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Glama

个人 MCP 服务器

铁匠徽章

用于个人健康和幸福感追踪的模型上下文协议服务器。该服务器提供用于追踪锻炼、营养和每日日记的工具和资源,并通过 Claude 集成进行 AI 辅助分析。

特征

锻炼追踪

  • 记录练习、组数和次数

  • 追踪感知到的努力程度和锻炼后的感受

  • 计算安全训练重量并考虑康复因素

  • 历史锻炼分析

  • 肩部康复支撑

  • 基于RPE的负载管理

营养管理

  • 记录膳食和单个食物项目

  • 追踪蛋白质和卡路里摄入量

  • 监测饥饿和满足程度

  • 每日营养目标和进展

  • 锻炼前/锻炼后营养追踪

  • 进餐时间分析

期刊系统

  • 每日记录心情和精力

  • 睡眠质量和压力水平监测

  • 基于标签的组织

  • 趋势分析和见解

  • 锻炼、营养和幸福感之间的相关性分析

  • 情绪和能量水平的模式识别

Related MCP server: MCP Personal Assistant Agent

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装个人健康追踪器:

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

先决条件

  • Python 3.10 或更高版本

  • pip 或 uv 包管理器

使用 pip

pip install -e .

开发安装

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

用法

基本服务器

使用默认设置运行服务器:

personal-mcp run

开发模式

使用热重载运行以进行开发:

personal-mcp dev

MCP 检查器

使用 MCP 检查器进行调试:

personal-mcp inspect

Claude 桌面集成

安装到 Claude 桌面:

personal-mcp install --claude-desktop

配置选项

personal-mcp --help

可用选项:

  • --name :设置服务器名称(默认值:“个人助理”)

  • --db-path :指定数据库位置

  • --dev :启用开发模式

  • --inspect :使用 MCP 检查器运行

  • -v, --verbose :启用详细日志记录

MCP 工具

健身工具

# 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
}

营养工具

# 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"})

期刊工具

# 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"
})

发展

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=personal_mcp

# Run specific test file
pytest tests/test_database.py

代码质量

# Format code
black src/personal_mcp

# Lint code
ruff check src/personal_mcp

# Type checking
mypy src/personal_mcp

项目结构

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

贡献

  1. 分叉存储库

  2. 创建功能分支

  3. 提交你的更改

  4. 推送到分支

  5. 创建拉取请求

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。

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

Resources

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Admins can modify the Dockerfile, update the server description, and track usage metrics. If you are the server author, to access the admin panel.

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

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