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Hevy MCP Server

Hevy MCP Server

ローカル
github.com/VReippainenヘルスケア381 週間前に更新
リポジトリ

Hevy MCP Server について

Hevy MCP Serverは、HevyのトレーニングデータをLLMで利用できるようにするTypeScript製Node.jsサーバーです。記録や進捗の確認に使え、よく使う種目、推定1RM、保存済みルーティンからトレーニング用プロンプトを作成できます。

主な機能

  1. 01期間を指定したワークアウトの取得
  2. 02種目の進捗と回数別記録の追跡
  3. 03種目の絞り込みと実測・推定1RMの表示
  4. 04保存済みルーティンの取得
  5. 05トレーニング履歴に基づくプロンプト作成

活用シーン

  1. 01期間ごとのトレーニング量と時間の確認
  2. 02特定種目の長期的な進捗追跡
  3. 03履歴に基づく個別のトレーニング提案の生成

MCP 対応

Hevy APIからデータを取得し、ワークアウト履歴、種目の進捗、種目データ、ルーティンのツールをAIアシスタントに公開します。ツールのパラメーターを説明するリソースと、トレーニング用プロンプトの作成機能も備えています。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "hevy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vreippainen/hevy-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HEVY_API_KEY": "<HEVY_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @vreippainen/hevy-mcp-server
設定が必要な環境変数
HEVY_API_KEYシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@vreippainen/hevy-mcp-server

ツール

4

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
limitnumberいいえ取得するワークアウト数
startDatestringいいえ任意：ISO 日付文字列。この日付より後のワークアウトに絞り込みます
endDatestringいいえ任意：ISO 日付文字列。この日付より前のワークアウトに絞り込みます

詳細

Hevy MCP サーバー

Hevy のワークアウトデータを Model Context Protocol（MCP）経由で言語モデルに接続する、TypeScript 製の Node.js サーバーです。このサーバーは Hevy API からデータを取得し、ワークアウト履歴、エクササイズの進捗、自己記録にアクセスするためのツールを提供します。

MCP とは？

Model Context Protocol（MCP）は、Claude などの LLM が外部のデータソースやツールと連携できるようにする標準規格です。この MCP サーバーにより、AI アシスタントは Hevy のワークアウトデータにアクセスして分析できます。

利用可能なツール

この MCP サーバーは、以下のツールを提供します。

  • get-workouts：開始日から終了日までのワークアウトを取得します。期間とボリュームの統計情報とともに、日付の降順でワークアウトを返します。最大 10 件です。
  • get-exercise-progress-by-ids：日付範囲で絞り込み、指定したエクササイズの進捗を時系列で追跡します。回数ごとの記録も返します。
  • get-exercises：使用頻度順に並べた包括的なエクササイズデータを取得します。名前と日付範囲による絞り込みも任意で指定できます。実際の 1RM と推定 1RM も返します。
  • get-routines：保存済みのワークアウトルーティンを取得します。

ワークアウトプロンプトビルダー

このサーバーには、スマートなワークアウトプロンプトビルダーが含まれています。次のことができます。

  • 最もよく使用するエクササイズとその推定 1RM を分析します。
  • 保存済みのワークアウトルーティンを、エクササイズの詳細情報とともに一覧表示します。
  • 履歴に基づいて、AI アシスタントがパーソナライズされたワークアウトの提案を作成できるよう支援します。

リソースのドキュメント

このサーバーは、専用のリソースエンドポイントを通じて、利用可能なすべてのツールとそのパラメーターに関する包括的なドキュメントを提供します。このドキュメントには、次の内容が含まれます。

  • パラメーターの詳細な説明
  • 有効なパラメーターの範囲とデフォルト値
  • 使用例
Hevy API キーの取得

Hevy API キーを取得するには、Hevy API Documentation にアクセスし、認証手順に従ってください。Hevy の開発者ポータルから API アクセスに登録する必要があります。

Cursor への追加

この MCP サーバーを Cursor に追加するには、次の設定で ~/.cursor/mcp.json ファイルを更新します。

"hevy-mcp-server": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@vreippainen/hevy-mcp-server", "--stdio"],
  "env": {
    "HEVY_API_KEY": "your-api-key-here"
  }
}

your-api-key-here を実際の Hevy API キーに置き換えてください。

技術ドキュメント

インストール、設定、サーバーの実行、API エンドポイント、サービスメソッド、プロジェクト構成に関する詳細な技術情報については、TECHNICAL.md を参照してください。

リリースプロセス

このプロジェクトでは、自動バージョン管理とパッケージ公開に semantic-release を使用しています。コミットメッセージには Conventional Commits の仕様を採用しています。

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MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。