Anatome

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

• 接続方法: クラウドで動く
• トランスポート: Streamable HTTP
• カテゴリ: ゲーム・スポーツ・料理・学習

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 2/3 合格 · 質問内容は提供元のサーバー（anatome.dev）を通ります

claude mcp add --transport http anatome https://anatome.dev/mcp

{
  "mcpServers": {
    "anatome": {
      "url": "https://anatome.dev/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "anatome": {
      "type": "http",
      "url": "https://anatome.dev/mcp"
    }
  }
}

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

インターネット経由でつなげるアプリ

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月10日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

• search_exercises

  Search 873 exercises by name with muscle/equipment/level filters. Rows are lean (name, ext_id, equipment, level, muscles) — enough to pick one; get_exercise returns instructions and media. Paginates: pass next_cursor back as `cursor`.

• get_exercise

  Fetch one exercise by name, id, or random.

• resolve_exercise

  Resolve an exercise name into primary/secondary muscle layers for rendering.

• list_muscles

  List all 23 supported muscle slugs with anatomical names.

• generate_muscle_image

  Render an SVG diagram of the human body with muscles highlighted in arbitrary colors. Returns SVG.

• list_routines

  Browse the curated workout routine library (PPL, upper/lower, full-body, 5x5, etc.). Filter by difficulty, goal, split_type, days_per_week. Returns minimal list.

• get_routine

  Fetch a single curated routine by slug with all days + slots fully expanded (exercises, sets, reps ranges, rest, superset groupings). The 'give me a full program' tool.

• instantiate_routine

  Schedule the signed-in user's routine into planned workouts from start_date. Coach assignment of another user is REST-only.

• search_foods

  Search food products by name (Open Food Facts + USDA). Returns macros per 100g.

• lookup_barcode

  Lookup a food product by EAN/UPC barcode.

• log_workout

  Log a workout with exercise sets (strength or cardio unified). Requires an app user context.

• get_workouts

  List the current app user's workouts (most recent first).

• log_meal

  Log a meal (calories + macros + optional ingredients) for the current app user.

• get_meals

  List the current app user's meals for a date range.

• log_water

  Log water intake (ml) for the current app user.

• log_body_metric

  Log a body measurement. metric_type: weight (kg), height (cm), body_fat (%), muscle_mass (kg), waist/chest/bicep/forearm/hip/thigh/calf/neck/shoulder (cm), bmi, resting_hr (bpm). Logging weight enables bodyweight-inclusive volume analytics.

• get_body_metrics

  List the current app user's body metrics / measurements (weight, height, bicep, body fat, etc.), most recent first. Filter by metric_type (e.g. 'weight', 'bicep') and/or a date range. Requires an app user context.

• upsert_profile

  Upsert the current app user's fitness profile. Set `timezone` first: every daily total, streak and adherence window is bucketed by it and defaults to UTC. `weight` doubles as the fallback bodyweight for bodyweight-inclusive volume when no dated weight metric exists.

• get_profile

  Get the current app user's fitness profile (height, weight, macro + water goals, diet, active sports). Requires an app user context.

• log_cardio

  Log a cardio activity (run/bike/swim/etc.) for the current app user. Supports duration, distance, HR, power, calories.

• get_cardio_activities

  List the current app user's cardio activities (most recent first).

• ai_parse_meal

  Parse free-text meal description ('2 eggs and toast with butter') into structured items with grams + macros.

• ai_photo_macros

  Analyze a meal image and estimate foods + macros. Pass exactly one of image_url or image_base64. Vision model, capped separately from the text AI budget (free tier 1/mo).

• ai_meal_plan

  Draft a meal plan. Not medical advice. confirm:true required. Pass health constraints so the draft can honour them.

• ai_workout_plan

  Draft a workout plan. Not medical advice. confirm:true required. Pass health constraints so the draft can honour them.

• get_muscle_recovery

  Per-muscle 7-day recovery % (Fitbod parity) — the 'what should I train today?' input. Recommends fresh muscles. Pass include_bodyweight=true to add the user's bodyweight to bodyweight exercises so recovery reflects real load.

• get_nutrition_daily

  Per-day calories, macros, fiber/sugar/sodium/alcohol, water, targets and adherence % over a date range (default: last 7 days). The 'how am I tracking today?' tool. Requires X-App-User-Id.

• get_water

  List the current app user's water intake entries for a date range. Requires X-App-User-Id.

• update_meal

  Correct a previously logged meal — name, macros, nutrients, portion, date or meal_type. Pass only the fields you want to change. Requires X-App-User-Id.

• delete_meal

  Delete a logged meal by id (soft delete, 30-day recovery window). Requires X-App-User-Id.

• update_sets

  Correct sets already logged, by set id (log_workout returns them). Relabel the exercise, fix weight/reps/rpe, mark completed, add notes, or delete. Selection and change are separate, so a subset can be relabelled. Adding a set is log_workout, not this.

• delete_workout

  Delete a logged workout and its sets by id (soft delete, 30-day recovery window).

• export_data

  Export the signed-in user's data as JSON. Pass `domains` (e.g. meals,workouts) or confirm:true for a full copy. Identity comes from the token, never a caller-supplied user id.

• get_events

  What changed since a cursor, including DELETES, which a list read cannot show. Returns {seq, entity, id, action}. Pass the last seq back as `since` on the next call to receive only entries after it; omit `since` for a first sync. seq is a global counter: gaps in your feed are oth

• my_training_context

  Returns a slice of the signed-in user's training picture. Default domains are workouts and today's nutrition. Pass `domains` to add checkin, notes or profile, or `domains=all`. Identity comes from the token, not a caller-supplied user id.

• get_progress

  Any progression metric for the current user — pick one in `metric`. training_load is acute:chronic (>1.5 ramping too fast, <0.8 detraining); muscle_recovery is per-muscle freshness; correlate takes metric_a vs metric_b. Only completed sets count.

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月12日にチェック

• ! 注意

  作者とリポジトリが一致

  レジストリにソースのリポジトリが載っていないため、公開者（anatome.dev）とコードを照合できません

• … 未チェック

  今もメンテナンスされている

  このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

• … 未チェック

  ライセンスがある

  このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

• ✓ 合格

  エンドポイントが応答する

  149ミリ秒で応答（HTTP 200）

• – 対象外

  OAuthでサインイン

  サインイン不要

• ✓ 合格

  ツールの説明に隠れた指示がない

  36件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

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ゲーム・スポーツ・料理・学習のほかのサーバーとの比較i

• このカテゴリのほかの1453件のうち0%よりスターが多い
• このカテゴリのほかの1453件のうち20%より最近レジストリに公開
• 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1453件のうち56%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Honcho

Memory that reasons: continual learning for stateful agents. Better context, fewer tokens.

作者：plastic-labs·広く使われている·★ 8067·3 か月前更新

クラウドで動く

インストール

ShipSwift

40+ production-ready SwiftUI recipes for building full-stack iOS apps via MCP.

作者：signerlabs·広く使われている·★ 3268·9 か月前更新

クラウドで動く

インストール

Pm Claude Skills

1310 professional Agent Skills + workflow recipes — searchable & fetchable over MCP.

作者：mohitagw15856·広く使われている·↓ 2542/週·★ 1539·19 日前更新

パソコンで動く

インストール

作者のREADME

リポジトリにREADMEが見つかりません