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macrofactor-mcp

macrofactor-mcp

本地服务
github.com/NasserAlbusaidi健康医疗216 周前更新

关于 macrofactor-mcp

macrofactor-mcp 是本地营养与恢复决策 MCP 服务,面向希望结合饮食、睡眠和训练数据进行复盘的人。它导入 MacroFactor 导出数据,并可选关联 Garmin,生成每日、每周及恢复分析。

主要功能

  1. 01导入 MacroFactor Excel 导出文件
  2. 02可选同步 Garmin 数据
  3. 03每日简报与每周报告
  4. 04恢复状态综合分析
  5. 05比较营养与次日恢复信号
  6. 06本地 DuckDB 数据存储

适用场景

  1. 01结合睡眠、HRV 和训练负荷查看恢复情况
  2. 02汇总每日摄入、训练与身体数据
  3. 03回顾一周饮食、体重和训练情况
  4. 04分析营养摄入与次日恢复指标的关联

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供营养、恢复和训练数据分析工作流。客户端可调用 setup_check、recovery_check、daily_briefing、weekly_report 等工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"nasseralbusaidi-macrofactor": {
"command": "uvx",
"args": [
"macrofactor-mcp"
],
"env": {
"MACROFACTOR_DB_PATH": "<MACROFACTOR_DB_PATH>",
"MACROFACTOR_DATA_DIR": "<MACROFACTOR_DATA_DIR>",
"GARMINTOKENS": "<GARMINTOKENS>"
}
}
}
}
启动命令uvx macrofactor-mcp
需要配置的环境变量
MACROFACTOR_DB_PATHPath to the local DuckDB database (default: ~/.macrofactor/macrofactor.duckdb)
MACROFACTOR_DATA_DIRDirectory watched for MacroFactor export files to auto-import (default: ~/Downloads)
GARMINTOKENS密钥Directory holding Garmin Connect auth tokens for optional Garmin sync (default: ~/.garminconnect)

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypimacrofactor-mcp0.1.1

工具

29

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
show_workflowsboolean否

详细介绍

我恢复好了吗?我的补给有效吗?下周应该做哪些调整? 唯一融合 MacroFactor 营养数据与 Garmin 训练数据的 MCP。

MacroFactor MCP 是本地补给与恢复决策引擎。向你的 MCP 客户端提供 MacroFactor 导出文件,还可以选择添加 Garmin 数据,然后提出一个决策问题, 无需再手动对比营养、睡眠、身体和训练界面。

快速开始

安装 uv,然后确认打包后的服务可以启动:

uvx macrofactor-mcp

从 MacroFactor 导出数据,将 .xlsx 文件放入一个本地目录, 然后将以下内容添加到 MCP 客户端配置中。请使用绝对路径。

{
  "mcpServers": {
    "macrofactor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["macrofactor-mcp"],
      "env": {
        "MACROFACTOR_DATA_DIR": "/absolute/path/to/macrofactor-exports",
        "MACROFACTOR_DB_PATH": "/absolute/path/to/macrofactor.duckdb"
      }
    }
  }
}

重启 MCP 客户端。服务会在启动时导入新的工作簿。运行 setup_check,然后提出以下问题之一。如果桌面客户端找不到 uvx,请将 "uvx" 替换为 which uvx 返回的绝对路径。

四大核心工作流

以下示例均使用合成数据。

recovery_check — 我恢复好了吗?

结合昨晚的睡眠、HRV、身体电量、训练负荷和昨天的补给情况,呈现准备状态。

Recovery Check: 2026-07-08
Sleep: 7h 38m, score 82; HRV +4 vs 7-day average
Training load: ACWR 1.08 (optimal)
Yesterday: 96% calorie target; 101% protein target
Overall: All systems go — 4 positive signals.
daily_briefing — 今天的各项信号综合起来说明了什么?

将当天的情况整合呈现,而不是分开展示营养和训练记录。

Daily Briefing: 2026-07-08
Intake: 2,340 kcal (P 171g / F 72g / C 248g)
Adherence: 98% calories | 101% protein
Body Battery: 28 → 83 | Sleep: 7h 38m, score 82
Training: Productive | Load 612/568 (ACWR 1.08)
weekly_report — 下周应该做哪些调整?

回顾 7 天的营养、体重、锻炼、睡眠和训练负荷。

Weekly Report: 2026-07-02 to 2026-07-08
Average: 2,315 kcal | 168g protein
On target: calories 6/7 days | protein 7/7 days
Training: 4 sessions | Sleep: 7h 26m average
Next-week signal: fueling was consistent; protect sleep before adding load.
nutrition_performance_correlation — 我的补给有效吗?

比较营养数据与次日 Garmin 恢复信号。报告样本量,让数据集较小或缺失的情况一目了然。

Nutrition → Performance Correlation: 28 paired days
Protein >=90% target: next-day HRV 51 vs 45 (+6)
Protein >=90% target: sleep score 81 vs 76 (+5)
Energy deficit days: body battery 68 vs 75 (-7)
Observation: higher-protein days tended to precede better recovery.

仅使用 MacroFactor 或同时使用 MacroFactor 和 Garmin

模式可用决策
仅使用 MacroFactor营养、体重、锻炼、daily_briefing 和 weekly_report。恢复报告会使用现有的营养信号。
MacroFactor + Garmin全部四大核心工作流,包括睡眠、HRV、身体电量、活动和训练负荷。

Garmin 为可选项。要启用它,请将 GARMINTOKENS 指向现有的本地 Garth/Garmin 令牌目录,然后运行 sync_garmin。

平台支持

  • macOS 和 Linux
  • Windows 尚未测试
  • Python 3.10 或更高版本

限制

  • v0.1 需要手动导出 MacroFactor 数据;不会连接 MacroFactor API。
  • Garmin 相关分析工作流需要 MacroFactor 和 Garmin 的日期范围有重叠。
  • 相关性分析基于观察结果,并不能证明某种行为导致了另一种结果。
  • 导入支持遵循当前 MacroFactor Quick Export 和 All-Time Data 工作簿布局。

隐私

原始营养、身体、锻炼和 Garmin 数据会保留在本地 DuckDB 数据库中。服务不会上传该数据库。不过,MCP 工具的结果会发送给服务所连接的任何模型或客户端。请查看该 客户端的数据政策,并避免请求超出你愿意分享范围的详细信息。

免责声明

这是一个非官方项目,与 MacroFactor 或 Stronger By Science 无关,也未获其认可或支持。 本项目不提供医疗建议,也不得替代合格健康专业人员提供的护理。

根据 MIT 许可证发布。

mcp-name: io.github.NasserAlbusaidi/macrofactor-mcp

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。