Food-Recipe-MCP 是一个面向 AI 智能体（AI agents）和大语言模型（LLM）的生产级食品食谱语义搜索服务器，基于 Model Context Protocol（MCP）构建。
主要能力：
- 在 Food.com 的 5 万多条食谱上执行语义搜索。
- 采用两阶段混合检索：稠密（dense）向量检索与稀疏（sparse）BM25 检索，通过 Reciprocal Rank Fusion（RRF）融合，再经过交叉编码器（cross-encoder）重排序。
- 查询支持英语和挪威语自然语言。
- 可按饮食（diet）、烹饪时间和难度进行过滤。
- 食谱数据包含每份的营养信息（热量、脂肪、蛋白质、碳水化合物、钠、纤维、糖）以及用户评分和评分数量。
- 食谱覆盖广泛的菜系、餐食类型和烹饪风格。
使用方式：
- 可通过 MCP 客户端配置进行接入（官方文本中提及“Add to your MCP client config”和“Or with Claude Code”，但未给出具体配置内容与安装命令，此处暂未提供）。
- 提供在线端点：https://recipes.aidatanorge.no/mcp，传输方式为 streamable-http。
- 提供在线演示：https://recipes.aidatanorge.no/ ，可在浏览器中试用，无需安装或配置。
示例查询：
- “Swedish meatballs with gravy”
- “healthy high-protein chicken bowl”
- “easy chocolate cake for beginners”
- “traditional Norwegian kjøttkaker”
- “hurtig pasta med kylling”
技术栈：
- 嵌入（Embeddings）：intfloat/e5-large-v2（1024 维稠密）+ Qdrant/bm25（稀疏）
- 重排序器（Reranker）：cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1
- 向量数据库：Qdrant（自托管）
- 服务器：FastMCP 3.2 over HTTP
- 基础设施：Ubuntu Server 24 LTS、Cloudflare Tunnel
适用场景：
- 需要在 AI 智能体或 LLM 应用中集成食谱检索能力的开发者。
- 需要按饮食、烹饪时间和难度筛选食谱并获取营养信息的场景。
- 需要支持英语或挪威语自然语言查询的食谱搜索场景。
限制：
- 官方文本未说明收费、价格、平台、效果指标或具体的使用步骤细节，这些信息暂未提供。
- 数据来源为 Food.com，约 5 万条食谱。
