食谱助手MCP服务器演示
一个模型上下文协议（MCP）服务器，展示了人工智能如何智能地串联多个工具以解决复杂的用户问题。
这表明了什么
这台服务器展示了 多功能AI工作流程 在该场景中，人工智能助手可以：
- 理解自然语言请求
- 确定使用哪些工具以及使用的顺序
- 在工具之间自动传递数据
- 从单一用户查询出发，提供完整解决方案
演示场景
用户说： “今晚我想做一份六人份的海鲜烩饭”
AI自动：
- 🔍 搜索海鲜饭食谱
- 📋 获取完整的食谱详情
- 🔢 根据4至6人份调整食材量
- 📏 可转换为首选测量系统（可选）
- 🛒 按照杂货类别整理成购物清单
- 💰 估算总成本
结果： 用户获得了一份包含成本估算的完整购物清单，随时可以购物！
可用工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
search_recipes 在TheMealDB API中搜索食谱 | |
get_recipe_details | 获取包含所有食材的完整食谱 |
scale_recipe | 调整分量大小 |
convert_units | 公制 ↔ 英制换算 |
create_shopping_list | 按店铺区域整理 |
estimate_cost | 预算计算 |
设置与运行
# Install dependencies
pnpm install
# Build and run the server
pnpm run dev
# Or build and start separately
pnpm run build
pnpm start服务器运行于 http://localhost:3000/mcp
使用MCP Inspector进行测试
在一个终端中，启动服务器：
pnpm start在另一个终端中，启动检查器：
pnpm run inspect然后在检查器界面中：
- 选择“HTTP (SSE)”传输方式
- 输入网址：
http://localhost:3000/mcp - 点击连接
现在你可以交互式地测试所有工具了！
其工作原理
这台服务器使用：
- MCP SDK（MCP软件开发工具包） 用于协议处理
- 可流式传输的HTTP服务器传输（或：支持流式传输的HTTP服务器传输） 用于基于HTTP的工具调用
- TheMealDB API 对于真实食谱数据（无需API密钥！）
- 佐德 用于模式验证
每个工具都注册了输入/输出模式，以便AI客户端了解如何使用它们，并能够智能地将它们串联起来。
测试演示
连接一个兼容MCP的AI客户端（如Claude桌面版或您自己的客户端）到 http://localhost:3000/mcp 并尝试：
“我想为8个人做咖喱鸡块（Chicken Tikka Masala）”
“帮我找一份牛肉炖白菜（注：Stroganoff通常指的是一道以牛肉和酸奶油为主要食材的菜肴，但中文里常将其译为“牛肉炖白菜”以符合口味习惯，实际翻译时可根据具体菜谱调整）的食谱，按3人份的比例调整，并告诉我大概需要多少钱。”
“我今晚要为6个人的晚宴做海鲜饭，帮我一起计划一下。”
人工智能将自动决定调用哪些工具以及调用的顺序！
为何这很重要
传统的聊天机器人只能以文本形式回应。而使用MCP：
- AI可以 采取行动 通过调用工具
- 工具可以是 被锁链锁在一起 对于复杂的工作流程
- 一个简单的请求 → 完整解决方案
- 展示；证明 实用的人工智能工具 超越对话
建筑亮点
- 每个HTTP请求都会获得一个新的传输实例（防止ID冲突）
- 工具返回文本内容和结构化数据
- 模式指导AI正确使用工具
- 真实的外部API集成（TheMealDB）
看见 CLAUDE.md 关于详细的实施说明。