Epicure MCP

Epicure es un servidor público, anónimo y de solo lectura del Model Context Protocol para la exploración computacional del sabor. Expone herramientas deterministas sobre 1.790 incrustaciones de ingredientes aprendidas de un corpus multilingüe de 4,14 millones de recetas.

• Punto de conexión MCP: https://epicure-mcp.kaikaku.ai/mcp

• Comprobación de estado: https://epicure-mcp.kaikaku.ai/healthz

• Guía interactiva: epicure.kaikaku.ai/agents

• Autenticación: ninguna

• Transporte: Streamable HTTP

El origen de producción se ejecuta en el clúster de computación local de KAIKAKU y se publica a través de un Cloudflare Tunnel. No está alojado en Google Cloud ni en Azure. Cada herramienta lee los artefactos de modelo incluidos; el servidor MCP no realiza ninguna llamada externa a proveedores de IA o de datos.

Conectar desde Cursor

Plugin de Marketplace (recomendado)

Este repositorio está empaquetado como un plugin de Cursor (.cursor-plugin/plugin.json + mcp.json). Una vez que esté en el listado, instala Epicure desde Cursor Marketplace o desde Personalizar → Plugins.

Hasta que el listado esté activo, instala desde esta copia local para pruebas locales:

mkdir -p ~/.cursor/plugins/local
ln -sfn "$(pwd)" ~/.cursor/plugins/local/epicure

Recarga Cursor, activa el plugin y prueba lo siguiente:

• “Usa Epicure para crear un grafo de maridajes veganos en torno al tomate y la albahaca.”

• “Compara el miso y la salsa de soja en el eje umami.”

• “¿Qué ingredientes son los más cercanos al azafrán en el espacio de sabores de Epicure?”

• “Mueve el arroz 30 grados hacia la dirección de la cocina del sur de Asia.”

• “Muestra dónde se sitúa el yuzu en el atlas de ingredientes de Epicure.”

• “Encuentra una compensación de sabor desde el miso a lo largo de un factor coherente.”

Lista de verificación de envío: docs/CURSOR_MARKETPLACE_SUBMISSION.md. Valida el andamiaje con python scripts/validate_plugin.py.

Entrada manual de MCP

En la configuración de MCP de Cursor, añade:

{
  "mcpServers": {
    "epicure": {
      "type": "http",
      "url": "https://epicure-mcp.kaikaku.ai/mcp"
    }
  }
}

No se requiere ninguna clave de API para el punto de conexión público.

Related MCP server: taste-mcp

Conectar desde Claude

En Claude, abre Ajustes → Conectores → Añadir conector personalizado e introduce:

Name: Epicure
URL:  https://epicure-mcp.kaikaku.ai/mcp
Auth: None

Las salidas de las herramientas describen relaciones estadísticas aprendidas. No son consejos de seguridad alimentaria, alergias, médicos ni nutricionales.

Herramientas

Todas las herramientas anuncian anotaciones MCP de solo lectura, no destructivas, idempotentes y de mundo cerrado, así como esquemas JSON validados.

Los catálogos grandes se filtran y paginan. Las respuestas predeterminadas son deliberadamente compactas; los clientes pueden solicitar más detalle a través de las entradas documentadas de cada herramienta.

Datos y privacidad

Epicure no tiene cuentas, cookies, perfiles de usuario ni publicidad. Los argumentos de las herramientas y el contenido de los resultados se procesan en memoria y nunca se escriben en los registros de la aplicación. La telemetría operativa mínima contiene un hash de cliente seudónimo rotatorio, el nombre de la herramienta, el tamaño de la respuesta, la latencia, el estado de éxito y la clase de excepción.

Lee la Política de privacidad completa, la Política de seguridad, la Política de soporte y los Términos.

Arquitectura

MCP client
    │  HTTPS / Streamable HTTP
    ▼
Cloudflare edge (TLS, DDoS controls, WAF/rate limits)
    │  outbound-only Cloudflare Tunnel
    ▼
reef-cluster on local KAIKAKU compute
    └── epicure-mcp container
          └── bundled read-only model artefacts

El origen se enlaza a loopback en el host del clúster. No se abre ningún puerto de entrada en el router; cloudflared inicia el túnel desde la red privada de Docker. Consulta docs/DEPLOYMENT.md para las operaciones, docs/CLAUDE_SUBMISSION.md para el listado del directorio de Claude y docs/CURSOR_MARKETPLACE_SUBMISSION.md para el paquete de Cursor Marketplace.

Desarrollo local

Se admite Python 3.11 o superior (la producción usa Python 3.12).

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
python scripts/verify_data.py --data-dir data
ruff check src tests scripts
pytest -q
python -m epicure_mcp.server

Los puntos de conexión locales son:

Inspecciona el servidor local con el Inspector MCP oficial:

npx -y @modelcontextprotocol/inspector \
  --cli http://127.0.0.1:8080/mcp --transport http --method tools/list

Ejecuta la suite completa de pruebas de humo remotas contra producción:

python scripts/smoke_test_remote.py https://epicure-mcp.kaikaku.ai/mcp

Configuración

Artefactos incluidos

El repositorio incluye el paquete de modelos, por lo que la producción no depende de ningún servicio externo en tiempo de ejecución. Contiene incrustaciones y metadatos de ingredientes, direcciones supervisadas, factores ICA, modos GMM y proyecciones UMAP 2-D/3-D. Valida la forma y la presencia con scripts/verify_data.py después de cualquier actualización.

Licencia

MIT © KAIKAKU.AI Limited.