wger MCP Server
MCP server that wraps wger fitness/nutrition management platform, providing 15 tools for exercise search, ingredient nutrition lookup, weight tracking, and more, accessible to any MCP-compatible AI agent.
README
title: Wger MCP Server emoji: 💪 colorFrom: red colorTo: yellow sdk: docker app_port: 7860 pinned: false license: mit tags:
- mcp
- fitness
- wger
- mcp-server
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)
| 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 |
🚀 在 Hugging Face Spaces 上部署
本仓库已配置 Docker SDK,直接推到 HF Space 即可:
- 在 huggingface.co/new-space 新建 Space,SDK 选 Docker。
- 把本仓库文件推到该 Space 的 Git 仓库。
- Space 会自动构建并启动,监听
7860端口。 - (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
- 注册并登录 wger.de
- 访问
https://wger.de/en/user/api-key - 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)。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。