hevy-mcp: Model Context Protocol Server für die Hevy Fitness API

Eine Serverimplementierung des Model Context Protocol (MCP), die mit der Hevy Fitness-Tracking-App und ihrer API interagiert. Dieser Server ermöglicht KI-Assistenten den Zugriff auf und die Verwaltung von Trainingsdaten, Routinen, Übungsvorlagen und mehr über die Hevy-API (erfordert PRO-Abonnement).

Merkmale

• Trainingsverwaltung : Trainings abrufen, erstellen und aktualisieren

• Routineverwaltung : Zugriff auf Trainingsroutinen und deren Verwaltung

• Übungsvorlagen : Durchsuchen Sie die verfügbaren Übungsvorlagen

• Ordnerorganisation : Routineordner verwalten

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Voraussetzungen

• Node.js (v20 oder höher)

• npm oder yarn

• Ein Hevy-API-Schlüssel

Installation

Installation über Smithery

So installieren Sie hevy-mcp für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install @chrisdoc/hevy-mcp --client claude

Manuelle Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/chrisdoc/hevy-mcp.git
cd hevy-mcp

# Install dependencies
npm install

# Create .env file from sample
cp .env.sample .env
# Edit .env and add your Hevy API key

Integration mit Cursor

Um diesen MCP-Server mit Cursor zu verwenden, müssen Sie Ihre Datei ~/.cursor/mcp.json aktualisieren, indem Sie die folgende Konfiguration hinzufügen:

{
  "hevy-mcp-server": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "hevy-mcp"],
    "env": {
      "HEVY_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

Stellen Sie sicher, dass Sie your-api-key-here durch Ihren tatsächlichen Hevy-API-Schlüssel ersetzen.

Konfiguration

Erstellen Sie im Projektstammverzeichnis eine .env Datei mit folgendem Inhalt:

HEVY_API_KEY=your_hevy_api_key_here

Ersetzen Sie your_hevy_api_key_here durch Ihren tatsächlichen Hevy-API-Schlüssel.

Verwendung

Entwicklung

npm run dev

Dadurch wird der MCP-Server im Entwicklungsmodus mit Hot Reloading gestartet.

Produktion

npm run build
npm start

Verfügbare MCP-Tools

Der Server implementiert die folgenden MCP-Tools:

Trainingstools

• get-workouts : Trainingsdaten abrufen und formatieren

• get-workout : Holen Sie sich ein einzelnes Training nach ID

• create-workout : Erstelle ein neues Training

• update-workout : Aktualisieren Sie ein vorhandenes Training

• get-workout-count : Ruft die Gesamtzahl der Trainingseinheiten ab

• get-workout-events : Trainingsaktualisierungs-/Löschereignisse abrufen

Routinewerkzeuge

• get-routines : Routinedaten abrufen und formatieren

• create-routine : Eine neue Routine erstellen

• update-routine : Aktualisieren Sie eine vorhandene Routine

• get-routine : Ruft eine einzelne Routine nach ID ab

Übungsvorlagen-Tools

• get-exercise-templates : Übungsvorlagen abrufen

• get-exercise-template : Holen Sie sich eine Vorlage nach ID

Routine-Ordner-Tools

• get-routine-folders : Routineordner abrufen

• create-routine-folder : Einen neuen Ordner erstellen

• get-routine-folder : Holen Sie sich einen Ordner nach ID

Projektstruktur

hevy-mcp/
├── .env                   # Environment variables (API keys)
├── src/
│   ├── index.ts           # Main entry point
│   ├── tools/             # Directory for MCP tool implementations
│   │   ├── workouts.ts    # Workout-related tools
│   │   ├── routines.ts    # Routine-related tools
│   │   ├── templates.ts   # Exercise template tools
│   │   └── folders.ts     # Routine folder tools
│   ├── generated/         # API client (generated code)
│   │   ├── client/        # Kiota-generated client
│   └── utils/             # Helper utilities
│       ├── formatters.ts  # Data formatting helpers
│       └── validators.ts  # Input validation helpers
├── scripts/               # Build and utility scripts
└── tests/                 # Test suite

Entwicklung

Codestil

Dieses Projekt verwendet Biome zur Codeformatierung und zum Lint-Test:

npm run check

API-Client generieren

Der API-Client wird mithilfe von Kiota aus der OpenAPI-Spezifikation generiert:

npm run export-specs
npm run build:client

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

Danksagung

• Model Context Protocol für das MCP SDK

• Hevy für ihre Fitness-Tracking-Plattform und API