这是一个用于个人健康和福祉追踪的模型上下文协议服务器。该服务器提供了工具和资源,用于追踪锻炼、营养以及日常日记条目,并通过与Claude集成实现AI辅助分析。
要通过Smithery自动安装适用于Claude桌面的个人健康追踪器:
npx -y @smithery/cli install personal-mcp --client claude
pip install -e .
git clone https://github.com/yourusername/personal-mcp.git
cd personal-mcp
uv pip install -e ".[dev]"
以默认设置运行服务器:
personal-mcp run
运行热重载以进行开发:
personal-mcp dev
使用MCP检查器调试:
personal-mcp inspect
安装到Claude桌面:
personal-mcp install --claude-desktop
personal-mcp --help
可用选项:
--name:设置服务器名称(默认:"个人助手")--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# 记录一次锻炼
workout = {
"date": "2024-01-07",
"exercises": [
{
"name": "卧推",
"sets": [
{"weight": 135, "reps": 10, "rpe": 7}
]
}
],
"perceived_effort": 8
}
# 计算训练重量
params = {
"exercise": "卧推",
"base_weight": 200,
"days_since_surgery": 90,
"recent_pain_level": 2,
"recent_rpe": 7
}
# 记录一次餐食
meal = {
"meal_type": "午餐",
"foods": [
{
"name": "鸡胸肉",
"amount": 200,
"unit": "克",
"protein": 46,
"calories": 330
}
],
"hunger_level": 7,
"satisfaction_level": 8
}
# 检查营养目标
targets = await mcp.call_tool("check_nutrition_targets", {"date": "2024-01-07"})
# 创建一个日记条目
entry = {
"entry_type": "每日",
"content": "今天锻炼很棒...",
"mood": 8,
"energy": 7,
"sleep_quality": 8,
"stress_level": 3,
"tags": ["锻炼", "恢复"]
}
# 分析条目
analysis = await mcp.call_tool("analyze_journal_entries", {
"start_date": "2024-01-01",
"end_date": "2024-01-07"
})
# 运行所有测试
pytest
# 运行带覆盖率的测试
pytest --cov=personal_mcp
# 运行特定的测试文件
pytest tests/test_database.py
# 格式化代码
black src/personal_mcp
# 检查代码
ruff check src/personal_mcp
# 类型检查
mypy src/personal_mcp
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
此项目根据MIT许可证发布 - 查看LICENSE文件获取详情。 </中文翻译>