Rezept0r/README.md

Rezept0r

Self-hosted Rezept-Extraktor fuer Webseiten und Videos mit Import nach Tandoor Recipes.

Optimiert fuer den Betrieb auf einem Raspberry Pi 3 (512 MB Container-Limit, 1 Worker).

Features

• Website-Extraktion -- Rezepte von beliebigen Kochseiten (Chefkoch, Lecker, BBC Good Food, etc.)
• Video-Extraktion -- YouTube, TikTok, Instagram Reels, Vimeo, Reddit, Twitter/X
• 3-stufige Website-Analyse: recipe-scrapers -> LD+JSON / Schema.org -> GPT-4o-mini Fallback
• 4-stufige Video-Analyse: yt-dlp Metadaten -> Caption-Check -> Audio-Download -> Whisper-Transkription -> GPT-4o-mini
• Naehrwert-Berechnung: Bereits extrahiert -> USDA FoodData Central -> GPT-4o-mini Schaetzung
• Tandoor-Import per Klick (REST API + Bild-Upload)
• Rezept-Verlauf in lokaler SQLite-Datenbank
• Echtzeit-Fortschritt via Server-Sent Events (SSE)

Unterstuetzte Plattformen

Typ	Quellen
Video	YouTube, TikTok, Instagram Reels, Vimeo, Twitch, Twitter/X, Facebook, Reddit
Website	Alle Seiten mit Rezept-Schema (Schema.org), sowie beliebige Artikel per KI-Extraktion

Voraussetzungen

• Docker und Docker Compose
• OpenAI API-Key (fuer Whisper-Transkription und GPT-4o-mini)
• Optional: Tandoor-Instanz mit API-Token
• Optional: USDA FoodData Central API-Key

Installation

1. Repository klonen

git clone <repo-url>
cd Rezept0r

2. Umgebungsvariablen konfigurieren

.env-Datei im Projektroot erstellen:

OPENAI_API_KEY=sk-...
USDA_API_KEY=DEMO_KEY
TANDOOR_BASE_URL=http://tandoor:8080
TANDOOR_API_TOKEN=tda_...

Variable	Pflicht	Beschreibung
OPENAI_API_KEY	Ja	OpenAI API-Key fuer Whisper + GPT-4o-mini
USDA_API_KEY	Nein	USDA FoodData Central Key (Standard: DEMO_KEY)
TANDOOR_BASE_URL	Nein	URL der Tandoor-Instanz
TANDOOR_API_TOKEN	Nein	Tandoor Bearer-Token
TMP_DIR	Nein	Verzeichnis fuer temporaere Audio-Dateien (Standard: /app/tmp)
FFMPEG_LOCATION	Nein	Pfad zu ffmpeg (nur fuer lokale Windows-Entwicklung)

3. Starten

docker compose up -d --build

Die App ist unter http://localhost:88 erreichbar.

Logs anzeigen

docker compose logs -f

Lokale Entwicklung (ohne Docker)

python -m venv .venv
source .venv/Scripts/activate   # Windows
# source .venv/bin/activate     # Linux/Mac

pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Zusaetzlich muss yt-dlp und ffmpeg lokal installiert sein fuer Video-Extraktion.

Architektur

Browser
  |
  |  GET /api/extract/stream?url=...  (SSE)
  v
FastAPI (uvicorn, 1 Worker)
  |
  +-- Plattform-Erkennung (URL-Regex)
  |     |
  |     +-- Website?  -->  recipe-scrapers -> LD+JSON -> GPT-4o-mini
  |     +-- Video?    -->  yt-dlp Metadaten -> Caption-Check -> Audio/Whisper -> GPT-4o-mini
  |
  +-- Naehrwert-Anreicherung (USDA / GPT-4o-mini)
  +-- SQLite-Verlauf speichern
  +-- ExtractResponse an Browser (SSE event: result)
  |
  |  POST /api/import  (nach Klick auf "Importieren")
  v
Tandoor REST API

Dateistruktur

main.py                           FastAPI-App, Routen, Health-Check
app/
  config.py                       Pydantic-Settings aus .env
  models.py                       Alle Pydantic-Schemas (Recipe, Tandoor*, SSE-Events)
  api/
    extract.py                    GET /api/extract/stream (SSE-Endpoint)
    tandoor.py                    POST /api/import
    history.py                    GET /api/history, DELETE /api/history/{id}
  extractors/
    base.py                       URL-Plattformerkennung (Video vs. Website)
    website.py                    3-stufige Website-Extraktion
    video.py                      4-stufige Video-Extraktion (yt-dlp + Whisper)
  services/
    openai_service.py             Whisper-Transkription + GPT-4o-mini Extraktion
    nutrition.py                  3-stufige Naehrwert-Berechnung
    tandoor_service.py            Tandoor REST-Client + Bild-Upload
    history_service.py            SQLite-Verlauf (CRUD)
  static/
    index.html                    SPA-Frontend
    style.css                     Styling
    app.js                        Frontend-Logik (SSE, UI)

API-Endpunkte

Methode	Pfad	Beschreibung
GET	/	Frontend (SPA)
GET	/api/extract/stream?url=...	Rezept extrahieren (SSE-Stream)
POST	/api/import	Rezept nach Tandoor importieren
GET	/api/history	Extraktions-Verlauf abrufen
DELETE	/api/history/{id}	Verlaufseintrag loeschen
GET	/api/health	Health-Check

SSE-Events

Der Extraktions-Endpoint streamt drei Event-Typen:

• status -- Fortschrittsupdates (stage, message, progress 0-100)
• result -- Fertiges Rezept als JSON (ExtractResponse)
• error -- Fehlermeldung

Technische Hinweise

• yt-dlp wird immer als Subprocess aufgerufen (asyncio.create_subprocess_exec), nie ueber die Python-API, um den Event-Loop nicht zu blockieren
• Whisper hat ein Dateigroessen-Limit von 25 MB -- zu lange Videos fuehren zu einem Fehler
• recipe-scrapers laedt HTML selbststaendig -- es wird die URL uebergeben, nicht vorgeladenes HTML
• Bild-Upload nach Tandoor erfolgt per PATCH mit Multipart -- der Content-Type-Header wird nicht manuell gesetzt
• SSE-Header X-Accel-Buffering: no ist gesetzt fuer Nginx-Proxy-Kompatibilitaet
• Container laeuft mit 512 MB Memory-Limit und ohne Swap (SD-Karten-Schutz)

Lizenz

Privates Projekt.