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Meal Ingredient Footprint CalculatorをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。食材とメニューの環境負荷を可視化しましょう

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

How Vinkius works: one connection, every tool, in any AI
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 4機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

Meal Footprint Engineで使える4機能の一部です。

  1. 01

    メニュー全体の負荷を合計する

    複数の食材による影響を集計し、メニュー全体の正確な環境負荷を算出します。

  2. 02

    単一食材の負荷を計算する

    特定の食材一つひとつが持つ環境負荷を詳細に計算します。

  3. 03

    一人当たりの負荷を算出する

    メニュー全体の負荷を人数で割り、一人あたりの環境影響を割り出します。

  4. 04

    負荷レポートの要約を作成する

    異なる影響カテゴリーを比較するための、概要レポートを生成します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Menu Carbon Labeling

Calculate the CO2e of a recipe to help inform customers about its environmental cost.

02

Supply Chain Auditing

Use transport factors and distances to see how shipping affects an ingredient's footprint.

03

Recipe Optimization

Compare two different ingredient sets to see which one uses less water or packaging.

04

Sustainability Reporting

Generate high-level summaries of water and carbon usage for food production analysis.

1つのConnector、すべてのAI

Meal Footprint Engineは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Meal Footprint Engineを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均836ms。本番環境で高速。

Meal Footprint Engineは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大889ms
10月6日今日
最速日
782ms
最遅日
889ms
14日間の傾向
改善傾向-12%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。4個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Meal Footprint Engine のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Meal Footprint Engine のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Meal Footprint Engine Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_oIJTuoGrBvAaz6dIw8QpFwBGiWm7wciOqhkJHFkI/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Meal Footprint Engine capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "meal-ingredient-footprint-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_oIJTuoGrBvAaz6dIw8QpFwBGiWm7wciOqhkJHFkI/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Meal Footprint EngineをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Meal Footprint Engineユーザーが任せたい仕事のために。

食の持続可能性をデータに基づいて管理したい専門家や、環境配慮型のメニュー開発を行う方に最適です。

  • 01

    メニュー開発者

    環境負荷の低い、サステナブルなメニューの設計と評価に活用できます。

  • 02

    食品科学者

    食材のライフサイクルにおける環境影響を定量的に分析できます。

  • 03

    サステナビリティ担当者

    企業の食に関する環境目標の達成状況を数値で把握できます。

FAQ

Meal Footprint Engineユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What metrics does this MCP calculate?

    It calculates carbon emissions, water usage, packaging waste, and transport impact.

  • 02

    How do I calculate the impact of a whole meal?

    You use the calculate_meal_totals capability to sum the impact of all ingredients in the dish.

  • 03

    Can I see the impact per person?

    Yes, use the calculate_per_serving_footprint capability to divide the total impact by the number of servings.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    It works with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Do I need to provide my own sustainability factors?

    Yes, you provide the specific emission, water, packaging, and transport factors for the calculation.

  • 06

    How do I calculate the impact of a single ingredient?

    You can use the calculate_ingredient_impact capability by providing the ingredient name, its weight in grams, and the specific intensity factors for emissions, water, packaging, and transport.

  • 07

    Can I see the impact per person for a recipe?

    Yes, after calculating the total meal impact, use calculate_per_serving_footprint to divide the totals by the number of servings.

  • 08

    What environmental metrics are tracked?

    The server tracks carbon emissions, water footprint, packaging waste, and transport impact.

さがす

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