Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Analyze food photos or text for calories, macros, vitamins, minerals, and allergens.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
TASTYAPI_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"nutrients": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add nutrients --env TASTYAPI_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y nutrients-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"nutrients": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"nutrients": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ericblair1903 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TASTYAPI_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.3) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 御府和田玉 在售作品查询
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
Live in-stock Hetian jade from Yufu, Shanghai: prices, monthly price guide, book a viewing.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
MIT — © EB Tech LLC