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「パパ、MCPを使えば献立考えるの楽になるよ」

2025/05/05に公開

Python

Model Context Protocol

LLM

生成 AI

tech

 とある平日の夕方娘「ねぇパパ、今日の晩ご飯なに？」
ワイ「うーん……冷蔵庫にウインナーと残りもんのキャベツあるから、焼きそばにでもしよか」
娘「また焼きそば？　3日連続なんだけど」
ワイ「献立考えるのって、ほんま骨折れるんや！　仕事終わってクタクタやのにレシピ探す余裕ないねん」
娘「……だったらパパ、機械に任せればいいじゃん」
ワイ「機械て、お前また電子レンジに喋りかけるつもりか？」
娘「違うよ。MCPサーバー立てて、レシピをツールとして公開して、あとはLLMに献立考えさせればいいだけだよ」
ワイ「M…C…P？　なんやそれ新しい格闘ゲームか？」
娘「“Model Context Protocol” の略。ローカルで動くツール群を LLM が呼び出せる仕組み。

最近 ChatGPT や Claude と繋げるの流行ってるでしょ？」

 MCPサーバーって何を作ればいいの？ワイ「せやけどワイ、APIとかよー分からへんわ」
娘「心配ご無用。ツールは2個だけでいいよ」


ツール名
役割
引数
戻り値


list_tags()
料理タグ一覧を返す
–
string[]

get_recipes_by_conditions()
時間・カロリー条件でレシピを返す

max_time, max_calories

Recipe[]

娘「この 2 つを Python でも TypeScript でもいいから実装して、mcp.run(transport='stdio') で起動。

Claude for Desktop に登録すれば、LLM 側が勝手に呼んでくれるから！」
ワイ「どうことや？さっぱりわからん」
娘「見たほうが早いよ、10分で作るから見逃さないでね」

 娘による10分クッキングレシピデータを recipes.json に保存
[
  { "title": "鶏の照り焼き", "tags": ["主菜", "肉"], "time": 20, "calories": 450 },
  { "title": "ほうれん草のお浸し", "tags": ["副菜", "ヘルシー"], "time": 10, "calories": 60 },
  { "title": "味噌汁", "tags": ["汁物"], "time": 15, "calories": 90 }
]
MCPサーバーファイル menu.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import json, random
mcp = FastMCP("menu")
RECIPES = json.load(open("recipes.json", encoding="utf-8"))

@mcp.tool()  # 一覧ツール
async def list_tags() -> list[str]:
    tags = {t for r in RECIPES for t in r["tags"]}
    return sorted(tags)

@mcp.tool()  # 条件検索ツール
async def get_recipes_by_conditions(max_time:int=30, max_calories:int=500):
    return [r for r in RECIPES if r["time"]<=max_time and r["calories"]<=max_calories]

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")
Claude for Desktop 設定

claude_desktop_config.json に
{
  "mcpServers": {
    "menu": {
      "command": "python",
      "args": ["menu.py"]
    }
  }
}
ワイ「……ホンマに10分で書きよった！」
娘「ソース短いからね。あとはLLM側プロンプトに

『夕食を考えて。カロリーは700kcal以内、30分で作れる献立にして』って頼めば完了。」

 実際に使ってみたClaude に「今日の献立よろしく。30分以内・600kcal以内」と送信
Claude → list_tags() でタグ把握
Claude → get_recipes_by_conditions(30,600) 呼び出し
Claude が返ってきたレシピを組み合わせ、提案メニューを自然文で回答
Claude の返答例
主菜: 鶏の照り焼き (450kcal / 20分)
副菜: ほうれん草のお浸し (60kcal / 10分)
汁物: 味噌汁 (90kcal / 15分)

合計 600kcal / 同時調理で約25分
ワイ「……ええやん！　これ明日から毎日頼むわ」
娘「でしょ？　パパの仕事が1つAIに代替されたね！」
ワイ「作るところまでやってくれると嬉しいんだけど」
娘「パパは怠惰だな〜」

 おまけ: 娘、ひらめく娘「ねぇパパ、今日もAIくんに献立考えてもらっていい？」
ワイ「いいよ」
娘「じゃあ、AIくん今日の献立はスイーツ中心でお願い」
ワイ「えええ？ 待て待て待て待て」
Claude の返答

スイーツ中心の今日の献立をご提案します！
【主役スイーツ】
クッキーシュー（約300kcal／60分）
厚切りフレンチトースト（約500kcal／20分）
【サイドにおすすめ】
ブロッコリーと卵のサラダ（250kcal／20分）

※甘いものの合間に、さっぱりサラダもおすすめ！
お好みでフルーツやアイスを添えても楽しいですよ！

他にもスイーツレシピを知りたい場合は、ジャンルや材料を教えてください！
娘「やったぁ！今晩はクッキーシューとフレンチトーストだね！」
ワイ「トホホ・・・いろいろ制約つけなアカンな・・・」

 まとめ献立を考えるのが面倒 → LLM＋MCP で自動化
MCPサーバーは簡単に作れる
コード： GitHub - ackkerman/recipes/mcp-server
〜おしまい〜

ツール名	役割	引数	戻り値
`list_tags()`	料理タグ一覧を返す	–	`string[]`
`get_recipes_by_conditions()`	時間・カロリー条件でレシピを返す	`max_time`, `max_calories`	`Recipe[]`

とある平日の夕方

MCPサーバーって何を作ればいいの？

娘による10分クッキング

実際に使ってみた

おまけ: 娘、ひらめく

まとめ

Discussion