ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้ว
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

FoodEx2 Encoder

โดย FoodNotes-orgรุ่น 1.0.0i★ 0iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryorg.foodnotes/foodex2-encoder

วิธีติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Turn an English food description into an EFSA FoodEx2 code.

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: เกม กีฬา อาหาร และการเรียน

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 4/4 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (foodex2-encoder.foodnotes.org)

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว

  1. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1+ Add2https://…3Add4
  2. กด “+ Add” → “Add custom connector” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อFoodEx2 Encoder
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp

    หัวข้อ Authentication ปล่อยตามที่ Claude ตรวจเจอ แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsFoodEx2 Encoder

  4. ลองเลย

    ใช้ FoodEx2 Encoder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ FoodEx2 Encoder หรือมีชื่อเครื่องมือของ FoodEx2 Encoder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ ChatGPT ได้ เฉพาะแผนองค์กร

ใช้ได้กับ ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ และแอดมินหรือเจ้าของ workspace ต้องเป็นคนเพิ่ม · ถ้าใช้ Free, Plus หรือ Pro: ChatGPT แผนของคุณยังต่อ MCP เองไม่ได้

  1. เปิดหน้าเพิ่ม MCP ของ ChatGPT บนเว็บ

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. กรอกชื่อและที่อยู่

    ใส่ชื่อ แล้ววางที่อยู่ใต้ Connection ติ๊กยอมรับคำเตือน แล้วกด Create as a plugin

    Name · ชื่อFoodEx2 Encoder
    Connection · ที่อยู่https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp
  3. เลือก FoodEx2 Encoder ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก FoodEx2 Encoder จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ FoodEx2 Encoder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ FoodEx2 Encoder หรือมีชื่อเครื่องมือของ FoodEx2 Encoder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ OpenAI เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  2. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --transport http foodex2-encoder https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น FoodEx2 Encoder ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ FoodEx2 Encoder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ FoodEx2 Encoder หรือมีชื่อเครื่องมือของ FoodEx2 Encoder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ FoodEx2 Encoder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ FoodEx2 Encoder หรือมีชื่อเครื่องมือของ FoodEx2 Encoder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ FoodEx2 Encoder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ FoodEx2 Encoder หรือมีชื่อเครื่องมือของ FoodEx2 Encoder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ

ที่อยู่https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ FoodEx2 Encoder อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http foodex2-encoder https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "foodex2-encoder": {
      "url": "https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "foodex2-encoder": {
      "type": "http",
      "url": "https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp"
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
ไม่มียอดใน npm/PyPI
โดเมนที่ยืนยัน
✓ foodnotes.org
licensei
ไม่ระบุ license
การเชื่อมต่อ
รันบนคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
1.0.0
ส่งเข้า registryi
16 ต.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
7 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
FoodNotes-org
เว็บผู้ทำ
foodex2-encoder.foodnotes.org
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน foodnotes.org แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 4 วันที่ผ่านมา

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 520 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เกม กีฬา อาหาร และการเรียนi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1368 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 53% ของอีก 1368 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1368 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

FoodEx2 Encoder ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 4 จาก 4 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 4 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 26 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT แผน Business ขึ้นไป

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Honcho, ShipSwift, Pm Claude Skills

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Honcho

Memory that reasons: continual learning for stateful agents. Better context, fewer tokens.

โดย plastic-labsใช้กันมาก★ 8.1Kอัปเดต 3 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

ShipSwift

40+ production-ready SwiftUI recipes for building full-stack iOS apps via MCP.

โดย signerlabsใช้กันมาก★ 3.3Kอัปเดต 9 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

Pm Claude Skills

1310 professional Agent Skills + workflow recipes — searchable & fetchable over MCP.

โดย mohitagw15856ใช้กันมาก↓ 2.5K/สัปดาห์★ 1.5Kอัปเดต 19 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

foodex2-encoder

Library and stdio MCP server that turns an English food description into an EFSA FoodEx2 code (MTX catalogue): base term, facet descriptors, and labelled free text for what the code cannot express.

This repository is the core. A hosted version is available at https://foodex2-encoder.foodnotes.org/ .

