关于 Heatwayve
Heatwayve 将力量训练应用中的训练数据以只读方式提供给连接的客户端。其 MCP 工具涵盖训练计划、训练记录、当前负重和动作历史。
主要功能
- 01只读训练概览与训练记录
- 02查询训练计划和当前负重
- 03查看动作历史
- 04获取图表样式信息
适用场景
- 01在 MCP 客户端查看近期训练记录
- 02核对当前计划负重
- 03检查训练计划和动作历史
MCP 相关
Heatwayve 提供远程 Streamable HTTP MCP 服务,包含只读训练工具。连接通过 OAuth 和 Face ID 或通行密钥进行,并使用 `training:read` 权限范围。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://heatwayve.app/mcpclaude mcp add --transport http app-heatwayve https://heatwayve.app/mcp{"mcpServers":{"app-heatwayve":{"type":"http","url":"https://heatwayve.app/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"app-heatwayve":{"type":"http","url":"https://heatwayve.app/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"app-heatwayve":{"type":"http","url":"https://heatwayve.app/mcp"}}}{"mcpServers":{"app-heatwayve":{"serverUrl":"https://heatwayve.app/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Heatwayve
展现最好的自己。 以证据为依据、自动调节的力量训练——塑造体格,有目的地行动。Next.js PWA,已上线:heatwayve.app。
每周训练 3 天的力量训练计划(A/B/C——深蹲与推、髋铰链与拉、爆发力与训练量),配备进阶引擎,可根据训练的主观难度做出调整;按肌群计算的训练量与以证据为依据的基准(MEV/MAV/MRV)对照;配件动作轮换引擎,无需你费心就能保持刺激的新鲜感;还有 Locker Room——训练成果不再只是数字,而是化为身体。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun │
│ ─── ─── ─── ─── ─── ─── ─── │
│ A Z2 B Mod C HIIT Rest │
│ Sq 60m Hinge 35m Pwr 8-10 ─ │
│ +Push +Pull +Vol ×20s │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
这就是 lib/programme.js 中的 WEEK——默认结构,而非牢笼。每周安排可由用户编辑;引擎会按你安排的周计划执行,并依次分配 A → B → C 力量训练时段。
为什么公开这个仓库
为了让科学经得起检验。训练编排、进阶规则和训练量基准都可供审查——阅读它们、提出质疑,并与相关文献(Israetel / Nuckols / Helms)对照。这就是全部目的:仓库本身就是依据,而非手册。本项目允许查看源代码,但并非开源——请参阅许可证。
训练计划
SESSIONS(lib/programme.js)是每周三天训练的模板:
| 日 | 主题 | 主项 | 超级组 | 收尾训练 |
|---|---|---|---|---|
| A 周一 | 深蹲与推 | 杠铃后蹲、杠铃卧推 | 哑铃反向弓步 + 地雷管推举 · 45 度髋部伸展 + 胸托哑铃划船 | 悬垂举腿 + 站姿提踵 |
| B 周三 | 髋铰链与拉 | 六角杠硬拉、杠铃推举 | 腿举 + 引体向上 · 保加利亚分腿蹲 + 器械腿弯举 | 绳索下压 + 侧平举 |
| C 周五 | 爆发力与训练量 | 翻举 | 哑铃行走弓步 + 绳索侧平举 · 上斜哑铃卧推 + 坐姿绳索划船 · 哑铃弯举 + 仰卧臂屈伸 | 面拉 + 由低至高绳索夹胸 |
每个配件动作时段都有经过预先审核的替代动作池,轮换时可从中选择;动作池会声明负荷类型,以免高重量、低次数动作混入收尾训练时段。主项不会自动轮换——可通过替换浮层,选择一组经过核准的功能等效动作。
进阶
lib/progression.js 会读取上一次训练的努力程度信号,然后增加负荷、保持不变,或按未达标的幅度相应降重。准备度评级为 cooked 时会直接保持不变——状态不佳时记录的训练不能决定下一次的训练处方。每种动作类别都有各自的增量和阈值;起始重量根据体重计算,并取整到可加装的重量单位。规则写在代码中,并由 tests/progression.test.js 固定下来——请查阅这些内容,而不是可能逐渐过时的文字摘要。
