Tabedata MCP

Name: Tabedata MCP
Author: mrslbt

โดย mrslbtรุ่น 1.5.0i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.mrslbt/tabedata-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Bilingual JP/EN Japanese food nutrition for AI: 460 sourced konbini, chain & brand items.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: คลินิกและสุขภาพ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่

ต้องเตรียมก่อน

npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add tabedata -- npx -y tabedata-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

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 mrslbt 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 คลินิกและสุขภาพi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1022 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 26% ของอีก 1022 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1022 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Tabedata MCP 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 (1.5.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Mirobody

โดย thetahealth

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

รันบนเครื่อง★ 1,408Apache-2.0อัปเดต วันนี้

ติดตั้ง

FHIR MCP Server

โดย wso2

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

รันบนเครื่อง★ 137Apache-2.0อัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Google Health MCP

โดย davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

รันบนเครื่อง★ 79MITอัปเดต 4 เดือนที่ผ่านมา

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

tabedata-mcp

Model Context Protocol server for Japanese food nutrition data. Bilingual JP/EN lookups across konbini, restaurant chains, and grocery brands. Macros, allergens, sodium, and menu navigation for any AI assistant operating in Japan.

460 sourced items across 21 chains. 42 come from Japan's MEXT food composition database (36 generic staples + 6 drinks); the rest are transcribed from official manufacturer labels and restaurant nutrition PDFs, with ~10% flagged as estimates where official figures weren't available. Size variants (並 / 大盛 / 特盛) on every restaurant chain that publishes them.

Who this is for

Tracking macros, sodium, or carbs on a Japanese diet
Looking up allergens on a menu you can't read
Travelers using an AI assistant to navigate Japanese restaurants and konbini
Comparing options across chains ("which chain has the leanest chicken?")
Building nutrition or meal apps that need real Japanese product data

Install

npm install -g tabedata-mcp

Or run on demand with npx -y tabedata-mcp.

Configuration

No API keys needed. Curated database ships with the package.

Variable	Required	Description
`MCP_TRANSPORT`	no	`stdio` (default) or `http`.
`MCP_AUTH_TOKEN`	http only	Bearer token. HTTP transport refuses to start without it.
`MCP_HTTP_PORT`	no	Default `8787`.
`MCP_HTTP_HOST`	no	Default `127.0.0.1`.
`MCP_HTTP_ALLOWED_ORIGINS`	no	Comma-separated CORS allowlist for HTTP transport.

Claude Desktop

Edit claude_desktop_config.json:

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

Claude Code

claude mcp add tabedata -- npx -y tabedata-mcp

Cursor / Windsurf

Add to ~/.cursor/mcp.json with the same shape as Claude Desktop.

Tools

Tool	Description
`search_food`	Bilingual fuzzy search across the dataset. Accepts JP or EN queries (e.g. `salad chicken` or `サラダチキン`).
`konbini_item`	Chain-scoped lookup for 7-Eleven, Lawson, FamilyMart, Ministop. Includes allergens and ingredient lists where available.
`restaurant_meal`	Chain meal lookup with size variants (並 / 大盛 / 特盛) and allergen tags.
`analyze_meal`	Natural-language meal analyzer. Recognizes counts, weights (`200g rice`), fractions (`half avocado`), and restaurant size names (`Nakau large oyakodon`). Returns macro totals plus optional comparison to personalized targets.
`find_alternatives`	Swap an item for a better one along a chosen axis (higher protein, lower calorie, lower sodium). Returns each alternative with its improvement and tradeoff.
`daily_targets`	Mifflin-St Jeor BMR x activity multiplier x goal-driven deficit/surplus. Diabetes risk shifts the macro split. Hypertension surfaces a sodium guidance note.

Prompts

Prompt	What it does
`plan_my_day`	Given a goal (e.g. "cut to 70kg, hit 150g protein"), chains `daily_targets` → meal proposal → `analyze_meal` → `find_alternatives` into one guided workflow.

Coverage

Konbini (122 items)

Chain	Items
7-Eleven	46
Lawson	34
FamilyMart	29
Ministop	13

Restaurant chains (272 items)

Japanese chains: Nakau, Sukiya, Yoshinoya, Matsuya, CoCo Ichibanya, Marugame Seimen, Tenya, MOS Burger, Yayoiken, Ootoya, Ichiran.

Western and global chains: McDonald's Japan, KFC Japan, Subway Japan, Lotteria, Freshness Burger, Doutor.

Generic, drink, and brand items (66 items)

42 items from Japan's MEXT *Standard Tables of Food Composition* (文部科学省食品成分表) — 36 generic staples (rice, egg, natto, tofu…) and 6 basic drinks (milk, tea, coffee). MEXT is the canonical reference used in Japanese nutrition research and clinical practice.
24 brand products: Oikos, SAVAS Milk Protein line, Meiji R-1 / Bulgaria / LG21 / TANPACT, Glico, Calbee, Ito En, Asahi, Kirin, Suntory, Fuji Pan, Snow Brand, Morinaga inZeri.

Example queries

How many calories are in a Big Mac in Japan?

日本のビッグマックは何キロカロリー？

I just had a Sukiya gyudon. Track it. 今日すき家の牛丼食べた。記録して

Compare a 7-Eleven salmon onigiri to a Lawson one セブンとローソンの鮭おにぎり、どっちがいい？

Analyze my lunch: 1 oikos plain, 2 boiled eggs, 200g rice ランチ記録して: オイコス1個、ゆで卵2個、白米200g

What sizes does Sukiya's gyudon come in? すき家の牛丼のサイズ展開は？

Calculate daily targets: 80kg, 175cm, 30, male, moderate, cutting

Data provenance

This dataset is AI-compiled: each value was gathered by an AI assistant (Claude) reading the cited source, then schema-checked by script. It is not individually fact-checked by a human. Treat every number as a best-effort reference and confirm against the item's source.url before relying on it.

Each item carries:

A cited source — an official manufacturer or restaurant nutrition label, an official PDF, an entry from Japan's MEXT *Standard Tables of Food Composition*, or a flagged estimate (source.type: "estimated") where official figures weren't available.
Bilingual names — name_en and name_jp are mandatory.
Provenance fields — source.url, source.type, compiled_at (ISO date), compiled_by, and a confidence level.

Run npm run verify-data to validate structure: required fields, id uniqueness, and that each source.url still resolves. This confirms links are live and records are well-formed — it does not verify the correctness of the nutrition numbers. Items older than 365 days are flagged stale.

See DATA_SOURCES.md for the full compilation methodology.

Disclaimer

This is an unofficial, community-built MCP server. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by any of the listed restaurants, konbini chains, or product manufacturers; their names and trademarks belong to their respective owners. Nutrition values were AI-compiled by an assistant reading publicly published sources (manufacturer, restaurant, and MEXT government pages) and were not individually verified by a human. Published figures change and AI compilation can introduce errors, so treat every value as a reference, not a guarantee, and confirm against the official source before acting on it. The author accepts no liability for decisions made on the basis of this data.

Contributing

See CONTRIBUTING.md. Pull requests for new items welcome — include source.url, source.type, bilingual names, and a confidence level for each.

License

MIT

Tabedata MCP

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด คลินิกและสุขภาพi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Mirobody

FHIR MCP Server

Google Health MCP

README จากผู้ทำ

tabedata-mcp

Who this is for

Install

Configuration

Claude Desktop

Claude Code

Cursor / Windsurf

Tools

Prompts

Coverage

Konbini (122 items)

Restaurant chains (272 items)

Generic, drink, and brand items (66 items)

Example queries

Data provenance

Disclaimer

Contributing

License