개인 MCP 서버

개인 건강 및 웰빙 추적을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 이 서버는 운동, 영양, 일지 항목 추적을 위한 도구와 리소스를 제공하며, 클로드(Claude) 통합을 통한 AI 지원 분석 기능도 제공합니다.

특징

운동 추적

운동, 세트, 반복 횟수를 기록하세요
인지된 노력과 운동 후 감정을 추적하세요
재활을 고려하여 안전한 훈련 중량을 계산하세요
과거 운동 분석
어깨 재활 지원
RPE 기반 부하 관리

영양 관리

식사 기록 및 개별 식품 항목 기록
단백질과 칼로리 섭취량을 추적하세요
배고픔과 만족도를 모니터링하세요
일일 영양 목표 및 진행 상황
운동 전/후 영양 추적
식사 시간 분석

저널 시스템

기분과 에너지 추적이 가능한 일일 항목
수면 질 및 스트레스 수준 모니터링
태그 기반 조직
추세 분석 및 통찰력
운동, 영양, 웰빙 간의 상관관계 분석
기분과 에너지 수준의 패턴 인식

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery 를 통해 Claude Desktop용 Personal Health Tracker를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

필수 조건

Python 3.10 이상
pip 또는 uv 패키지 관리자

pip 사용하기

pip install -e .

개발 설치

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

용법

기본 서버

기본 설정으로 서버를 실행합니다.

personal-mcp run

개발 모드

개발을 위해 핫 리로딩을 실행하세요:

personal-mcp dev

MCP 검사관

MCP 검사기로 디버깅:

personal-mcp inspect

Claude 데스크톱 통합

Claude Desktop에 설치:

personal-mcp install --claude-desktop

구성 옵션

personal-mcp --help

사용 가능한 옵션:

--name : 서버 이름을 설정합니다(기본값: "개인 비서")
--db-path : 데이터베이스 위치 지정
--dev : 개발 모드 활성화
--inspect : MCP Inspector로 실행
-v, --verbose : 자세한 로깅을 활성화합니다.

MCP 도구

운동 도구

# 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
}

영양 도구

# 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"})

저널 도구

# 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"
})

개발

테스트 실행

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=personal_mcp

# Run specific test file
pytest tests/test_database.py

코드 품질

# Format code
black src/personal_mcp

# Lint code
ruff check src/personal_mcp

# Type checking
mypy src/personal_mcp

프로젝트 구조

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

기여하다

저장소를 포크하세요
기능 브랜치 생성
변경 사항을 커밋하세요
지점으로 밀어 넣기
풀 리퀘스트 만들기

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

This server cannot be installed

security - not tested

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.

개인 건강과 웰빙을 추적하고, AI 지원 분석 통합을 통해 운동 기록, 영양 관리, 일기 쓰기를 위한 도구를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

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