Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Analyze food photos or text for calories, macros, vitamins, minerals, and allergens.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
TASTYAPI_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"nutrients": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add nutrients --env TASTYAPI_KEY=your-value -- npx -y nutrients-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"nutrients": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"nutrients": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント ericblair1903 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:TASTYAPI_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.3)がレジストリに届いたのは3 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Give your AI assistant the ability to analyze food images and look up nutrition data for any food — calories, macros, vitamins, minerals, allergens, and dietary flags in under 1 second — powered by TastyAPI. Much faster and more accurate than Gemini and GPT-4 Vision (4-10 seconds).
claude mcp add nutrients -- npx -y nutrients-mcp
Then set your API key in the server's environment config:
TASTYAPI_KEY=YOUR_API_KEY
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "nutrients": { "command": "npx", "args": ["-y", "nutrients-mcp"], "env": { "TASTYAPI_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
Add to your mcp.json:
{
"mcpServers": { "nutrients": { "command": "npx", "args": ["-y", "nutrients-mcp"], "env": { "TASTYAPI_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
analyze_food_imageFetches a food image from a public URL and returns a full nutritional breakdown.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
image_url | string | yes | Public URL of a food image to analyze |
Example prompt:
"What are the macros in this meal? https://example.com/pasta.jpg"
Example output:
{
"food_name": "Pasta Bolognese", "calories": 520, "macros": { "protein_g": 24, "carbohydrates_g": 68, "fat_g": 16, "fiber_g": 4 }, "vitamins": { "vitamin_c_mg": 8, "vitamin_b12_mcg": 1.4 }, "minerals": { "iron_mg": 3.2, "calcium_mg": 60 }, "allergens": ["gluten", "dairy"], "dietary": { "vegan": false, "vegetarian": false, "gluten_free": false } }
analyze_foodReturns a full nutritional breakdown for a food item by name or description. No image required.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
food_name | string | yes | Name or description of the food (e.g. "oatmeal with banana, 1 cup") |
Example prompt:
"How many calories are in a large avocado?"
Example output:
{
"food_name": "Large Avocado", "calories": 322, "macros": { "protein_g": 4, "carbohydrates_g": 17, "fat_g": 29, "fiber_g": 13 }, "vitamins": { "vitamin_k_mcg": 42, "folate_mcg": 163 }, "minerals": { "potassium_mg": 975, "magnesium_mg": 58 }, "allergens": [], "dietary": { "vegan": true, "vegetarian": true, "gluten_free": true } }
See tastyapi.com/pricing for full details.
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