Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Usda MCP Server

von cyanheadsVersion 0.2.0i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.cyanheads/usda-mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search foods, compare nutrients, and look up the full USDA FoodData Central database.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Computer oder Cloud
  • Transport: stdio, Streamable HTTP
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: USDA_FDC_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: USDA_FDC_API_KEY, MCP_LOG_LEVEL

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://usda.caseyjhand.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "usda": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/usda-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "USDA_FDC_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http usda https://usda.caseyjhand.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add usda --env USDA_FDC_API_KEY=your-value --env MCP_LOG_LEVEL=your-value -- npx -y @cyanheads/usda-mcp-server

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "usda": {
      "url": "https://usda.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "usda": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/usda-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "USDA_FDC_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "usda": {
      "type": "http",
      "url": "https://usda.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "usda": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/usda-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "USDA_FDC_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://usda.caseyjhand.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • USDA_FDC_API_KEY erforderlich env
    USDA FoodData Central API key from data.gov. Required for all food data requests.
  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cyanheads bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7259 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 75 % der anderen 7259 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7259 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Usda MCP Server sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: USDA_FDC_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.0) kam vor 12 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@cyanheads/usda-mcp-server Search foods, compare nutrients, and look up the full USDA FoodData Central database via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 5 Tools • 3 Resources

Public Hosted Server: https://usda.caseyjhand.com/mcp


Overview

Nutrition data for roughly 400,000 foods from USDA FoodData Central, the US government's authoritative food composition database. Search by keyword or UPC, pull full nutrient profiles scaled to any portion, and compare foods side by side.

Tools
ToolDescription
usda_search_foodsSearch foods by keyword, ingredient, or UPC/GTIN across SR Legacy, Foundation, Survey (FNDDS), and Branded data sources
usda_get_foodFull nutrient profile for one food by FDC ID, with optional per-portion scaling
usda_get_foodsBatch nutrient fetch for 2–20 FDC IDs in a single request
usda_compare_foodsSide-by-side nutrient comparison for 2–5 foods, formatted as a markdown table
usda_list_nutrientsStatic FDC nutrient reference table (~150 nutrients) with IDs, names, units, and categories
Resources
ResourceDescription
usda://food/{fdcId}Full nutrient profile for a specific food by FDC ID
usda://nutrientsComplete FDC nutrient reference list
skill://usda-guide/SKILL.mdFood selection, serving-weight, and missing-nutrient guidance for agents

Food profiles and the nutrient reference are also reachable via tools. Use usda_search_foods to discover FDC IDs before reading food resources.

Capability reference

usda_search_foods tool
  • Query by keyword, ingredient name, or UPC/GTIN code; optional dataType[] filter across SR Legacy, Foundation, Survey (FNDDS), and Branded, defaulting to ["SR Legacy"] (or ["Branded"] once brandOwner is set)
  • brandOwner and foodCategory filters narrow results; pageSize (max 50, default 10) and pageNumber paginate
  • Returns FDC IDs plus available preview nutrients: protein (1003), fat (1004), carbohydrate (1005), fiber (1079), and energy (1008, 1062, 2047, 2048). Original values, units, order, and distinct energy estimates are preserved; missing entries are omitted. Use usda_get_food for other nutrients or the full profile
  • A page past totalPages returns empty foods[], the requested page, totals, and a notice with a valid pageNumber when the query has matches
  • Typed errors: query_empty (blank query), query_syntax (FDC rejected the query syntax), no_results (nothing matched in the requested data sources)

usda_get_food tool
  • Full nutrient profile for one fdcId; optional nutrients[] filter to specific IDs
  • Optional unit (g / oz / lb / kg / serving) with an optional quantity scales every value from the FDC per-100g basis; quantity defaults to 100 for mass units and 1 for serving. Serving uses the first valid portion, or a positive finite Branded label size in g / GRM / GM (case-insensitive) when no portion exists, multiplied by quantity
  • servingInfo identifies the resolved portion or label serving and its gram weight; allPortions[] contains actual portion definitions only
  • Typed errors: not_found (bad FDC ID), quantity_without_unit, no_portion_data (no valid portion or supported Branded gram label). Volume, IU, milligram labels, missing units, and invalid sizes require an explicit mass-unit request; no density is inferred

usda_get_foods tool
  • Batch fetch for 2–20 FDC IDs in one call; values are per-100g only (no portion scaling)
  • nutrients[] filter strongly recommended — full profiles for 20 foods are large
  • Per-ID partial failure — IDs that return no data land in failed[] instead of aborting the batch

usda_compare_foods tool
  • Side-by-side comparison for 2–5 FDC IDs, pivoted one row per nutrient and one column per food
  • Defaults to 12 commonly compared nutrients (energy, protein, fat, saturated fat, carbs, fiber, total sugars, sodium, potassium, calcium, iron, vitamin C) unless nutrients[] is given
  • All values scaled to a common quantity + unit basis (default 100 g; quantity is an amount in unit, so unit: "oz" alone compares per 100 oz)
  • Proceeds with the valid foods when some IDs return no data; only throws too_few_foods when fewer than 2 resolve
  • Rows where every food is null for that nutrient are filtered out

