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HevyMCP - AI-Powered Fitness Assistant

HevyMCP - AI-Powered Fitness Assistant

ローカル
github.com/kani3894AI・エージェント041 週間前に更新

HevyMCP - AI-Powered Fitness Assistant について

HevyMCPは、Hevyフィットネスアプリのトレーニングを管理するPython製MCPサーバーとWebインターフェースです。自然言語での記録や種目検索、ルーティン整理に対応し、デモモードと実運用モードを備えています。

主な機能

  1. 01自然言語によるトレーニング記録
  2. 02あいまい検索による種目検索
  3. 03ルーティンとフォルダーの管理
  4. 04Webhookイベントの購読
  5. 05デモまたは実運用モードのWebインターフェース

活用シーン

  1. 01文章で種目を指定してトレーニングを記録
  2. 02種目名や筋肉群から種目を検索
  3. 03トレーニングルーティンの作成と整理
  4. 04Webhookで変更イベントを追跡

MCP 対応

トレーニング、種目、ルーティン、フォルダー、Webhookを扱う22個のツールをMCPクライアントに公開します。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

🚀 HevyMCP - AI を活用したフィットネスアシスタント&MCP サーバー

HevyMCP は、Hevy フィットネスアプリ向けの AI を活用した Model Context Protocol(MCP)サーバーです。自然言語、ウェブインターフェース、または Claude や ChatGPT などの AI アシスタントを使って、ワークアウトの記録、エクササイズの検索、ルーティンの管理などを行えます。


🌟 機能

  • 自然言語によるワークアウトの記録(「ベンチプレス 135 lbs で 3x8」)
  • スマートなエクササイズのマッチング(あいまい検索、NLP、ユーザーの設定)
  • ルーティンとフォルダーの管理
  • Webhook サブスクリプション
  • モダンなウェブインターフェース(デモモードと実モード)
  • AI アシスタント向け MCP サーバー

⚡ クイックスタート

🎮 Playground で試す(インストール不要)

Smithery Playground ですぐに HevyMCP を体験できます:

npx -y @smithery/cli install hevymcp --client claude

または、Smithery MCP Registry にアクセスして「hevymcp」を検索してください。

📦 ローカルインストール
1. 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt
2. Hevy API キーを設定する(実際に使用する場合)
# Create .env file
echo "HEVY_API_KEY=your_hevy_api_key_here" > .env
3. ウェブインターフェースを起動する
python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000

デモモードの場合(API キー不要、サンプルデータのみ):

export DEMO_MODE=true
python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000

🖥️ ウェブインターフェース

  • ワークアウトの記録、検索、筋肉群の閲覧をすぐにお試しいただけます。
  • デモモード: 公開デモサイト専用です。API キーは不要で、一般公開で安全に使用でき、サンプルデータのみを扱います。
  • 実モード: ローカルインストール向けです。実際に記録するには API キーを入力してください(ローカルでのみ使用され、第三者に送信されることはありません)。ローカルではデモモードを使用しないでください。

🛠️ API エンドポイント(開発者向け)

ルーティン
  • GET /mcp/routines — すべてのルーティンを一覧表示
  • POST /mcp/routines — 新しいルーティンを作成
  • GET /mcp/routines/{routine_id} — ID でルーティンを取得
  • PUT /mcp/routines/{routine_id} — ルーティンを更新
ルーティンフォルダー
  • GET /mcp/routine-folders — すべてのフォルダーを一覧表示
  • POST /mcp/routine-folders — 新しいフォルダーを作成
  • GET /mcp/routine-folders/{folder_id} — ID でフォルダーを取得
Webhook
  • GET /mcp/webhooks — すべての Webhook サブスクリプションを一覧表示
  • POST /mcp/webhooks — Webhook を作成
  • DELETE /mcp/webhooks/{webhook_id} — Webhook を削除
その他のエンドポイント
  • POST /mcp/workout — ワークアウトを記録(NLP)
  • GET /mcp/workouts — 最近のワークアウトを一覧表示
  • GET /mcp/exercises/search?query=bench — エクササイズを検索
  • GET /mcp/exercises/muscle-groups — 筋肉群を一覧表示

🤖 MCP ツール(AI アシスタント向け)

ワークアウトツール
  • log_workout — 自然言語でワークアウトを記録(「ベンチプレス 135 lbs で 3x8」)
  • get_workout_history — ページネーション付きで最近のワークアウトを一覧表示
  • get_workout_count — ワークアウトの統計情報を取得
  • get_workout_events — ワークアウトの更新・削除イベントを取得
エクササイズツール
  • search_exercises — あいまい検索で名前からエクササイズを検索
  • get_muscle_groups — 利用可能なすべての筋肉群を一覧表示
  • get_exercises_by_muscle_group — 筋肉群で絞り込んだエクササイズを取得
  • update_exercise_template — 既存のエクササイズテンプレートを変更
  • delete_exercise_template — エクササイズテンプレートを削除
ルーティン管理
  • list_routines — ページネーション付きでワークアウトルーティンをすべて一覧表示
  • create_routine — 新しいワークアウトルーティンを作成
  • get_routine — ID で特定のルーティンを取得
  • update_routine — 既存のルーティンを変更
  • delete_routine — ルーティンを削除
フォルダーの整理
  • list_routine_folders — すべてのルーティンフォルダーを一覧表示
  • create_routine_folder — 整理用フォルダーを作成
  • get_routine_folder — ID でフォルダーの詳細を取得
  • update_routine_folder — フォルダーのプロパティを変更
  • delete_routine_folder — フォルダーを削除
Webhook 連携
  • list_webhooks — すべての Webhook サブスクリプションを一覧表示
  • create_webhook — リアルタイムイベントのサブスクリプションを作成
  • delete_webhook — Webhook サブスクリプションを削除

🧩 API 構成(コントリビューター向け)

  • app/integrations/hevy_api.py — Hevy API クライアント(新しいエンドポイントはここに追加します)
  • app/endpoints/ — FastAPI エンドポイント(新しいルートはここに追加します)
  • app/mcp_server.py — MCP ツールの定義とハンドラー
  • app/web_interface.py — Web UI のロジック(デモモードと実モード)

🛡️ 安全性とプライバシー

  • デモモード: API キーは不要で、データは保存されず、公開デモでも安全に使用できます。
  • 実モード: API キーはローカルでのみ使用され、第三者に送信されることはありません。
  • 実際の API キーを公開サーバーや共有サーバーに入力しないでください!

🤝 コントリビュート

  1. このリポジトリをフォークしてクローンします。
  2. 仮想環境を作成します:
    python -m venv venv
    source venv/bin/activate
    
  3. 依存関係をインストールします:
    pip install -r requirements.txt
    
  4. 新しいエンドポイント/ツールを追加します:
    • hevy_api.py(API クライアント)に追加します
    • endpoints/(FastAPI)に追加します
    • mcp_server.py(MCP ツール)に追加します
  5. プルリクエストを作成してください!

💬 ご質問はありますか?

  • GitHub でイシューまたはディスカッションを作成してください。
  • プルリクエストやフィードバックを歓迎します!

コメント

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。