wellness-nourish은(는) 무엇을 하나요?
AI 에이전트를 위한 로컬 우선 영양 MCP: 음식 검색, 바코드/이미지 인식, 식사 기록, 수분 섭취, 목표 설정 및 Telegram/Hermes 워크플로우.
기능
- 음식 검색: 다양한 데이터 소스에서 음식 정보를 검색합니다.
- 바코드/이미지 인식: 바코드 또는 이미지를 통해 식품을 식별합니다.
- 식사 기록: 소비한 음식을 기록하고 추적합니다.
- 수분 섭취: 물 섭취량을 기록하고 목표를 설정합니다.
- 목표 설정: 영양 및 수분 섭취 목표를 설정하고 진행 상황을 모니터링합니다.
- Telegram/Hermes 워크플로우: Telegram 봇 또는 Hermes를 통해 알림 및 자동화 워크플로우를 구성합니다.
시작하기
필수 조건
- MCP를 지원하는 AI 에이전트 (Claude Code, Cursor, Codex 등)
- Node.js 또는 Python (MCP 서버 실행 방식에 따라 다름)
설치
# 저장소 복제
git clone https://github.com/davidmosiah/wellness-nourish.git
cd wellness-nourish
# 의존성 설치
npm install
구성
mcp.json 파일(~/.mcp/servers.json 또는 프로젝트 루트)에 다음을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"wellness-nourish": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@davidmosiah/wellness-nourish"],
"env": {
"TELEGRAM_BOT_TOKEN": "your-telegram-bot-token",
"HERMES_API_KEY": "your-hermes-api-key"
}
}
}
}
사용 예시
음식 검색
AI 에이전트: "사용자, 오늘 점심으로 샐러드를 먹었어요. 칼로리를 알려주세요."
결과: 그릴드 치킨 샐러드 (1인분) - 350칼로리, 단백질 30g, 탄수화물 15g, 지방 20g
바코드 스캔
AI 에이전트: "바코드 1234567890123을 가진 제품의 영양 정보를 찾아주세요."
결과: 오트밀 쿠키 (100g 기준) - 450칼로리, 당류 25g
식사 기록
AI 에이전트: "오늘 아침 식사로 오트밀 200g을 먹었어요. 기록해주세요."
결과: 아침 식사 기록 완료: 오트밀 200g - 140칼로리
수분 섭취 기록
AI 에이전트: "물 500ml를 마셨어요."
결과: 수분 섭취 기록 완료: 500ml (오늘 총 1.2L / 목표 2L)
API 참조
| 기능 | 설명 |
|---|---|
search_food | 음식 검색 |
lookup_barcode | 바코드로 식품 정보 조회 |
log_meal | 식사 기록 |
log_hydration | 수분 섭취 기록 |
set_goal | 영양 목표 설정 |
get_progress | 목표 진행 상황 조회 |
send_telegram_notification | Telegram 알림 전송 |
trigger_hermes_workflow | Hermes 워크플로우 트리거 |
라이선스
MIT
기여
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