Langgraph MCP Nutrition Analyzer
什么是Food Calories & Proteins Analyzer?
这是一个基于人工智能的营养分析工具,能够通过照片识别食物成分,自动计算营养成分,并提供专业的营养建议和知识解答。如何使用Food Calories & Proteins Analyzer?
只需上传食物照片,系统会自动分析食材,显示详细的营养信息,然后您可以进一步询问相关的营养问题。适用场景
适合健身人群、减肥人士、营养师、健康管理师以及所有关注饮食健康的人群使用。主要功能
智能食物识别
使用Google Gemini AI技术准确识别照片中的各种食物成分
精准营养计算
通过Nutritionix专业数据库计算卡路里、蛋白质等营养成分
智能问答系统
支持营养相关的后续问题,如'这份餐健康吗?'
营养知识库
集成Wikipedia提供食物营养价值和健康益处的详细信息
对话记忆功能
自动保存分析历史和对话内容,支持连续问答
友好用户界面
基于Streamlit的简洁直观的操作界面
优势
无需手动输入食物信息,拍照即可分析
基于专业营养数据库,数据准确可靠
支持中文交互,操作简单易懂
提供详细的营养知识和健康建议
支持连续对话,用户体验流畅
局限性
需要清晰的食品照片以获得最佳识别效果
某些罕见或混合食材可能识别不够准确
依赖网络连接和API服务可用性
部分功能需要API密钥配置
如何使用
准备环境
确保已安装Python环境,获取必要的API密钥(Gemini、Nutritionix)
配置密钥
在.env文件中设置您的API密钥
启动应用
运行Streamlit前端应用
上传图片
在网页界面中选择或拖拽食物照片进行上传
查看结果
系统自动分析并显示营养信息,可继续提问
使用案例
早餐营养分析
上传包含香蕉和牛奶的早餐照片,系统识别食材并提供详细的营养数据
健康建议咨询
分析完餐点后询问健康相关建议
食物知识学习
了解特定食物的营养价值和健康益处
常见问题
需要什么样的照片质量?
支持哪些食物类型?
如何获取API密钥?
数据准确性如何?
是否支持移动设备?
相关资源
项目代码库
完整的源代码和文档
Google Gemini API
获取Gemini API密钥
Nutritionix API
营养数据库API文档
Streamlit文档
前端框架使用指南

Figma Context MCP
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TypeScript
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Duckduckgo MCP Server
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DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
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Exa Web Search
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Baidu Map
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Python
39.0K
4.5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
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4.8分

Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
72.8K
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