usda-mcp-server

Search foods, compare nutrients, and pull full nutrient profiles from USDA FoodData Central — SR Legacy, Foundation, FNDDS survey, and branded/barcode products.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Usda List Nutrients: Look up the FDC nutrient reference table — all tracked nutrients with their numeric IDs, names, SR reference numbers, units, and categories. Use to resolve a nutrient name (e.g. "
  • Usda Search Foods: Search USDA FoodData Central foods by keyword. Returns matching foods with FDC IDs and a preview of key nutrients (energy, protein, fat, carbs — not guaranteed complete). Use the re
  • Usda Get Food: Get the full nutrient profile for one food by FDC ID. Returns all available nutrients (or a filtered subset via the nutrients[] param) with optional per-portion scaling. Use usda_search

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Search foods, compare nutrients, and pull full nutrient profiles from USDA FoodData Central — SR Legacy, Foundation, FNDDS survey, and branded/barcode products.

Как подключить

Как подключить usda-mcp-server к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://usda-mcp-server--cyanheads.run.tools

  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 usda-mcp-server к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://usda-mcp-server--cyanheads.run.tools

  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 usda-mcp-server к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://usda-mcp-server--cyanheads.run.tools

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 (5)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

usda_list_nutrientsLook up the FDC nutrient reference table — all tracked nutrients with their numeric IDs, names, SR reference numbers, units, and categories. Use to resolve a nutrient name (e.g. "vitamin C") to its FDC ID (1162) before passing it to the nutrients[] filter on other tools. Filter by category (macronutrients, vitamins, minerals, lipids, amino_acids, or other) to narrow results. The data is static — call once and reuse the IDs.
usda_search_foodsSearch USDA FoodData Central foods by keyword. Returns matching foods with FDC IDs and a preview of key nutrients (energy, protein, fat, carbs — not guaranteed complete). Use the returned fdcId with usda_get_food for the full nutrient profile, or usda_compare_foods for side-by-side comparisons. When dataType is omitted, defaults to SR Legacy (common whole foods with complete profiles) — or to Branded when brandOwner is set, since only Branded records carry one. Set dataType to ["Branded"] for packaged products, or include a UPC/GTIN code as the query. Pass brandOwner (e.g. "General Mills") to narrow branded results.
usda_get_foodGet the full nutrient profile for one food by FDC ID. Returns all available nutrients (or a filtered subset via the nutrients[] param) with optional per-portion scaling. Use usda_search_foods to discover FDC IDs. Provide quantity + unit to scale all nutrient values from per-100g to the specified portion (e.g. quantity=200, unit="g" → per-200g values). Use unit="serving" to scale to the food's first defined portion weight. Narrow nutrients[] to specific IDs to reduce response size for focused queries.
usda_get_foodsFetch nutrient profiles for 2–20 foods in a single API call. More efficient than calling usda_get_food N times when you already have multiple FDC IDs. All values are per 100g (no portion scaling). Use the nutrients[] filter to limit response size — strongly recommended for batch calls. For side-by-side comparison with a formatted table, use usda_compare_foods instead. Failed IDs (not found or no data) are reported in the failed[] array rather than aborting the entire batch.
usda_compare_foodsCompare nutrients side-by-side for 2–5 foods. Returns a structured table — one row per nutrient, one column per food — formatted as markdown. Best for "spinach vs kale iron" or "which has more protein?" questions. Omit nutrients[] to use the 12 most common defaults (energy, protein, fat, saturated fat, carbs, fiber, sugars, sodium, potassium, calcium, iron, vitamin C); provide nutrients[] with specific FDC IDs to compare different nutrients. All values are scaled to the same gram basis (default 100g). If one or more FDC IDs are not found, the comparison proceeds with the valid foods — only throws too_few_foods when fewer than 2 IDs return data.
usda-mcp-server: подключить к Claude, ChatGPT, Cursor · Connectors.fun