

インストールや設定は不要です。

MCPツール

search_recipes

ハイブリッド検索とリランキングを使用して、Food.comの5万件以上のレシピをセマンティック検索します。

search_recipes(
    query="quick Italian pasta for weeknight dinner",
    diet="vegetarian",      # vegetarian | vegan | gluten-free | dairy-free | low-carb | keto | paleo
    max_minutes=30,         # maximum total cooking time in minutes
    difficulty="easy",      # easy | medium | hard
    limit=5                 # default 5, max 20
)
# Returns: rerank_score, rrf_score, title, description, total_time, difficulty,
#          diet, main_ingredient, servings, ingredients, instructions, nutrition,
#          rating, rating_count, source, recipe_id

クエリ例:

  • "Swedish meatballs with gravy"

  • "healthy high-protein chicken bowl"

  • "easy chocolate cake for beginners"

  • "traditional Norwegian kjøttkaker"

  • "hurtig pasta med kylling"

検索パイプライン: 密ベクトル埋め込み (intfloat/e5-large-v2, 1024d) + 疎ベクトルBM25。Reciprocal Rank Fusion (RRF) で融合し、mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 でリランクします。

ping

ping(name="world")
# Returns: "Hello world! Recipe MCP server is running."

データ

  • ソース: Food.com (約5万件のレシピ)

  • カバレッジ: 幅広い料理、食事タイプ、調理スタイル

  • 栄養データ: 1食あたりのカロリー、脂質、タンパク質、炭水化物、ナトリウム、食物繊維、糖質

  • 評価: ユーザー評価 + レシピごとの評価数

  • 言語: クエリにおいて英語とノルウェー語をネイティブサポート

アーキテクチャ

Food.com recipes → Python ingest → Qdrant (recipe_data_v2 collection)
                                         ↓
                              Hybrid search (dense e5-large-v2 + sparse BM25)
                                         ↓
                              RRF fusion + cross-encoder reranking
                                         ↓
                              FastMCP 3.2 → MCP clients / AI agents

技術スタック

  • 埋め込み: intfloat/e5-large-v2 (1024d 密ベクトル) + Qdrant/bm25 (疎ベクトル)

  • リランカー: cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1

  • ベクトルDB: Qdrant (セルフホスト)

  • サーバー: FastMCP 3.2 over HTTP

  • インフラ: Ubuntu Server 24 LTS, Cloudflare Tunnel

ライセンス

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

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