记录的是实际完成的训练;训练处方与之分开。 完成的次数少于处方要求,不会单独改变处方;每组都根据训练时采用的目标进行评估。一次训练表现不佳只是噪声:重复测试研究表明,日间波动约为每组 1 次;1RM 测试重测变异系数约为 4%(Grgic 等,2020)。一组未完成目标且没有剩余次数,说明能力不足,应通过调整重量应对(保持不变或降低 5–10%);最后一组未完成目标但努力程度较高,则属于疲劳,应保持不变,而非惩罚。若连续三次符合条件的训练都出现主动少做——第一组未达目标、仍有剩余次数,且使用了规定重量——则将其采纳为该动作的次数目标,并采用这三次训练都支持的最小调整幅度。三次只是惯例,并非经测量得出的阈值:Starting Strength 和 StrongLifts 都会在重置前采用这个次数,而本引擎也已用这个次数判断停滞和反复轻松未达标;没有研究测试过这个数字。这样做是安全的,因为力量增长对每组结束时距离力竭有多近并不十分敏感(Robinson 等,2024;Pareja-Blanco 等,2017),因此在相同努力程度下略微降低次数目标,代价很小。状态不佳和旅行训练会暂停计数。
停滞时先加次数,再加重量。 使用负重的动作连续三次训练保持不变后,如果在接近极限但未达到力竭的情况下完成目标,就将目标次数增加 1 次,最多比基础次数高 2 次;若以 RPE 9.5 或更轻松的程度完成上限目标,就增加重量并将次数恢复到基础值;未达标或训练至力竭都不会提高目标次数;降低重量则会将次数恢复到基础值。训练至力竭时保持不变;若下一次训练以 RPE 9.5 或更轻松的程度完成,就增加重量。
训练量与基准(MEV/MAV/MRV)
两个界面会将实际训练量与基于证据的基准进行对照。npm run audit:volume 会输出默认训练计划中各肌肉的训练量——这是静态审计。在应用中,Performance Lab 会审计最近四周记录的训练,并标出低于 MEV(无法促进增长)或高于 MRV(无效训练量,会增加恢复负担)的肌肉,同时给出具体差额。
两者都按细分肌肉进行评估——共追踪 16 块肌肉,每个三角肌束和每块手臂肌肉都单独计算——因为“后束三角肌低于 MEV”具有可操作性,而“肩部低于 MEV”则没有。斜方肌、竖脊肌和核心的 mev: 0:它们的疲劳上限会标出训练过量,但不会催促用户去追求没人应该追求的训练量。
隐私保护
Passkey 是针对破坏性操作和照片层的可选锁定机制,不是账户系统;没有 Passkey 的个人资料也能一直在本地使用。进度照片会在拍摄时重新编码,从而彻底移除所有 EXIF 信息,而且不存在可公开读取照片的路径。训练记录不可变且只允许追加;唯一的删除操作是删除整个个人资料,且需要通过 Passkey 验证并由用户主动发起。
快速开始
git clone https://github.com/abraraaa/project-forge.git
cd project-forge
npm install
npm run dev # http://localhost:3000
npm test · npm run lint · npm run typecheck · npm run build · npm run audit:volume
仓库名称以及 forge:/forge/ 存储前缀会有意保留原拼写——它们属于深层底层实现,对用户不可见,不值得为此迁移。
MCP
Heatwayve 提供只读训练工具的远程 Model Context Protocol 服务。
- 端点:
https://heatwayve.app/mcp(Streamable HTTP) - 连接: heatwayve.app/connect — 使用 Face ID / passkey 进行 OAuth;权限范围为
training:read - 工具(只读):
training_snapshot、recent_sessions、programme、chart_style、current_loads、lift_history - Claude: 添加 Heatwayve 连接器
未经身份验证的调用会收到 401,其中的 WWW-Authenticate 指向 OAuth 受保护资源元数据。
许可证
Heatwayve 可查看源代码,但不开源。默认条款为 PolyForm Strict 1.0.0(可阅读、研究和私下运行;不得再分发、创作衍生作品,也不得重复使用代码或内容)——具有约束力的条款请参阅 LICENSE,实际适用方式请参阅 LICENSING.md。可申请商业许可证(SaaS、白标、集成及任何商业用途)——请联系 [email protected]。
行为准则:CODE_OF_CONDUCT.md。关于本仓库应包含和不应包含的内容:docs/internal-notes.md。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。