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

chomptron

โดย swantronรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.swantron/chomptron

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://chomptron.com/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://chomptron.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub swantron ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 48% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

chomptron ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry เดือนที่แล้ว

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python 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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Python MCP

โดย Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ถาม PopNx