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

chomptron

作者:swantronバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.swantron/chomptron

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Generate a recipe from ingredients on hand, with optional dietary restrictions. Free.

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://chomptron.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http chomptron https://chomptron.com/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": {
    "chomptron": {
      "url": "https://chomptron.com/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": {
    "chomptron": {
      "type": "http",
      "url": "https://chomptron.com/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://chomptron.com/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、リポジトリを所有するGitHubアカウント swantron で確認済みです

  • … 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32606件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32606件のうち48%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32606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

chomptron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先月です。

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, Georgia 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★ 211一昨日更新
インストール

Georgia MCP

作者:abgeo

An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.

パソコンでもクラウドでも今日更新
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。

Chomptron

AI-powered recipe generator that transforms ingredients into delicious recipes using Google Gemini AI. Deployed on Google Cloud Run at chomptron.com.

What It Does

Enter ingredients you have in your kitchen, and Chomptron generates creative, practical recipes complete with measurements, instructions, cooking time, and serving sizes.

Local Development

npm install

export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here" export GEMINI_MODEL="gemini-3.1-flash-lite" # Optional, defaults to gemini-3.1-flash-lite npm start

Visit http://localhost:8080

Get API key: https://makersuite.google.com/app/apikey

Environment Variables
  • `GEMINI_API_KEY` (required) - Your Google Gemini API key
  • `GEMINI_MODEL` (optional) - Model to use, defaults to gemini-3.1-flash-lite
  • `PORT` (optional) - Server port, defaults to 8080
Model Configuration

The Gemini model can be configured via the GEMINI_MODEL environment variable:

Recommended Models (as of December 2025):

  • `gemini-3.1-flash-lite` (default) - Best free tier limits: 15 RPM, 1,000 RPD
  • `gemini-2.5-flash` - 10 RPM, 250 RPD
  • `gemini-2.0-flash` - 10 RPM, 200 RPD (⚠️ unstable quota, often shows limit: 0)
  • `gemini-1.5-flash` - Legacy model, may have better limits than 2.0

December 2025 Quota Shift:

Google overhauled free tier quotas in December 2025:

  • gemini-2.0-flash was removed from fully unauthenticated free tier
  • Many accounts see limit: 0 errors for newer models without billing enabled
  • Free tier quotas don't automatically reset monthly

Fixing "Limit: 0" Errors:

If you're seeing quota errors with limit: 0:

  1. Switch to `gemini-2.5-flash-lite` - Best free tier model currently available
  2. Enable billing (Pay-As-You-Go) - Linking a credit card (even if you don't spend) moves you from "Limited Free" to "Tier 1" and unlocks promised free quotas
  3. Check your region - EEA, UK, and Switzerland have restricted free tier access
  4. Monitor usage - Visit /api/usage endpoint or https://ai.dev/usage

Free Tier Limits (as of Dec 2025):

ModelRequests/MinuteRequests/DayBest For
gemini-2.5-flash-lite151,000High-volume apps
gemini-2.5-flash10250General use
gemini-2.0-flash10200Legacy (unstable)
gemini-2.5-pro250Complex reasoning

Testing

npm test

Tests validate:

  • Modular File Structure: Verification of external styles.css and app.js linking
  • CI/CD & DevOps: Docker and Cloud Build configurations
  • API Integrity: Health check endpoints (/health, /ready) and recipe generation
  • Feature Robustness: Recipe history, scaling logic, and favorites

API Endpoints

  • `GET /health` - Liveness check, returns service status
  • `GET /ready` - Readiness check, verifies AI configuration and shows current model
  • `GET /api/usage` - Usage statistics (total requests, quota errors, model info)
  • `POST /api/generate-recipe` - Main recipe generation endpoint
  • Request Body: json { "ingredients": "chicken, tomatoes, garlic", "dietaryPreferences": { "vegan": false, "vegetarian": false, "glutenFree": false, "dairyFree": false, "nutFree": false, "shellfishFree": false, "eggFree": false, "soyFree": false } }
  • Response: json { "success": true, "recipe": "**Recipe Name:** ...", "cached": false }
  • `POST /mcp` — MCP Streamable HTTP. Tool generate_recipe (ingredients + optional dietary flags). Unauthenticated. Daily cap MCP_DAILY_RECIPE_LIMIT (default 20), persisted to MCP_BUDGET_FILE so a process restart on the same instance does not reset it.

Architecture

Chomptron is built as a serverless application on Google Cloud Run for cost efficiency and automatic scaling.

Tech Stack:

  • Backend: Node.js 24 + Express
  • AI: Google Gemini (configurable model, defaults to gemini-3.1-flash-lite)
  • Frontend: Modular Vanilla HTML/CSS/JavaScript (Clean separation of concerns)
  • Storage: Browser localStorage for recipe history
  • Platform: Google Cloud Run (serverless)
  • CI/CD: Cloud Build
  • Domain: chomptron.com

Why Serverless?