Limitations

Check every code before you use it. In particular:

  • English input only, including foreign food names commonly used in English.
  • Group names the catalogue splits are kept as free text. When a description uses a name that the catalogue only has as several separate terms, that part goes to free text instead of the code. For example, *canned shellfish* is coded as *Canned seafood* with source-commodity=shellfish in free text, rather than *Canned seafood* made from crustaceans and molluscs. The code is not wrong, but it is broader than the description: *Canned seafood* also covers other marine animals, such as sea urchins.

What you need

  • Node.js 20+
  • Python 3 (one-time catalogue build from the vendored EFSA .ecf)
  • An OpenAI-compatible model endpoint and API key (OpenRouter is the default)

Install

git clone https://github.com/FoodNotes-org/foodex2-encoder.git

cd foodex2-encoder git submodule update --init npm install npm run build:catalogue npm run build:embeddings

data/ is generated locally (~25 MB) and is gitignored. Rebuild after updating the vendor/efsa-catalogues submodule.

The coding rules in src/rules/ (EFSA business rules, facet cardinality, our own checks) are shared with the FoodEx2 Atlas validator. Their data comes from rules/cardinality.yaml, rules/conflicts.yaml and vendor/efsa-business-rules/; after editing those, regenerate the committed src/rules/rules-data.json with npm run build:rules. Sources, licence and limits are in rules/efsa-business-rules.md.

Model endpoint

Copy .env (or export the same variables). OpenRouter needs only a key:

FOODEX2_LLM_API_KEY=sk-or-…          # or OPENROUTER_API_KEY

optional:

FOODEX2_LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1

FOODEX2_MODEL=openai/gpt-6.1-sol

Any other OpenAI-compatible endpoint works the same way (FOODEX2_LLM_BASE_URL, FOODEX2_LLM_API_KEY, FOODEX2_MODEL). The server calls that endpoint for classify / select / residual steps; your chat client’s subscription is separate.

Try it (CLI)

npm run cli -- encode "orange juice"

npm run cli -- encode "fried rice with chicken" npm run cli -- traverse "eggplant" # walk only (debug)

Lexical hits return in about a second. Descriptions that need a catalogue walk typically take 15–25 seconds.

Try it (MCP stdio)

npm run server

Point a client at that process. Cursor example (mcp.json):

{

"mcpServers": { "foodex2-encoder": { "command": "npx", "args": ["tsx", "/ABS/PATH/TO/foodex2-encoder/src/server.ts"], "env": { "FOODEX2_LLM_API_KEY": "sk-or-…" } } } }

Tool: encode. It returns the code, base term, facets, free text, fit, method, and a short explanation. Catalogue lookups, decoding, validation and EFSA guidance are in the free FoodEx2 Atlas MCP.

Tests and eval

npm test                 # unit tests (no model)

npm run lexical-eval # lexical base-term cases (no model) npm run encode-eval # end-to-end gold set (needs a model key)

eval/encode-base-term.yaml is a small, focused regression set: one realistic case per capability (catalogue synonym, model synonym, named dish, restraint, and so on). Gold rules can require or forbid facets and free-text fragments; expected may list several acceptable base codes (any-of).

npm run encode-eval records the model and MTX version, and on a complete run writes eval/results/encode-base-term.json for publishing or sharing with the public core repo. Always cite the model named in that file’s _provenance.

Layout

src/encode/     lexical → traverse → select → residuals

src/search/ lexical + embedding retrieval src/server.ts stdio MCP src/tools.ts tool handlers (shared surface for a future Worker wrapper) data/ generated catalogue + embeddings (local) eval/ gold cases + results artifact vendor/ EFSA catalogues (submodule)

Licence

MIT — see LICENSE. Copyright (c) 2026 e-accent BV.

That grant covers this software. EFSA catalogue files under vendor/efsa-catalogues/ (and generated data/ derived from them) remain subject to EFSA’s terms.

Attribution (eval inputs)

Some food names used as evaluation cases under eval/ were drawn from national food composition databases. We use food names only (not nutrient values). Those databases remain under their publishers’ terms: