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title: Wger MCP Server emoji: 💪 colorFrom: red colorTo: yellow sdk: docker app_port: 7860 pinned: false license: mit tags:

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wger MCP Server 💪

wger(开源健身/营养管理平台)的能力封装成 MCP (Model Context Protocol) 服务器,以 SSE 方式对外提供服务。任何支持 MCP 的 AI agent(Claude Desktop、Cursor、Cline、自研 agent 等)都能连接,查询动作库、肌肉/器械、食材营养,以及管理体重记录、营养计划等。

✨ 提供的工具(共 15 个)

公开只读(无需 Token)

工具

说明

search_exercises

按名称搜索健身动作(支持多语言、别名匹配)

get_exercise_details

获取动作详情:描述、目标肌群、器械、图片、别名

list_exercise_categories

列出动作分类(Abs/Arms/Back/Legs…)

list_muscles

列出肌肉群(含中英文名、前后侧、示意图)

list_equipment

列出器械类型(Barbell/Dumbbell/Kettlebell…)

get_exercise_images

获取动作示意图

search_ingredients

搜索食材,返回每 100g 营养成分(300 万+ 条,来自 Open Food Facts)

get_ingredient_details

获取食材详细营养信息

list_weight_units

列出可用重量单位(含克数换算)

登录类(需 WGER_API_TOKEN

工具

说明

list_weight_entries

列出体重记录

add_weight_entry

记录一条体重数据

get_user_profile

获取用户档案

list_nutrition_plans

列出营养计划

get_nutrition_plan_values

获取营养计划汇总

list_workout_sessions

列出训练记录

Related MCP server: garmin-connect-mcp

🚀 在 Hugging Face Spaces 上部署

本仓库已配置 Docker SDK,直接推到 HF Space 即可:

  1. huggingface.co/new-space 新建 Space,SDK 选 Docker

  2. 把本仓库文件推到该 Space 的 Git 仓库。

  3. Space 会自动构建并启动,监听 7860 端口。

  4. (可选)如需登录类工具:Space 的 Settings → Variables and secrets 里添加 WGER_API_TOKEN

部署后,MCP 端点为:

https://<你的用户名>-<space名>.hf.space/sse

🔌 Agent 连接配置

Claude Desktop / Cursor / Cline(SSE)

{
  "mcpServers": {
    "wger": {
      "url": "https://<你的用户名>-<space名>.hf.space/sse"
    }
  }
}

自研 agent(fastmcp 客户端)

from fastmcp import Client

async with Client("https://<user>-<space>.hf.space/sse") as client:
    tools = await client.list_tools()
    result = await client.call_tool("search_exercises",
                                    {"term": "bench", "language": "English", "limit": 5})

🏠 本地运行

pip install -r requirements.txt
python run_mcp_server.py --port 8100
# 默认监听 0.0.0.0:8100,SSE 端点 http://localhost:8100/sse

配置(环境变量,均可选):

变量

默认

说明

WGER_API_URL

https://wger.de

wger 实例地址,自托管可改

WGER_API_VERSION

v2

API 版本

WGER_API_TOKEN

(空)

登录类工具需要

WGER_TIMEOUT

30

请求超时秒数

WGER_CACHE_TTL

3600

动作库列表缓存秒数

⚠️ 关于 wger.de 的反爬(重要)

wger.de 官方实例在前端部署了 Anubis 反爬代理:

  • /api/v1/* 会被挑战拦截,程序化访问会拿到 PoW 挑战页而非数据

  • /api/v2/* 被显式放行(供移动端与 API 客户端使用)

因此本服务器默认使用 v2 API。若你自托管 wger 且未启用 Anubis,可将 WGER_API_VERSION 改为 v1

📦 项目结构

wger-mcp-server/
├── run_mcp_server.py          # 启动器(SSE 模式)
├── wger_mcp_server/
│   ├── __init__.py            # FastMCP 实例 + 工具注册
│   ├── config.py              # 配置(URL/Token/语言映射)
│   ├── client.py              # 异步 HTTP 客户端 + 缓存
│   ├── tools_exercises.py     # 动作相关工具
│   ├── tools_nutrition.py     # 营养/食材工具
│   └── tools_tracking.py      # 登录类工具(需 Token)
├── requirements.txt
├── Dockerfile                 # HF Spaces 部署
└── .env.example

🔑 获取 wger API Token

  1. 注册并登录 wger.de

  2. 访问 https://wger.de/en/user/api-key

  3. 生成 key,填入 WGER_API_TOKEN

📄 许可

MIT。wger 动作数据遵循 CC-BY-SA 4.0(来自 wger 社区)。

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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If you are the server author, to access and configure the admin panel.

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/penelope1234564867/wger-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server