프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

chomptron

제작자: swantron버전 1.0.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.swantron/chomptron

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://chomptron.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http chomptron https://chomptron.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "chomptron": {
      "url": "https://chomptron.com/mcp"
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://chomptron.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 swantron 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32568개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32568개 중 48%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32568개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

chomptron, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 지난달 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

FlyDocs

제작자: flydocs.ai

Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

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