NYCfoodie

Editorial NYC restaurant recommendations for AI agents: search, compare, guides, ratings.

От сообщества: Добавлен пользователем или импортирован; проверьте владельца перед подключениемРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

    Какие данные видит

    Нужен ли аккаунт

    Не нужен: сервер работает без входа

    Editorial NYC restaurant recommendations for AI agents: search, compare, guides, ratings.

    Как подключить

    Как подключить NYCfoodie к Claude

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

    https://nycfoodie-production.up.railway.app/mcp

    1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
    2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
    3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
    4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
    5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

    Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

    Авторизация

    После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

    Как подключить NYCfoodie к ChatGPT

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

    https://nycfoodie-production.up.railway.app/mcp

    1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
    2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
    3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
    4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
    5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
    6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

    Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

    Авторизация

    При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

    Как подключить NYCfoodie к Cursor

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

    https://nycfoodie-production.up.railway.app/mcp

    Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

    Вручную:

    1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
    2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
    3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

    Авторизация

    Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

    Список инструментов сервера (8)

    Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

    search_restaurantsSearch restaurants by free text, cuisine, neighbourhood, occasion or price, optionally near a point. Use when the user describes what they want (e.g. 'Italian date night in the West Village', 'ramen near me') rather than naming a specific restaurant. Free text matches names, tags, review prose and guide blurbs (e.g. 'cacio e pepe'). Returns compact matches with Infatuation rating (0–10), price tier, address_line and tags. Cards carry guide_appearance_count (a number); get_restaurant's guide_appearances is the full entry list. Known-closed venues are excluded by default. Coverage for city='new-york' is the five boroughs plus the immediate metro (within 30 km of Manhattan). With no query or filters, returns the highest-rated venues.
    get_restaurantGet the full picture for one restaurant in one call: Infatuation rating (0–10), price tier, address, reservation link, booking intel, review summary, tags and every guide it appears in. Use when the user names a specific restaurant. editorial_blurbs carries verbatim Eater guide excerpts (guide title, URL, position, blurb, captured_at) for any venue with Eater guide entries — Eater-only venues have no rating or price, only this prose plus tags. Full review prose is opt-in via include_prose (default: headline and summary only). review.headline is the source's actual headline when one exists, otherwise null — use review.summary for the descriptive text. match_type is 'exact' when the id or name matched verbatim, 'fuzzy' when it was resolved from a partial/typo'd name — never present a fuzzy match as the venue the user named without saying so. booking is null when the source has no booking intel (not the same as walk-in-only); a reservation link alone never implies a booking policy. data_as_of is the dataset vintage and crawled_at is when this venue was last crawled — caveat fast-decaying claims (closures especially) when these are old.
    compare_restaurantsCompare 2–5 named restaurants head-to-head as structured data (rating, price, tags, review summary). Use when the user asks to choose between specific places, e.g. 'should I go to X or Y?' or to compare four options on a budget.
    find_guidesFind curated editorial guides (ranked lists) matching a theme, e.g. 'best ramen'. Returns each guide with its ranked entries, blurbs and linked restaurants. Use when the user wants the editorial lists themselves rather than individual restaurant picks. Set include_entries=false to list guide titles and metadata without pulling every entry blurb.
    find_similarFind restaurants similar to a named one, scored by shared cuisine, occasion and neighbourhood tags, price-tier proximity and guide co-occurrence. Use for 'like X' or 'alternatives to X' requests.
    guide_consensusRank restaurants by how many distinct guides feature them, optionally filtered by theme. Use for 'where can't I go wrong' or safest-bet picks. Differs from find_guides: this returns ranked restaurants, not the guides themselves. Each row carries guide_appearance_count (a number); get_restaurant's guide_appearances is the full entry list.
    top_ratedList the highest-rated restaurants (Infatuation 0–10 scale), with optional cuisine, neighbourhood and price filters. Use for 'best in the city' requests. Differs from search_restaurants: no free-text query, strictly rating-ordered.
    submit_feedbackRecord feedback on a tool result: a 1–5 rating, a comment, or both (at least one is required). Use after showing the user a recommendation to log what was good or wrong. Each call stores a new feedback entry; it changes nothing the user sees.