健身数据协议服务

Hevy MCP

用于与Hevy锻炼跟踪API交互的TypeScript模型上下文协议（MCP）服务器实现。

概述

Hevy MCP通过模型上下文协议为AI助手提供对Hevy锻炼数据的访问。该服务器使人工智能工具能够检索和分析您的锻炼历史，帮助您深入了解您的健身之旅。

特性

• 从Hevy API检索锻炼历史记录
• 实现AI辅助集成的模型上下文协议
• 具有可配置选项的简单设置

API工具

目前，MCP服务器提供以下工具：

• getWorkouts：使用分页检索用户锻炼

（我还没有说服自己，额外的方法对LLM有用——如果你有想法/想法，就放弃一个问题或公关！）

需求

• Node.js（v18或更高版本）
• Hevy API密钥(Hevy设置)
• 支持模型上下文协议的LLM（例如。， 克劳德桌面)

安装

克隆存储库

git clone https://github.com/amilz/hevy-mcp.git && cd hevy-mcp

安装依赖项

npm install

构建TypeScript代码：

npm run build

配置

在使用应用程序之前，您需要在LLM中设置Hevy API密钥(Claude Desktop示例).您的Claude Desktop配置文件应该如下所示：

{
    "mcpServers": {
        "hevy": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/path/to/hevy-mcp/build/src/index.js"
            ],
            "env": {
                "HEVY_API_KEY": "xyz"
            }
        }
    }
}

用法

重新启动LLM环境以应用更改。尝试一个简单的查询，比如“总结我最近5次锻炼”或“根据我最近10次锻炼，你能推荐今天的锻炼吗？”

依赖项

• @模型上下文协议/sdk：用于创建模型上下文协议服务器的MCP SDK
• 动物圈：TypeScript第一模式验证