食谱搜索服务器

配方搜索MCP服务器

MCP（模型上下文协议）服务器，使Claude能够使用语义向量搜索来搜索配方数据库。

运作原理

1. 收到克劳德的搜索查询（例如“亚洲辣面条”）
2. 使用Google Gemini将查询转换为768维嵌入(gemini-embedding-001)
3. 使用pgvector余弦相似度搜索Supabase PostgreSQL数据库
4. 将格式化的配方结果返回给Claude

设置

先决条件

• Node.js
• A. 谷歌人工智能API密钥
• A. 速贝 启用pgvector的项目和 search_recipes RPC功能

安装

npm install

配置

创建一个 .env 文件：

GOOGLE_AI_API_KEY=your_google_ai_api_key
SUPABASE_URL=your_supabase_project_url
SUPABASE_KEY=your_supabase_api_key

Claude桌面配置

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "recipe-search": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/recipe-mcp-server/index.js"],
      "env": {
        "GOOGLE_AI_API_KEY": "your_key",
        "SUPABASE_URL": "your_url",
        "SUPABASE_KEY": "your_key"
      }
    }
  }
}

Vercel部署

您可以将此服务器部署到Vercel，以便使用Streamable HTTP传输通过HTTP访问。

部署

1. 安装 Vercel命令行界面 并登录：

   复制

   npm i -g vercel
   vercel login
   

2. 在Vercel上设置环境变量：

   复制

   vercel env add GOOGLE_AI_API_KEY
   vercel env add SUPABASE_URL
   vercel env add SUPABASE_KEY
   

3. 部署：

   复制

   vercel --prod
   

连接到已部署的服务器

使用任何支持Streamable HTTP传输的MCP客户端，并将其指向：

https://<your-app>.vercel.app/mcp

例如，在Claude Desktop的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "recipe-search": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://<your-app>.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

工具

search_recipes

使用语义相似性搜索食谱。

配方字段已返回

每个结果包括：菜肴名称、相似性得分、菜肴/风格、摘要、主要成分、次要成分、烹饪技巧和视频URL。