Hevy (unofficial) について
Hevy (unofficial)は、チャットでトレーニングルーティンを作成し、記録済みのワークアウトを確認したいHevyユーザー向けのMCPサーバーです。ルーティン管理に加え、エクササイズ履歴やトレーニング概要を扱います。利用にはHevy PRO APIキーが必要です。
主な機能
- 01エクササイズ検索とルーティン管理
- 02トレーニングルーティンの作成と更新
- 03記録済みワークアウトとセット詳細の確認
- 04エクササイズ履歴と推定1RMの確認
- 05週間トレーニング量と主要リフトの推移集計
活用シーン
- 01チャットでトレーニングルーティンを作成
- 02最近のワークアウトのセットを確認
- 03特定エクササイズの進捗を確認
- 04週間トレーニング量と主要リフトの推移を追跡
MCP 対応
MCPサーバーとして、MCPクライアントにHevyのルーティン、ワークアウト、トレーニング分析ツールを提供します。ホスト型コネクター、ローカルstdioサーバー、またはユーザーが管理するインフラで実行できます。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcpclaude mcp add --transport http almostjacked-hevy https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcp{"mcpServers":{"almostjacked-hevy":{"type":"http","url":"https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"almostjacked-hevy":{"type":"http","url":"https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"almostjacked-hevy":{"type":"http","url":"https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"almostjacked-hevy":{"serverUrl":"https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
hevy-mcp
Hevy 用の非公式 MCP サーバーです。チャットでトレーニングプログラムを設計すると、AI が Hevy アカウントにルーティンを直接作成し、記録したトレーニングを分析します。Hevy PRO API キー(hevy.com/settings?developer)が必要です。
使用方法
ホステッド版(最も簡単 — claude.ai のウェブ、モバイル、デスクトップ)
claude.ai → 設定 → コネクターでカスタムコネクターを追加します。
https://hevy-coach.ajwallacemusic.workers.dev/mcp
Hevy API キーの入力を求められます。キーはご自身の OAuth 許可情報に暗号化して保存され、api.hevyapp.com にのみ送信されます。
Claude Desktop ワンクリック
hevy-mcp.mcpb をダウンロードし、ダブルクリックして、求められたらキーを貼り付けます。
ローカル(Claude Code / Cursor / 任意の stdio クライアント)
claude mcp add hevy -e HEVY_API_KEY=<key> -- npx -y @almostjacked/hevy-mcp
セルフホスト(無料、ご自身のインフラ)
公開パッケージには worker が含まれているため、クローンは不要です。
mkdir hevy-worker && cd hevy-worker && npm init -y
npm install @almostjacked/hevy-mcp wrangler
cat > wrangler.jsonc <<'EOF'
{
"name": "hevy-mcp",
"main": "node_modules/@almostjacked/hevy-mcp/dist/worker.js",
"compatibility_date": "2026-07-01",
"compatibility_flags": ["nodejs_compat"]
}
EOF
npx wrangler deploy
npx wrangler secret put AUTH_TOKEN # any long random string — becomes your Bearer token
npx wrangler secret put HEVY_API_KEY # from hevy.com/settings?developer
クライアントでカスタムヘッダーをサポートしている場合は、worker の URL(https://hevy-mcp.<your-subdomain>.workers.dev/mcp)を追加します。例:Claude Code の場合は
claude mcp add --transport http hevy-selfhost <url> --header "Authorization: Bearer <token>" を実行します。
claude.ai のカスタムコネクターはカスタム認証ヘッダーをサポートしていません。claude.ai では上記のホステッド版を使用するか、Cloudflare Access の背後に worker を配置してください。
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
| search_exercises | ユーザーのHevyエクササイズライブラリを名前で検索します(あいまい検索)。テンプレートID、正確なタイトル、種目タイプ、対象筋群、器具を返します。 |
| list_routine_folders | ユーザーのルーティンフォルダー(IDとタイトル)を一覧表示します。フォルダーを作成する前に確認し、名前が一致する既存のものがあれば再利用してください。 |
| create_routine_folder | ルーティンフォルダーを作成します。同じタイトルのフォルダーがすでに存在する場合は、既存のフォルダーを返します(重複は作成しません)。 |
| list_routines | ユーザーの既存のルーティン(ID、タイトル、folder_id、エクササイズ数)を一覧表示します。重複作成の回避に使用します。 |
| create_routine | ルーティンを作成します(重量はポンド優先:weight_lbは2.5/5 lb単位に丸められます。RPEはメモに統合されます。スーパーセットに対応し、時間/距離の目標も指定できます)。 |
| get_workouts | ユーザーが最近記録したワークアウトを新しい順に、タイトル、日付、所要時間、エクササイズごとのセット数とトップセットを含む簡潔な概要として取得します。1件のワークアウトのすべてのセットの詳細を確認するには、get_workoutを使用します。 |
| get_workout | 1件の記録済みワークアウトについて、すべてのセットを取得します(重量はkg)。get_workoutsで取得したIDを使用してください。 |
| get_workout_count | ユーザーがHevyで記録したワークアウトの総数を取得します。 |
| get_exercise_history | 1つのエクササイズについて、過去のセットと推定1RM(lb)を取得します(全履歴、日付範囲の指定は任意)。 |
| get_routine | 1件のルーティンの全内容(すべてのエクササイズとセット)を取得します。update_routineを呼び出す前に必ず実行し、ルーティン全体を送信できるようにしてください。 |
| update_routine | 既存のルーティンを置き換えます。警告:この操作はルーティンを上書きします。Hevyは送信された内容でエクササイズを完全に置き換えるため、まずget_routineを呼び出し、残したいエクササイズをすべて含めてください。ここではフォルダーを変更できません。時間/距離/カスタム指標のセット目標は安全に往復変換されます。 |
| get_training_summary | 週ごとのセッション数/ボリューム(lb)、筋群ごとのセット数、主要リフトの1RM推移を取得します。 |
プライバシーポリシー
Hevy APIキーとトレーニングデータは、api.hevyapp.comにのみ送信されます。 stdio/.mcpb版はすべてお使いのマシン上で動作します。ホスト型インスタンスに保存されるのは、暗号化されたOAuth認可情報だけです。接続を解除すると、認可は取り消されます。 ログへの記録や第三者との共有は一切ありません。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。