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morsel

by jirathip-dev

Morsel

El almacén que tu IA llena. Morsel es un rastreador de alimentos MCP-first, camera-first rastreador. No hay chat dentro de la aplicación — registras conversando con tu asistente existente (Claude, ChatGPT) y subiendo una foto; el agente del asistente lee la foto, llama a las herramientas MCP de Morsel y escribe datos estructurados de alimentos en tu almacén. Morsel es el almacén de datos + panel + habilidad de agente; la inteligencia vive en el agente que ya usas.

Por qué existe esto

La gente chatea con Claude/ChatGPT todos los días pero no puede mantener contexto ni datos estructurados. Las aplicaciones genéricas de calorías reimplementan su propia IA, encerrada en un silo.

Morsel lo invierte:

  • Sin chat en la aplicación. La aplicación no tiene cerebro de IA ni interfaz de chat.

  • MCP-first. La aplicación es un servidor de Model Context Protocol + un almacén de datos. Tu agente se conecta a través de MCP y conoce la estructura de datos exacta para escribir.

  • Camera-first. Subes una foto de comida en tu aplicación de chat; la visión del agente estima los macros y llama a log_meal.

  • Panel. Una aplicación nativa de iOS (o PWA) muestra tu historial, totales y objetivos — leyendo el mismo almacén que escribe el agente.

Related MCP server: mcp-nutrition-db

Arquitectura (en una línea)

Supabase (Postgres + auth + RLS + storage) ↔ servidor MCP remoto ligero ↔ tu agente (Claude/ChatGPT) y ↔ panel nativo de iOS. Un almacén, dos clientes.

Repo layout

morsel/
├── docs/            # design docs (start here)
├── server/          # remote MCP server (Bun + Hono + MCP SDK)
├── app/             # native iOS dashboard (SwiftUI) — reads Supabase
├── db/              # Postgres migrations + seed
├── packages/schema/ # canonical types + JSON schemas for the tool contract
├── skills/          # agent skill(s) you attach to Claude / ChatGPT
└── supabase/        # project config

Documentación

  • ARCHITECTURE — componentes, flujo de datos, autenticación, decisión de backend

  • DATA_MODEL — tablas, enums, RLS

  • MCP_TOOLS — el contrato de herramientas (esquemas de entrada/salida) — lo que escribe el agente

  • TARGETS — objetivo de calorías/macros calculado a partir de métricas corporales

  • IN_CHAT_RENDER — renderizado de instantánea de nivel 1 dentro de Claude/GPT

  • ROADMAP — hitos

  • CLAUDE.md — contexto para cualquier agente que trabaje en este repositorio (AGENTS.md es un enlace simbólico a él)

Estado

Andamiaje de diseño con salvaguardas de calidad en su lugar (TypeScript estricto, ESLint anti-slop + SwiftLint, CI en cada PR). Nombre de trabajo morsel (renombra libremente — es una carpeta + un README).

Licencia

MIT — ver LICENSE.

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Related MCP Servers

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    MCP server for personal nutrition tracking, enabling users to log meals with calories and macros, water intake, body weight, set goals, and import food diaries from other apps through natural language.
    33 npm
    MIT
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    Enables AI assistants to read current pantry inventory and low-stock shopping needs, export a shopping queue, and perform idempotent inventory adjustments and catalog link management through remote MCP tools.
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    maintenance
    Enables MCP-compatible clients like ChatGPT and Claude to manage a household's shared food inventory, meal plans, recipes, and preferences through natural language, with atomic updates and audit logging.
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