Morsel

あなたのAIが満たす倉庫。MorselはMCPファースト、カメラファーストのフードトラッカーです。アプリ内にチャットはありません — 既存のアシスタント（Claude、ChatGPT）とチャットして写真をアップロードすることで記録します。アシスタントのエージェントが写真を読み取り、MorselのMCPツールを呼び出し、構造化された食品データをあなたのストアに書き込みます。Morselはデータストア + ダッシュボード + エージェントスキルであり、インテリジェンスはあなたがすでに使っているエージェントにあります。

なぜこれが存在するのか

人々は毎日Claude/ChatGPTとチャットしていますが、コンテキストや構造化データを保持できません。一般的なカロリーアプリは独自のAIを再実装し、サイロの中に閉じ込められています。

Morselはそれを逆転させます：

• アプリ内チャットなし。 アプリにはAIの頭脳もチャットUIもありません。

• MCPファースト。 アプリはModel Context Protocolサーバー + データストアです。あなたのエージェントはMCP経由で接続し、書き込むべき正確なデータ構造を知っています。

• カメラファースト。 チャットアプリで食品の写真をアップロードします。エージェントのビジョンがマクロを推定し、log_mealを呼び出します。

• ダッシュボード。 ネイティブiOSアプリ（またはPWA）が履歴、合計、目標をレンダリングします — エージェントが書き込むのと同じストアを読み取ります。

Related MCP server: mcp-nutrition-db

アーキテクチャ（一行で）

Supabase（Postgres + auth + RLS + storage）↔ 薄いリモートMCPサーバー ↔ あなたのエージェント（Claude/ChatGPT）および ↔ ネイティブiOSダッシュボード。1つのストア、2つのクライアント。

リポジトリ構成

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

ドキュメント

• ARCHITECTURE — コンポーネント、データフロー、認証、バックエンドの決定

• DATA_MODEL — テーブル、enum、RLS

• MCP_TOOLS — ツール契約（入出力スキーマ） — エージェントが書き込むもの

• TARGETS — 身体測定値から計算されたカロリー/マクロ目標

• IN_CHAT_RENDER — Claude/GPT内でのTier-1スナップショットレンダリング

• ROADMAP — マイルストーン

• CLAUDE.md — このリポジトリで作業するエージェント向けのコンテキスト（AGENTS.mdはそのシンボリックリンク）

ステータス

品質ガードレールを備えたデザインスキャフォールド（厳格なTypeScript、アンチスロップESLint + SwiftLint、すべてのPRでのCI）。作業名はmorsel（自由に変更可能 — フォルダ + READMEです）。

ライセンス

MIT — LICENSEを参照。