https://github.com/slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server
식품의약품안전처(K-MFDS) 식품영양성분DB를 MCP(Model Context Protocol) 도구
https://github.com/slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server
food
Last synced: 9 months ago
JSON representation
식품의약품안전처(K-MFDS) 식품영양성분DB를 MCP(Model Context Protocol) 도구
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server
- Owner: slicequeue
- Created: 2025-07-20T13:15:13.000Z (11 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-08-02T15:50:33.000Z (11 months ago)
- Last Synced: 2025-08-09T09:29:12.479Z (11 months ago)
- Topics: food
- Language: TypeScript
- Homepage:
- Size: 230 KB
- Stars: 1
- Watchers: 0
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
- awesome-mcp-korea - k-mfds-fooddb-mcp-server
README
# K-MFDS FoodDB MCP Server
> **식품의약품안전처(K-MFDS) 식품영양성분DB를 MCP(Model Context Protocol) 도구로 바로 활용!**
[](https://smithery.ai/server/@slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server)
[](https://github.com/slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server)
[](https://www.npmjs.com/package/k-mfds-fooddb-mcp-server)
## 실행 화면
| 예시1 일반 검색 |
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 
|
| 예시2 응용 검색 |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| 
|
**사용방법은 아래 `🛠️ 사용 가능한 MCP 도구`를 참고해주세요 :)**
---
## ✨ 빠른 시작 (npx)
```bash
npx k-mfds-fooddb-mcp-server
```
- MCP 호환 플랫폼(예: ModelContext, MCP SDK 등)에서 바로 실행할 수 있습니다.
- 표준 입력/출력(STDIO) 기반 MCP 서버로 동작합니다.
---
## 🚀 MCP 클라이언트 설정
### Gemini (Google AI Studio)
1. **Google AI Studio**에서 새 프로젝트 생성
2. **Tools** 섹션에서 **Add tool** 클릭
3. **MCP Server** 선택
4. 설정:
```
Name: K-MFDS FoodDB
Command: npx k-mfds-fooddb-mcp-server
```
5. **Save** 클릭
### Cursor
1. **Cursor** 설정에서 **Extensions** → **MCP** 활성화
2. `~/.cursor/mcp_servers.json` 파일 생성/수정:
```json
{
"mcpServers": {
"k-mfds-fooddb": {
"command": "npx",
"args": ["k-mfds-fooddb-mcp-server"],
"env": {
"GOV_API_KEY": "발급받은_식약처_API_키"
}
}
}
}
```
3. Cursor 재시작
> 💡 **환경변수 설정**: `env` 섹션에 `GOV_API_KEY`를 추가하세요. API 키는 [공공데이터포털](https://www.data.go.kr/data/15000161/openapi.do)에서 발급받을 수 있습니다.
### Continue
1. **Continue** 설정에서 **MCP Servers** 섹션으로 이동
2. 새 서버 추가:
```yaml
Name: k-mfds-fooddb
Command: npx k-mfds-fooddb-mcp-server
Environment Variables:
GOV_API_KEY: 발급받은_식약처_API_키
```
3. **Save** 클릭
> 💡 **환경변수 설정**: Environment Variables 섹션에 `GOV_API_KEY`를 추가하세요.
### ModelContext
1. **ModelContext** 설정에서 **MCP Servers** 탭
2. **Add Server** 클릭
3. 설정:
```json
{
"name": "K-MFDS FoodDB",
"command": "npx",
"args": ["k-mfds-fooddb-mcp-server"],
"env": {
"GOV_API_KEY": "발급받은_식약처_API_키"
}
}
```
4. **Connect** 클릭
> 💡 **환경변수 설정**: `env` 섹션에 `GOV_API_KEY`를 추가하세요.
### 기타 MCP 호환 클라이언트
대부분의 MCP 호환 클라이언트에서 다음과 같이 설정:
```json
{
"name": "k-mfds-fooddb",
"command": "npx",
"args": ["k-mfds-fooddb-mcp-server"],
"env": {
"GOV_API_KEY": "발급받은_식약처_API_키"
}
}
```
> 💡 **환경변수 설정**: `env` 섹션에 `GOV_API_KEY`를 추가하세요. API 키는 [공공데이터포털](https://www.data.go.kr/data/15000161/openapi.do)에서 발급받을 수 있습니다.
---
## 📦 설치 (npm)
### Installing via Smithery
To install k-mfds-fooddb-mcp-server for Claude Desktop automatically via [Smithery](https://smithery.ai/server/@slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server):
```bash
npx -y @smithery/cli install @slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server --client claude
```
### Installing manually
```bash
npm install -g k-mfds-fooddb-mcp-server
# 또는 프로젝트에 설치
npm install k-mfds-fooddb-mcp-server
```
---
## ⚡ 환경 변수 설정
1. `.env` 파일을 프로젝트 루트에 생성하세요. (예시: `env.example` 참고)
2. 필수 항목:
- `GOV_API_KEY`: 식품의약품안전처 OpenAPI 키
```env
GOV_API_KEY=발급받은_식약처_API_키
```
> API 키는 [공공데이터포털](https://www.data.go.kr/data/15000161/openapi.do)에서 신청/발급받을 수 있습니다.
---
## 🛠️ 사용 가능한 MCP 도구
### 1. 식품 검색 도구 (`searchFoodNutrition`)
- **설명**: 식품명, 제조사, 카테고리 등 다양한 조건으로 식품 영양성분 정보를 검색합니다.
