プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

FoodEx2 Encoder

作者:FoodNotes-orgバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名org.foodnotes/foodex2-encoder

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Turn an English food description into an EFSA FoodEx2 code.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: その他

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://foodex2-encoder.foodnotes.org/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン foodnotes.org で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32545件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32545件のうち64%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32545件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

FoodEx2 Encoderは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.0)がレジストリに届いたのは21 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP

代わりの候補

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

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に聞く