前言
我用Trae 做了一个有意思的Agent 「今晚吃什么」。 点击 s.trae.ai/a/6aa863 立即复刻，一起来玩吧！@Trae 官方账号 #TraeAgent #AI编程
背景
主观因素：常常不知道吃啥，正在学习做菜，对做菜的高潮已经达到最高。但是基于星座和性格问题，常常在选择上面纠结半天，以至于快下班时用Trae结合智能体+mcp去解决这个世纪难题。
如今市场上 MCPs 已遍地开花，但不少用户仍对如何最大化利用这些工具感到迷茫。
Trae 全新推出智能体（Agent）快速共享功能，只需简单几步即可完成创建与分享：
- 智能体创建：结合 prompt 与 MCP 配置，轻松定制你的专属 Agent。一键分享：支持直接发布至 掘金，或复制链接分享到微信、微博等社交平台。无缝协作：从搭建到传播，提供端到端的流畅体验，让智能体快速触达更多用户。
智能体 + mcp 结合起来，制作专属 Agent：
一键分享 + 发布：
正文
Agent 简介
🍳 HowToCook-MCP 美食智能体 🥘 —— 让AI成为你的私人膳食管家，告别"今天吃什么"的烦恼。
HowToCook-MCP 是基于Model Context Protocol打造的AI烹饪助手，通过对接知名开源菜谱库《程序员做饭指南》，为各类AI客户端提供智能化的膳食规划服务。
它能根据用户个性化需求，提供菜谱查询、智能推荐、一周膳食规划等功能，让AI真正成为你的"数字米其林大厨"。
为什么设计？解决了什么痛点？
💡 设计初衷：解决三大饮食痛点
- 选择困难症终结者
- 每日灵魂拷问"吃什么"？智能推荐今日菜单，3秒解决决策瘫痪
- 支持过敏原/忌口设置（如不吃香菜、海鲜过敏），避免"推荐了但不能吃"的尴尬
- 一键生成周度营养方案，告别临时凑合的外卖生活
🎯 设计理念：炫好饭拒绝拼好饭——让每顿饭都像精心烹饪的私房菜，而非凑单的外卖拼盘
技术实现原理
智能体：输入智能体的角色、语气、工作流程、工具偏好及规则规范等。
智能体架构：
graph LR A[AI客户端] -->|MCP协议| B(HowToCook-MCP服务器) B --> C[《程序员做饭指南》数据库] C --> D[智能推荐算法]核心组件：
- 角色设定：专业营养师+资深主厨双重身份工作流程：需求分析 → 数据库匹配 → 多维度筛选 → 个性化输出工具偏好：优先使用分类查询和智能推荐工具，避免全量数据加载交互规范：支持自然语言指令和结构化参数两种调用方式
Prompt
- “给我推荐适合素食者的菜谱。”“我想找一些适合早餐的食谱，有什么建议？”。“我不知道今天晚饭做什么菜，帮我想想吧。”。“根据我的饮食偏好和忌口，为我制定一周的餐食计划。”。
效果展示
场景1：快速决定今日晚餐
用户输入：
"为2人推荐晚餐，不吃辣"
AI输出：
- ✅搭配一：
- 糖醋里脊：经典传统名菜，酸甜可口，开胃美味蛏抱蛋：福州特色家常菜，搭配洋葱提鲜，营养均衡
- ✅搭配二：
- 蒜蓉虾：广东传统名菜，色香味俱全肉蛋盖饭：简单美味，富含蛋白质，15分钟即可完成
- ✅搭配三：
- 老妈蹄花：软烂入味，营养丰富葱烧海参：鲜美滋补（自动过滤川湘菜系，匹配适宜份量）
场景2：过敏人群膳食规划
用户输入：
"规划3人一周菜谱，对海鲜过敏"
AI输出：
（📅 完整周计划七天食谱，确保营养均衡）
总结
我用Trae 做了一个有意思的Agent 「今晚吃什么」。 点击 s.trae.ai/a/6aa863 立即复刻，一起来玩吧！@Trae 官方账号 #TraeAgent #AI编程
复刻我的智能体🚀 输入"今天吃什么？"开启美食之旅！即刻体验，刻不容缓哦🚀 🚀 🚀
☎️ 希望对大家有所帮助，如有错误，望不吝赐教，欢迎评论区留言互相学习。
