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Glama

Personal MCP Server

by evangstav

Servidor MCP personal

Un servidor de Protocolo de Contexto Modelo para el seguimiento de la salud y el bienestar personal. Este servidor proporciona herramientas y recursos para el seguimiento de entrenamientos, nutrición y entradas diarias, con análisis asistido por IA mediante la integración con Claude.

Características

Seguimiento del entrenamiento

  • Registrar ejercicios, series y repeticiones
  • Realice un seguimiento del esfuerzo percibido y de los sentimientos posteriores al entrenamiento.
  • Calcular pesos de entrenamiento seguros teniendo en cuenta la rehabilitación
  • Análisis histórico del entrenamiento
  • Apoyo para la rehabilitación del hombro
  • Gestión de carga basada en RPE

Gestión de la nutrición

  • Registrar comidas y alimentos individuales
  • Realizar un seguimiento de la ingesta de proteínas y calorías
  • Monitorizar los niveles de hambre y satisfacción
  • Objetivos nutricionales diarios y progreso
  • Seguimiento de la nutrición antes y después del entrenamiento
  • Análisis del horario de las comidas

Sistema de revistas

  • Entradas diarias con seguimiento del estado de ánimo y la energía.
  • Monitoreo de la calidad del sueño y del nivel de estrés
  • Organización basada en etiquetas
  • Análisis de tendencias y perspectivas
  • Análisis de correlación entre entrenamientos, nutrición y bienestar
  • Reconocimiento de patrones en el estado de ánimo y los niveles de energía

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar Personal Health Tracker para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install personal-mcp --client claude

Prerrequisitos

  • Python 3.10 o superior
  • gestor de paquetes pip o uv

Usando pip

pip install -e .

Instalación de desarrollo

git clone https://github.com/yourusername/personal-mcp.git cd personal-mcp uv pip install -e ".[dev]"

Uso

Servidor básico

Ejecute el servidor con la configuración predeterminada:

personal-mcp run

Modo de desarrollo

Ejecutar con recarga en caliente para desarrollo:

personal-mcp dev

Inspector de MCP

Depurar con el inspector MCP:

personal-mcp inspect

Integración de escritorio de Claude

Instalar en Claude Desktop:

personal-mcp install --claude-desktop

Opciones de configuración

personal-mcp --help

Opciones disponibles:

  • --name : establece el nombre del servidor (predeterminado: "Asistente personal")
  • --db-path : especifica la ubicación de la base de datos
  • --dev : Habilitar el modo de desarrollo
  • --inspect : Ejecutar con MCP Inspector
  • -v, --verbose : Habilitar el registro detallado

Herramientas MCP

Herramientas de entrenamiento

# Log a workout workout = { "date": "2024-01-07", "exercises": [ { "name": "Bench Press", "sets": [ {"weight": 135, "reps": 10, "rpe": 7} ] } ], "perceived_effort": 8 } # Calculate training weights params = { "exercise": "Bench Press", "base_weight": 200, "days_since_surgery": 90, "recent_pain_level": 2, "recent_rpe": 7 }

Herramientas de nutrición

# Log a meal meal = { "meal_type": "lunch", "foods": [ { "name": "Chicken Breast", "amount": 200, "unit": "g", "protein": 46, "calories": 330 } ], "hunger_level": 7, "satisfaction_level": 8 } # Check nutrition targets targets = await mcp.call_tool("check_nutrition_targets", {"date": "2024-01-07"})

Herramientas de diario

# Create a journal entry entry = { "entry_type": "daily", "content": "Great workout today...", "mood": 8, "energy": 7, "sleep_quality": 8, "stress_level": 3, "tags": ["workout", "recovery"] } # Analyze entries analysis = await mcp.call_tool("analyze_journal_entries", { "start_date": "2024-01-01", "end_date": "2024-01-07" })

Desarrollo

Ejecución de pruebas

# Run all tests pytest # Run with coverage pytest --cov=personal_mcp # Run specific test file pytest tests/test_database.py

Calidad del código

# Format code black src/personal_mcp # Lint code ruff check src/personal_mcp # Type checking mypy src/personal_mcp

Estructura del proyecto

personal-mcp/ ├── src/ │ └── personal_mcp/ │ ├── tools/ │ │ ├── workout.py │ │ ├── nutrition.py │ │ └── journal.py │ ├── database.py │ ├── models.py │ ├── resources.py │ ├── prompts.py │ └── server.py ├── tests/ │ ├── test_database.py │ ├── test_server.py │ └── test_cli.py ├── pyproject.toml └── mcp.json

Contribuyendo

  1. Bifurcar el repositorio
  2. Crear una rama de características
  3. Confirme sus cambios
  4. Empujar hacia la rama
  5. Crear una solicitud de extracción

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Un servidor de protocolo de contexto modelo para el seguimiento de la salud y el bienestar personal, que ofrece herramientas para el registro de entrenamiento, la gestión de la nutrición y el registro diario con integración de análisis asistido por IA.

  1. Características
    1. Seguimiento del entrenamiento
    2. Gestión de la nutrición
    3. Sistema de revistas
  2. Instalación
    1. Instalación mediante herrería
    2. Prerrequisitos
    3. Usando pip
    4. Instalación de desarrollo
  3. Uso
    1. Servidor básico
    2. Modo de desarrollo
    3. Inspector de MCP
    4. Integración de escritorio de Claude
    5. Opciones de configuración
  4. Herramientas MCP
    1. Herramientas de entrenamiento
    2. Herramientas de nutrición
    3. Herramientas de diario
  5. Desarrollo
    1. Ejecución de pruebas
    2. Calidad del código
  6. Estructura del proyecto
    1. Contribuyendo
      1. Licencia

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        curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/evangstav/personal-mcp'

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