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wger MCP Server 💪

把 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）

登录类（需 WGER_API_TOKEN）

🚀 在 Hugging Face Spaces 上部署

本仓库已配置 Docker SDK，直接推到 HF Space 即可：

1. 在 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）：

⚠️ 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）。