- **입력 파라미터**:
- `foodNameKr`: 식품명 (예: "사과")
- `makerName`: 제조사명 (예: "농심")
- `foodCategory1Name`: 식품 대분류명 (예: "과일류")
- `itemReportNo`: 품목제조보고번호
- `researchYearMonthDate`: 데이터 생성일자 (YYYYMMDD)
- `pageNo`: 페이지 번호 (기본값: 1)
- `numOfRows`: 한 페이지 결과수 (기본값: 10, 최대: 100)
- `updateDate`: 데이터 수정일자 (YYYYMMDD)
- `dbClassName`: 품목대표/상용제품 구분
#### ✅ 예시 요청
```json
{
"foodNameKr": "사과",
"numOfRows": 5
}
```
#### ✅ 예시 응답
```json
{
"data": [
{
"foodNameKr": "사과",
"makerName": "농협",
"foodCategory1Name": "과일류",
"servingSize": "100g",
"nutritionComponents": [
{ "name": "열량", "value": "52", "unit": "kcal" },
{ "name": "단백질", "value": "0.3", "unit": "g" }
],
"itemReportNum": "2020123456789",
"researchDate": "20201201"
}
],
"paging": {
"totalCount": "100",
"pageNo": "1",
"numOfRows": "10"
}
}
```
---
### 2. 영양성분 코드 조회 도구 (`getNutritionComponentTypes`)
- **설명**: 식품영양성분DB에서 제공하는 영양성분 코드/이름/단위 목록을 조회합니다.
- **입력 파라미터**: 없음
#### ✅ 예시 응답
```json
{
"items": [
{
"code": "AMT_NUM1",
"name": "에너지",
"label": "에너지(kcal)",
"unit": "kcal"
},
{ "code": "AMT_NUM2", "name": "수분", "label": "수분(g)", "unit": "g" },
{ "code": "AMT_NUM3", "name": "단백질", "label": "단백질(g)", "unit": "g" }
// ... 이하 생략
]
}
```
---
## 💬 실제 사용 예시 (LLM 질문)
### 🍎 식품 검색 도구 사용 예시
**Claude/Cursor에서 다음과 같이 질문하세요:**
> "사과의 영양성분 정보를 알려줘"
> "농심에서 만드는 라면의 영양성분을 검색해줘"
> "과일류 카테고리에서 칼로리가 낮은 식품들을 찾아줘"
### 📊 영양성분 코드 조회 도구 사용 예시
**Claude/Cursor에서 다음과 같이 질문하세요:**
> "식품영양성분DB에서 제공하는 영양성분 코드 목록을 보여줘"
> "어떤 영양성분들을 조회할 수 있나요?"
> "영양성분 단위 정보를 알려줘"
> "식품영양성분DB의 영양성분 분류 체계를 설명해줘"
### 🎯 실제 대화 예시
**사용자**: "사과의 영양성분을 알려줘"
**AI**: "사과의 영양성분 정보를 검색해드리겠습니다."
_[MCP 도구 호출: searchFoodNutrition]_
**AI**: "사과의 영양성분 정보입니다:
- 열량: 52 kcal (100g 기준)
- 단백질: 0.3g
- 지방: 0.2g
- 탄수화물: 13.8g
- 식이섬유: 2.4g
..."
**사용자**: "어떤 영양성분들을 조회할 수 있나요?"
**AI**: "식품영양성분DB에서 제공하는 영양성분 코드 목록을 확인해드리겠습니다."
_[MCP 도구 호출: getNutritionComponentTypes]_
**AI**: "다음과 같은 영양성분들을 조회할 수 있습니다:
- 에너지 (kcal)
- 수분 (g)
- 단백질 (g)
- 지방 (g)
- 탄수화물 (g)
- 식이섬유 (g)
- 회분 (g)
- 나트륨 (mg)
- 칼륨 (mg)
..."
### 🔍 고급 검색 예시
**사용자**: "닭가슴살 중에 칼로리가 낮고 단백질이 높은 식품을 찾아줘"
**AI**: "닭가슴살 관련 식품 중에서 칼로리가 낮고 단백질이 높은 것들을 검색해드리겠습니다. 식품영양성분DB에서 닭가슴살 관련 제품들을 찾아보겠습니다."
_[MCP 도구 호출: searchFoodNutrition]_
**AI**: "식품영양성분DB에서 닭가슴살 관련 제품들을 검색한 결과, 다음과 같은 식품들을 추천드립니다:
1. 닭가슴살 (생것, 100g 기준)
- 열량: 165 kcal
- 단백질: 31g
- 지방: 3.6g
2. 닭가슴살 (구운것, 100g 기준)
- 열량: 165 kcal
- 단백질: 31g
- 지방: 3.6g
3. 닭가슴살 (삶은것, 100g 기준)
- 열량: 165 kcal
- 단백질: 31g
- 지방: 3.6g
4. 닭가슴살 (튀긴것, 100g 기준)
- 열량: 165 kcal
- 단백질: 31g
- 지방: 3.6g
..."
---
## 🏃 MCP 서버 직접 실행 예시
```bash
npx k-mfds-fooddb-mcp-server
```
- MCP 플랫폼에서 자동으로 도구를 인식/등록합니다.
- STDIO 기반이므로, MCP SDK/ModelContext 등에서 바로 연결해 사용할 수 있습니다.
---
## 🏗️ 프로젝트 구조 (참고)
```
src/
├── config/ # 환경변수 및 설정
├── external/ # 외부 API 연동/매핑
├── tools/ # MCP 도구 구현
└── index.ts # MCP 서버 진입점
```
---
## 🧪 테스트
```bash
npm test
```
---
## 🤝 기여 및 문의
- Pull Request/이슈 환영합니다!
- 문의: [GitHub Issues](https://github.com/slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server/issues)
- 저장소: [GitHub Repository](https://github.com/slicequeue/k-mfds-fooddb-mcp-server)
---
## 📄 라이선스
ISC