Morsel

당신의 AI가 채우는 저장소. Morsel은 MCP 우선, 카메라 우선 식품 트래커입니다. 앱 안에는 채팅이 없습니다 — 기존 어시스턴트(Claude, ChatGPT)와 채팅하고 사진을 업로드하여 기록합니다. 어시스턴트의 에이전트가 사진을 읽고, Morsel의 MCP 도구를 호출하며, 구조화된 식품 데이터를 저장소에 씁니다. Morsel은 데이터 저장소 + 대시보드 + 에이전트 스킬입니다. 지능은 이미 사용 중인 에이전트에 있습니다.

왜 만들었나

사람들은 매일 Claude/ChatGPT와 채팅하지만 맥락이나 구조화된 데이터를 유지할 수 없습니다. 일반적인 칼로리 앱은 자체 AI를 다시 구현하지만, 사일로 안에 갇혀 있습니다.

Morsel은 이를 뒤집습니다:

• 앱 내 채팅 없음. 앱에는 AI 두뇌도 채팅 UI도 없습니다.

• MCP 우선. 앱은 Model Context Protocol 서버 + 데이터 저장소입니다. 에이전트가 MCP로 연결하여 써야 할 정확한 데이터 구조를 알고 있습니다.

• 카메라 우선. 채팅 앱에서 음식 사진을 업로드하면 에이전트의 비전이 매크로를 추정하고 log_meal을 호출합니다.

• 대시보드. 네이티브 iOS 앱(또는 PWA)이 에이전트가 쓰는 동일한 저장소를 읽어 기록, 합계, 목표를 렌더링합니다.

Related MCP server: MyFitnessPal MCP Server

아키텍처 (한 줄)

Supabase (Postgres + auth + RLS + storage) ↔ 가벼운 원격 MCP 서버 ↔ 에이전트(Claude/ChatGPT) 그리고 ↔ 네이티브 iOS 대시보드. 하나의 저장소, 두 클라이언트.

저장소 구조

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

문서

• ARCHITECTURE — 구성 요소, 데이터 흐름, 인증, 백엔드 결정

• DATA_MODEL — 테이블, 열거형, RLS

• MCP_TOOLS — 도구 계약(입력/출력 스키마) — 에이전트가 쓰는 것

• TARGETS — 신체 지표에서 계산된 칼로리/매크로 목표

• IN_CHAT_RENDER — Claude/GPT 내부의 Tier-1 스냅샷 렌더링

• ROADMAP — 마일스톤

• CLAUDE.md — 이 저장소에서 작업하는 모든 에이전트를 위한 컨텍스트 (AGENTS.md는 이 파일의 심볼릭 링크)

상태

품질 가드레일이 갖춰진 디자인 스캐폴드(엄격한 TypeScript, 안티-슬롭 ESLint + SwiftLint, 모든 PR에 대한 CI). 작업 이름은 morsel입니다(자유롭게 변경 가능 — 폴더 + README일 뿐입니다).

라이선스

MIT — LICENSE 참조.