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

FoodEx2 Encoder

von FoodNotes-orgVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryorg.foodnotes/foodex2-encoder

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Turn an English food description into an EFSA FoodEx2 code.

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: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Sonstiges

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.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

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

Führe das in deinem Terminal aus

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

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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

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

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain foodnotes.org bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32497 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 32497 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32497 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 FoodEx2 Encoder 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 21 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Zoo MCP

von KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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.

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:

PopNx fragen