Tandoor 레시피 관리자와 상호 작용하는 모델 Context Protocol (MCP) 서버.

현재 상태

• ✅ **create tandoor recipe **: 성공적으로 구현 및 테스트
• ✅ create tandoor meal plan: 성공적으로 구현 및 테스트
• ✅ get recipes: 성공적으로 구현 및 테스트
• ✅get meal plans: 성공적으로 구현 및 테스트
• ✅get recipe details: 관련 기사
• ✅ get meal types: 구현
• ✅ get keywords: 구현
• ✅ get foods: 구현
• ✅ ** get units**: 관련 기사
• ✅get shopping list: 관련 기사
• ✅ add shopping list item: 구현 (이름 참조)
• ✅update shopping list item: 구현
• ✅ remove shopping list item: 구현

특징

• 재료와 지시를 가진 Tandoor에 있는 조리법을 창조하십시오
• 특정 날짜 및 식사 유형에 대한 식사 계획 추가
• 다양한 표준을 사용하여 조리법 검색 (이름, 키워드, 음식, 등급)
• 날짜 범위와 식사 유형에 의해 필터링 된 식사 계획 검색
• 특정 레시피에 대한 전체 내용을 검색
• 사용 가능한 식사 유형, 키워드, 음식 및 단위 목록
• 쇼핑 목록 항목 관리 (보기, 추가, 업데이트, 제거)

설치

1. 의존성 설치:

Tandoor MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for interacting with Tandoor Recipe Manager.

Current Status

• ✅ create_tandoor_recipe: Successfully implemented and tested
• ✅ create_tandoor_meal_plan: Successfully implemented and tested
• ✅ get_recipes: Successfully implemented and tested
• ✅ get_meal_plans: Successfully implemented and tested
• ✅ get_recipe_details: Implemented
• ✅ get_meal_types: Implemented
• ✅ get_keywords: Implemented
• ✅ get_foods: Implemented
• ✅ get_units: Implemented
• ✅ get_shopping_list: Implemented
• ✅ add_shopping_list_item: Implemented (with name lookup)
• ✅ update_shopping_list_item: Implemented
• ✅ remove_shopping_list_item: Implemented

Features

• Create recipes in Tandoor with ingredients and instructions
• Add recipes to meal plans for specific dates and meal types
• Search for recipes using various criteria (name, keywords, foods, rating)
• Retrieve meal plans filtered by date range and meal type
• Retrieve full details for a specific recipe
• List available meal types, keywords, foods, and units
• Manage shopping list items (view, add, update, remove)

Setup

1. Install dependencies:

   npm install
   

2. Build the server:

   npm run build
   

3. Run the server manually (for testing):

   # Windows PowerShell
   $env:TANDOOR_URL = "https://your-tandoor-instance.com"
   $env:TANDOOR_API_TOKEN = "your-api-token"
   node .\build\index.js
   
   # Windows CMD
   set TANDOOR_URL=https://your-tandoor-instance.com
   set TANDOOR_API_TOKEN=your-api-token
   node .\build\index.js
   
   # Linux/macOS
   TANDOOR_URL=https://your-tandoor-instance.com TANDOOR_API_TOKEN=your-api-token node ./build/index.js
   

4. Configure in MCP settings:

   {
     "mcpServers": {
       "tandoor": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/tandoor-mcp-server/build/index.js"],
         "env": {
           "TANDOOR_URL": "https://your-tandoor-instance.com",
           "TANDOOR_API_TOKEN": "your-api-token"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. If you want everything autoApprove…

      "autoApprove": [
        "add_shopping_list_item",
        "create_tandoor_meal_plan",
        "create_tandoor_recipe",
        "get_foods",
        "get_keywords",
        "get_meal_plans",
        "get_meal_types",
        "get_recipe_details",
        "get_recipes",
        "get_recipes",
        "get_shopping_list",
        "get_units",
        "remove_shopping_list_item",
        "update_shopping_list_item"
      ]

6. Add ./.clinerules to your project directory

• optionally also add ./memory-bank with a markdown or text file list of foods you like or dislike in case you’d like suggestions for meals from the assistant.