OpenFoodFacts-MCP

🚀 开放食品事实多用途控制台 (MCP)

MCP致力于为Open Food Facts项目的开发、数据分析和用户交互提供支持，打造一个集成化解决方案，以高效处理各类食品数据相关任务。

🚀 快速开始

开放食品事实多用途控制台（MCP）是一个强大的工具，用于支持Open Food Facts项目的开发、数据分析和用户交互。以下是快速开始使用MCP的步骤：

1. 环境要求：
   • 操作系统：支持Linux、macOS及Windows（WSL2）。
   • Node.js版本：v14.0或更高版本。
2. 安装指南：

   npm install mcp --save-dev
   

3. 运行命令：
   • 标准模式启动：

     npx mcp
     

   • 开发者模式启用：

     npx mcp --developer
     

✨ 主要特性

• 产品搜索：支持通过名称或条形码查找食品信息。
• 营养分析：提供基于AI的产品健康评估工具。
• GitHub问题管理：针对开发者模式，提供问题跟踪和协作支持。

📦 安装指南

1. 环境要求：
   • 操作系统：支持Linux、macOS及Windows（WSL2）。
   • Node.js版本：v14.0或更高版本。
2. 安装命令：

   npm install mcp --save-dev
   

💻 使用示例

基础用法

// 产品搜索与条形码查询示例
const search = require('mcp').productSearch;
search('Nutella', (err, result) => {
  if (err) return console.error(err);
  console.log(result.items);
});

高级用法

// 此处可根据实际的高级使用场景添加说明
// 例如在开发者模式下使用某些高级功能
// 目前文档未给出示例代码，可根据后续需求补充

📚 详细文档

核心功能模块

产品搜索与条形码查询

• 实现原理：利用Open Food Facts数据库，通过REST API进行交互。

营养分析工具

• AI驱动：结合自然语言处理和机器学习模型，提供智能数据解析。
• 功能特点：
  • 营养成分提取
  • 健康评分生成
  • 条件建议提供

开发者模式

工具集扩展

• 新增工具：
  • GitHub问题分析：提供针对开发者模式的高级功能。
  • 贡献指南增强：支持代码审查和质量检测。

运行时配置

• 命令行参数：
  • --developer：启用开发者模式，加载额外工具集。
  • --port/--host：自定义服务器地址和端口。

项目架构

src/
├── cli.ts                # 命令行接口解析
├── server.ts            # 核心服务实现
├── tools/
│   ├── index.ts         # 工具注册中心
│   ├── product-search.ts # 产品搜索工具
│   └── ai-analysis-tool.ts # AI分析模块
└── resources/          # 资源处理组件

🔧 技术细节

产品搜索与条形码查询

利用Open Food Facts数据库，通过REST API进行交互实现产品搜索与条形码查询功能。通过该API可以从数据库中获取食品的详细信息，从而实现通过名称或条形码查找食品信息的功能。

营养分析工具

结合自然语言处理和机器学习模型，实现智能数据解析。自然语言处理技术可以帮助从食品描述中提取关键的营养信息，机器学习模型则可以根据这些信息进行健康评估，生成健康评分并提供相关建议。

📄 许可证

本项目遵循AGPL - 3.0开源协议，与Open Food Facts保持一致的licensing。