usda_list_nutrients tool
  • Static reference table of ~150 tracked FDC nutrients — no API call
  • Optional category filter: macronutrients, vitamins, minerals, lipids, amino_acids, other
  • Returns each nutrient's ID, name, SR reference number, unit, and category — resolve a name to the ID used by nutrients[] elsewhere

usda://food/{fdcId} resource
  • Same data as usda_get_food without portion scaling — full nutrient profile per 100g as application/json
  • fdcId must be a bare positive integer (no sign, leading zero, decimal, or exponent); anything else throws invalid_id
  • not_found when the ID doesn't exist in FDC

usda://nutrients resource
  • Complete FDC nutrient reference — same content as usda_list_nutrients with no category filter
  • Served as application/json with a 1-hour public cache hint, since the table is bundled at build time and identical for every caller
skill://usda-guide/SKILL.md resource

Guidance for matching food records, choosing a serving weight, and reporting incomplete nutrient coverage. The same usda-guide ships with plugin installs, npm, Docker, and the desktop bundle.

Features

Built on @cyanheads/mcp-ts-core: stdio and Streamable HTTP transports, pluggable auth (none / jwt / oauth), swappable storage (in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2/D1), structured logging with optional OpenTelemetry tracing.

FoodData Central-specific:

  • Type-safe client for the USDA FoodData Central REST API (api.nal.usda.gov/fdc/v1)
  • Normalization layer that handles inconsistent API response shapes across search, single-food, and batch endpoints
  • Batch API endpoint (/foods) with per-food partial failure reporting
  • HTML response detection (rate-limit proxy returns 200 HTML) with service-unavailable error surfacing
  • Static nutrient reference dictionary — ~150 nutrients with FDC IDs, SR numbers, units, and categories; no API call required

Agent-friendly output:

  • Provenance preserved — FDC data source (dataType) on every food result so callers know whether they're reading curated research data or label-derived branded values
  • Partial failure reporting — batch tools (usda_get_foods, usda_compare_foods) return successes alongside structured failed[] / missingData[] entries rather than failing the whole request
  • Cross-reference hints — FDC IDs and tool names in descriptions so agents know exactly which call to make next (search → get → compare workflow)

Getting started

Connect to the hosted instance, no install:

claude mcp add --transport http usda-mcp-server https://usda.caseyjhand.com/mcp

Or run it locally:

claude mcp add usda-mcp-server -e USDA_FDC_API_KEY=your-key -- npx -y @cyanheads/usda-mcp-server

For other clients, add this to the MCP config file:

{

"mcpServers": { "usda-mcp-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cyanheads/usda-mcp-server"], "env": { "USDA_FDC_API_KEY": "your-api-key" } } } }

Get a free key at api.data.gov/signup. Food search, lookup, and comparison require it; the static nutrient reference works without it. For Docker or a source build, see Running the server.

Configuration

VariableDescriptionDefault
USDA_FDC_API_KEYRequired for FoodData Central-backed tools (search, get, batch, compare) — not for startup or usda_list_nutrients. Get a free key at api.data.gov.—
MCP_TRANSPORT_TYPETransport: stdio or http.stdio
MCP_HTTP_PORTPort for HTTP server.3010
MCP_AUTH_MODEAuth mode: none, jwt, or oauth.none
MCP_LOG_LEVELLog level (RFC 5424).info
LOGS_DIRDirectory for log files (Node.js only). /logs
STORAGE_PROVIDER_TYPEStorage backend.in-memory
OTEL_ENABLEDEnable OpenTelemetry instrumentation (spans, metrics, completion logs).false

See .env.example for the full list of optional overrides.

Running the server

Requires Bun v1.4.0 or higher (or Node.js v24+).

Local development
git clone https://github.com/cyanheads/usda-mcp-server.git

cd usda-mcp-server && bun install cp .env.example .env # set USDA_FDC_API_KEY

  • Build and run:
  # One-time build

bun run rebuild

Run the built server

bun run start:stdio

or

bun run start:http

  • Run checks and tests:
  bun run devcheck   # Lint, format, typecheck, security

bun run test # Vitest test suite bun run lint:mcp # Validate MCP definitions against spec

Docker
docker run --rm -e USDA_FDC_API_KEY=your-key -p 3010:3010 ghcr.io/cyanheads/usda-mcp-server:latest

The image defaults to HTTP transport, stateless session mode, and logs to /var/log/usda-mcp-server. For stdio, use docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT_TYPE=stdio -e USDA_FDC_API_KEY=your-key ghcr.io/cyanheads/usda-mcp-server:latest. To build locally, run `docker build -t usda-mcp-server

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen