ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

TACO Brasil

โดย ianhudsonaiรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ianhudsonai/taco-br

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TACO): 597 foods, nutrients and household measures

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "taco-br": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "taco-br-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add taco-br -- npx -y taco-br-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "taco-br": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "taco-br-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "taco-br": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "taco-br-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ianhudsonai ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 82% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

TACO Brasil ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Qemu MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Qemu MCP

โดย 0xmortuex

Boot and drive QEMU VMs from an AI agent: keys, screenshots, serial. No guest agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

taco-br-mcp

MCP server that lets an AI assistant answer with exact numbers from the TACO — _Tabela Brasileira de Composição de Alimentos_, 4ª ed. (NEPA/UNICAMP, 2011) — instead of guessing. 597 Brazilian foods, 26 nutrients, per 100 g of edible portion, plus household measures ("2 colheres de sopa", "1 unidade") from the IBGE POF.

Em português: servidor MCP com a Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TACO). Busca alimentos, devolve nutrientes, soma refeições e converte medidas caseiras em gramas. Toda resposta cita a fonte, e o que a tabela não traz vem como "sem dado", nunca como zero.

stdio by default, for Claude Desktop, Claude Code, Cursor and other local MCP clients. It also serves Streamable HTTP (--http), which is how ChatGPT connects: see Remote HTTP and ChatGPT.

Install

Requires Node.js 20 or newer.

Claude Code

claude mcp add taco-br -- npx -y taco-br-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) and Cursor (.cursor/mcp.json)

{

"mcpServers": { "taco-br": { "command": "npx", "args": ["-y", "taco-br-mcp"] } } }

Then ask, for example: _"Quantas kcal tem uma refeição de 4 colheres de sopa de arroz, 100 g de feijão carioca e 100 g de peito de frango grelhado?"_

Remote HTTP and ChatGPT

ChatGPT cannot reach a server running on your PC, so the same tools are available over Streamable HTTP:

npx -y taco-br-mcp --http   # http://127.0.0.1:3000/mcp

A public instance runs at https://taco-br-mcp.taco-br-mcp.workers.dev/mcp (open, no login, rate limited; best effort, no uptime promise). The repository also ships a Cloudflare Workers deployment (free plan, open access, per-IP rate limit). Step-by-step deploy and the ChatGPT connector setup (Settings → Apps & Connectors, developer mode, authentication "No authentication") are in docs/remote.md.

Tools

ToolWhat it does
search_foodFind foods by Portuguese name (accent-insensitive, tolerates typos, knows regional names such as aipim/macaxeira/mandioquinha). Returns ids and kcal per 100 g.
get_nutrientsFull composition of one food by id, per 100 g or scaled to a number of grams. Trace (Tr) is {"trace":true} and a value the table does not publish is null, never 0.
get_fatty_acidsFatty acid profile of one food (saturated, mono/polyunsaturated, omega-3 and -6, EPA, DHA, trans, individual acids). Only 423 of 597 foods are in that TACO table; for the others it says available: false, not zero.
get_amino_acidsAmino acid profile of one food (lysine, leucine, tryptophan...). TACO has it for only 26 foods; for any other it says so and lists the 26.
calc_mealSum nutrients over [{food_id, grams}] or [{food_id, household_measure, quantity}]. A total is flagged is_lower_bound (and the foods without data are named) when some item has no data for that nutrient.
compare_foods2 to 10 foods side by side on chosen nutrients, per 100 g. Missing data stays null.
convert_household_measure"2 colheres de sopa" of a food to grams, from the IBGE POF table through a hand-curated mapping (204 foods so far). Ambiguous food names return candidates; uncovered foods or measures are reported, never guessed.
pingHealth check.

All tools are read-only. Every response cites _TACO 4ª ed. (NEPA/UNICAMP, 2011)_.

How it treats missing data

  • Tr (trace, below the quantification limit) is {"trace": true}, never 0.
  • A value the table does not publish is null and shown as "sem dado na TACO", never 0. The source marks these cells in three ways (NA, * for "analyses under re-evaluation", or blank); the processed CSV merges them, so the server does not tell them apart. Whole milk, for example, has no published energy or protein.
  • Fatty and amino acids come from separate TACO tables that cover only part of the foods (423 and 26 of 597). A food outside the table gets available: false, never a row of zeros. In the amino acid table the TACO prints 0,00 for amounts under 0.005 g/100 g; that is a published value (shown as 0 or a small number), not missing data.
  • calc_meal totals are lower bounds when an item lacks data for a nutrient: the response says which foods are missing.
  • Household weights are POF/IBGE averages, not your plate. Only foods and measures whose POF description matches the food were mapped; anything else is reported as not covered.

Mini-evaluation

15 questions about the TACO, answered by claude -p with and without the server, 3 repetitions each (90 runs per model, 30 October 2026), on three models. A numeric answer is correct when it is within 5% of the table value; for the two "honesty" questions it is correct only if it says the TACO does not publish the value (whole milk energy) or that the total is a minimum (fiber of a meal that includes chicken, which has no fiber value).

CategoryHaiku 5.5 without / withSonnet 5.5 without / withOpus 5.5 without / with
Direct lookup12/18 / 18/1816/18 / 18/1818/18 / 18/18
Scaled grams9/9 / 9/99/9 / 9/99/9 / 9/9
Comparison3/3 / 3/33/3 / 3/33/3 / 3/3
Household units3/6 / 6/61/6 / 6/63/6 / 6/6
Whole meal3/3 / 3/30/3 / 3/33/3 / 3/3
Honesty1/6 / 6/63/6 / 6/63/6 / 6/6
Total31/45 / 45/4532/45 / 45/4539/45 / 45/45
Cost of 90 runsUS$ 0.22US$ 3.10US$ 5.78

Reading: with the server all three models got 45/45. Without it they score 31 to 39 out of 45, and the failures differ by model. Haiku gives remembered values that are wrong for single foods (vitamin C in banana prata, iron in cooked lentils), labels them as unverified, and does not flag the fiber total of the meal as a minimum. Sonnet mostly answers "no data" on household measures and meals. Opus remembers most single values and still guesses unit weights (2 boiled eggs). All three, in all 3 runs, answer 61 kcal for whole milk, a value the TACO does not publish. One side effect: Haiku with the server repeated the TACO citation in only 13 of 45 answers (the tool output always carries it); Sonnet and Opus did it in 45 of 45. Limits: 15 questions, 3 repetitions, rule-based scoring (the 5% tolerance accepted one no-MCP Sonnet answer with a wrong rice value that landed near the right sum). Questions, answer key and raw answers are in eval/ (one folder per model); to repeat: npm run build && node eval/run.mjs --model claude-haiku-5-5 && node eval/score.mjs --all --detail.

Development

npm install

npm run build npm test npm run inspect # MCP Inspector against dist/server.js npm run build:data -- --fetch # regenerate data/ from the pinned upstream CSVs

Never write to stdout (console.log): it is the protocol channel. Use console.error. See AGENTS.md for the project rules.

Data & license

Code: MIT. Nutritional data: TACO 4ª ed., NEPA/UNICAMP (2011). Household-measure weights: Fonte: IBGE, POF 2008-2009, _Tabela de Medidas Referidas para os Alimentos Consumidos no Brasil_ — the grams are IBGE's, unchanged; the mapping between TACO and POF foods was curated by this project, which is responsible for it. See NOTICE.md for sources, processing and pinned versions. If you use this in research, see CITATION.cff. Not medical or nutritional advice.

ถาม PopNx