  • Scales to zero when idle → $0 cost (vs. $5-50/month traditional hosting)
  • Auto-scales from 0 to 1000+ instances based on traffic
  • Zero maintenance - no servers to manage, patch, or configure
  • Perfect for AI workloads - handles burst traffic and CPU-intensive recipe generation efficiently

Performance Optimizations:

  • In-Memory Caching: Per-instance recipe cache (24-hour TTL, max 100 recipes)
  • Structured Recipe Parsing: Extracts recipe components for better display and scaling
  • Client-Side Rate Limiting: Prevents excessive API calls
  • Smart Retry Logic: Handles quota errors gracefully with exponential backoff

Usage Guide

Generating Recipes
  1. Enter your ingredients in the text area
  2. (Optional) Select dietary preferences/allergies
  3. Click "Generate Recipe ✨"
  4. View your structured recipe with:
  • Recipe name and metadata
  • Scaled ingredients list
  • Step-by-step instructions
  • Cooking tips
Recipe Features
  • Scale Servings: Use +/- buttons to adjust serving size (0.25x to 4x)
  • Rate Recipes: Click stars to rate recipes (1-5 stars)
  • Add Notes: Type personal notes in the notes field
  • Favorite: Click the star button to favorite recipes
  • Print: Click print button for print-friendly view
  • Share: Click share button to generate shareable URL
Recipe History
  • Click the 📚 button (top-right) to open recipe history
  • Search recipes by name, ingredients, or content
  • Filter by favorites
  • Export all recipes as JSON or text
  • Click any recipe to reload it
Dark Mode
  • Click the 🌙 button (top-left) to toggle dark/light mode
  • Preference is saved automatically

Monitoring

Health checks:

curl https://chomptron.com/health

curl https://chomptron.com/ready curl https://chomptron.com/api/usage # View usage statistics

View logs:

# Recent logs

gcloud run logs read chomptron --region us-central1 --limit 50

Live stream

gcloud run logs tail chomptron --region us-central1

Console dashboards:

Features

Core Functionality
  • ✨ AI-powered recipe generation using Google Gemini
  • 🍳 Creative recipe names and instructions
  • 📏 Precise measurements and serving sizes
  • ⏱️ Cooking time estimates (prep, cook, total time)
  • 🎨 Modern Visual Polish: Glassmorphism design with staggered entrance animations
  • 🔠 Premium Typography: Outfit and Inter fonts for a contemporary feel
  • ⚡ Serverless, auto-scaling infrastructure on Google Cloud Run
Recipe Management
  • 📚 Recipe history with localStorage persistence (up to 100 recipes)
  • ⭐ Favorites system to mark and filter beloved recipes
  • 🔍 Search and filter through saved recipes
  • 💾 Export recipes to JSON or text format
  • 📋 Quick access to past recipes via sidebar panel
  • 📝 Add personal notes to each recipe
  • ⭐ Rate recipes with 5-star rating system
Recipe Customization
  • 🥗 Dietary Preferences & Allergies: Vegan, Vegetarian, Gluten-Free, Dairy-Free, Nut-Free, Shellfish-Free, Egg-Free, Soy-Free
  • 📊 Recipe Scaling: Adjust serving sizes from 0.25x to 4x with automatic ingredient scaling
  • 🖨️ Print-Friendly View: Clean print layout optimized for printing recipes
  • 🔗 Shareable URLs: Generate shareable links for recipes (Web Share API support)
Recipe Display
  • 📋 Structured Recipe Format: Parsed display with organized sections:
  • Recipe name
  • Serving size and timing information
  • Ingredients list
  • Step-by-step instructions
  • Cooking tips
  • 🎨 Dark/Light Mode: Toggle between themes with persistent preference
Performance & Optimization
  • 💾 Recipe Caching: In-memory cache reduces API calls for similar ingredient combinations
  • 🔄 Smart Retry Logic: Automatic retry with exponential backoff for quota errors
  • ⚡ Rate Limiting: Client-side rate limiting prevents excessive API calls
Technical Features
  • 🔍 Health monitoring and readiness checks
  • 🔎 SEO optimized with meta tags, Open Graph, Twitter Cards, and structured data
  • 📱 PWA support with manifest.json
  • 🤖 robots.txt and sitemap.xml for search engine indexing

Recipe Data Structure

Recipes are stored in browser localStorage with the following structure:

{

"id": "timestamp", "ingredients": "chicken, tomatoes, garlic", "recipe": "Full recipe text...", "recipeName": "Extracted recipe name", "timestamp": "2025-01-01T00:00:00.000Z", "favorite": false, "rating": 0, "notes": "", "servingSize": 4, "dietaryPreferences": { "vegan": false, "vegetarian": false, "glutenFree": false, "dairyFree": false, "nutFree": false, "shellfishFree": false, "eggFree": false, "soyFree": false } }

Caching Strategy

The application uses in-memory caching on the server side:

  • Cache Key: Normalized ingredients + dietary preferences
  • TTL: 24 hours
  • Max Size: 100 recipes per instance
  • Scope: Per-instance (serverless instances are ephemeral)
  • Benefits: Reduces API calls for similar requests hitting the same instance

SEO Features

Optimized for search engines and social sharing with meta tags, Open Graph, Twitter Cards, structured data (JSON-LD), sitemap, robots.txt, and PWA support.

Buildkite Pipeline

This repo includes a Buildkite pipeline at .buildkite/pipeline.yml that runs on a self-hosted GCP agent provisioned by buildkite-gcp-agent.

Pipeline structure
Push / PR

└── Three steps dispatched in parallel: ├── :prettier: Format check (npm run format -- --check) ├── :eslint: Lint (npm run lint) └── :nodejs: Tests (npm test) └── Annotate — consolidated pass/fail surfaced in the Buildkite UI

The key difference from the GitHub Actions workflow, which runs format → lint → test sequentially in a single job: these three steps have no dependencies on each other and run simultaneously. On a pool of agents this distributes the work; even on a single agent the explicit dependency graph documents intent and makes the pipeline trivially scalable.

The deploy stage is intentionally omitted — Cloud Run deployments are handled by the existing GHA workflow which holds the production GCP credentials. CI (fast feedback) and CD (production access) are kept in separate systems as a security boundary.

Pipeline setup

Connect the repo via Buildkite → New Pipeline → point at github.com/swantron/chomptron. Buildkite reads .buildkite/pipeline.yml automatically on each push.

Agent targeting

All steps run on the gcp queue:

agents:

queue: gcp

Contributing

This is a personal project, but suggestions and improvements are welcome!

License

MIT

PopNxに聞く