Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Usda MCP Server

de cyanheadsversión 0.2.0i★ –iComputadora o nube
Nombre en el registroio.github.cyanheads/usda-mcp-server

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Computadora o nube
  • Transporte: stdio, Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA
  • Debes completar: USDA_FDC_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://usda.caseyjhand.com/mcp

O ejecútalo en tu computadora

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

O ejecútalo en tu computadora

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://usda.caseyjhand.com/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • USDA_FDC_API_KEY obligatorio 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').

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 7 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

  • usda_list_nutrients

    Look up the FDC nutrient reference table — all tracked nutrients with their numeric IDs, names, SR reference numbers, units, and categories. Use to resolve a nutrient name (e.g. "vitamin C") to its FDC ID (1162) before passing it to the nutrients[] filter on other tools. Filter b

  • usda_search_foods

    Search USDA FoodData Central foods by keyword. Returns matching foods with FDC IDs and available preview nutrients: protein (1003), fat (1004), carbohydrate (1005), fiber (1079), and energy (1008, 1062, 2047, 2048), preserving distinct energy estimates. Missing nutrients are omit

  • usda_get_food

    Get the full nutrient profile for one food by FDC ID. Returns all available nutrients (or a filtered subset via the nutrients[] param) with optional per-portion scaling. Use usda_search_foods to discover FDC IDs. Provide unit, optionally with quantity, to scale all nutrient value

  • usda_get_foods

    Fetch nutrient profiles for 2–20 foods in a single API call. More efficient than calling usda_get_food N times when you already have multiple FDC IDs. All values are per 100g (no portion scaling). Use the nutrients[] filter to limit response size — strongly recommended for batch

  • usda_compare_foods

    Compare nutrients side-by-side for 2–5 foods. Returns a structured table — one row per nutrient, one column per food — formatted as markdown. Best for "spinach vs kale iron" or "which has more protein?" questions. Omit nutrients[] to use the 12 most common defaults (energy, prote

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub cyanheads, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • ✓ Superada

    El endpoint responde

    Respondió en 208 ms (HTTP 200)

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    No hace falta iniciar sesión

  • ✓ Superada

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Leímos 5 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7275 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 75% de los otros 7275 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7275 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Usda MCP Server?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: USDA_FDC_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.0) llegó al registro hace 12 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
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Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
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Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

@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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx