Hevy MCP

Hevy MCP

Hevy のワークアウト追跡 API と連携する、TypeScript 製の Model Context Protocol（MCP）サーバー実装です。

概要

Hevy MCP は、Model Context Protocol を通じて、AI アシスタントから Hevy のワークアウトデータにアクセスできるようにします。このサーバーを利用すると、AI ツールがワークアウト履歴を取得して分析できるため、フィットネスの取り組みについて洞察を得るのに役立ちます。

機能

• Hevy API からワークアウト履歴を取得します
• AI アシスタントとの連携に Model Context Protocol を実装しています
• 設定可能なオプションを使って簡単にセットアップできます

API ツール

現在、MCP サーバーでは次のツールを利用できます。

• getWorkouts：ページネーションを使用してユーザーのワークアウトを取得します

（LLM で追加のメソッドが役立つかどうか、まだ確信が持てていません。アイデアや意見があれば、issue または PR をお寄せください！）

要件

• Node.js（v18 以降）
• Hevy API キー（Hevy の設定）
• Model Context Protocol に対応した LLM（例：Claude Desktop）

インストール

リポジトリをクローンします

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

依存関係をインストールします

npm install

TypeScript コードをビルドします：

npm run build

設定

アプリケーションを使用する前に、LLM に Hevy API キーを設定する必要があります（Claude Desktop の例）。Claude Desktop の設定ファイルは次のようになります：

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

使用方法

変更を適用するため、LLM の環境を再起動します。「直近 5 回のワークアウトを要約して」や「直近 10 回のワークアウトをもとに、今日のワークアウトを提案してくれますか？」のような簡単な質問を試してみてください。

依存関係

• @modelcontextprotocol/sdk：Model Context Protocol サーバーを作成するための MCP SDK
• zod：TypeScript ファーストのスキーマ検証ライブラリ