Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Log MyFitnessPal by talking to your AI: search foods with macros, log meals, weight, water and more.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
MFP_COOKIE, MFP_USERNAMEAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"mfp": {
"command": "uvx",
"args": [
"mfp-mcp"
],
"env": {
"MFP_COOKIE": "your-value",
"MFP_USERNAME": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add mfp --env MFP_COOKIE=your-value --env MFP_USERNAME=your-value -- uvx mfp-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"mfp": {
"command": "uvx",
"args": [
"mfp-mcp"
],
"env": {
"MFP_COOKIE": "your-value",
"MFP_USERNAME": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"mfp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mfp-mcp"
],
"env": {
"MFP_COOKIE": "your-value",
"MFP_USERNAME": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
MFP_USERNAME envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Mason-Levyy bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: MFP_COOKIE
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.5.0) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Log MyFitnessPal by talking to your AI.
Quickstart · Tools · Authentication · Changelog
MyFitnessPal MCP is a free, open-source MCP server that connects MyFitnessPal to Claude, Cursor, VS Code, or any MCP client. Log meals by talking, search the food database with macros, track trends, and export your nutrition history, all against your real MyFitnessPal diary.
Published on PyPI as mfp-mcp and in the official MCP Registry as io.github.Mason-Levyy/mfp-mcp.
Unofficial. MyFitnessPal has no public API; this reverse-engineers the
web app's own endpoints. It can break whenever MFP changes their site. Use at
your own risk, with your own account.
MyFitnessPal moved behind Cloudflare + NextAuth, which broke the username/password login that most existing integrations rely on. This server:
uvx mfp-mcp auth
Claude Code
claude mcp add myfitnesspal -- uvx mfp-mcp
Or install it as a plugin:
/plugin install myfitnesspal-mcp --marketplace Mason-Levyy/myfitnesspal-mcp
Claude Desktop (claude_desktop_config.json), Cursor (~/.cursor/mcp.json), Windsurf (~/.codeium/windsurf/mcp_config.json), and Cline (cline_mcp_settings.json) all take the same entry:
{
"mcpServers": { "myfitnesspal": { "command": "uvx", "args": ["mfp-mcp"] } } }
VS Code, Codex CLI, Gemini CLI
VS Code (or use the button above):
code --add-mcp '{"name":"myfitnesspal","command":"uvx","args":["mfp-mcp"]}'
Codex CLI:
codex mcp add myfitnesspal -- uvx mfp-mcp
Gemini CLI:
gemini mcp add myfitnesspal uvx mfp-mcp
Requires uv. Any MCP client that speaks stdio or streamable HTTP works, not just Claude.
Finding this useful? A ⭐ on
GitHub helps other
MyFitnessPal users find it.
This server signs in with your browser's MyFitnessPal session cookie:
https://www.myfitnesspal.com__Secure-next-auth.session-tokenmfp-mcp auth prompt, or on macOS run mfp-mcp auth --clipboard and copy the cookie: it connects as soon as the token reaches the clipboardSessions last 30 days from their last renewal. The server renews the session whenever it builds a client and saves the cookies MyFitnessPal re-issues, so the saved session stays current as long as it's used at least once a month. mfp-mcp auth --check reports whether the saved session still works and whether auto-refresh is set up; it renews and saves the session as it checks and exits 1 when the session needs attention, so running it on a schedule (cron, launchd) keeps an idle session alive and warns before it lapses.
With the autorefresh extra, auth also seeds a persistent headless browser profile. When MyFitnessPal rejects the session mid-call, the server tells your client it is retrying, boots the profile headlessly, lets MyFitnessPal rotate the session token, saves the fresh cookie, and retries the call.
uvx --from 'mfp-mcp[autorefresh]' playwright install chromium
uvx --from 'mfp-mcp[autorefresh]' mfp-mcp auth
Then use the same --from 'mfp-mcp[autorefresh]' form in your client config (e.g. uvx --from 'mfp-mcp[autorefresh]' mfp-mcp).
| Tool | What it does |
|---|---|
fitness_get_day | Nutrition totals, goals and remaining macros, diary entries, the MFP daily note, and feel note for a day |
fitness_search_food | Candidate matches with brand, calories, macros, serving, and ids |
fitness_draft_food | Numbered options with every serving size, filtered/ranked by optional calorie and macro targets |
fitness_log_food | Log a draft option (and serving), a remembered food, or exact ids to the real diary |
fitness_list_food_pins | Remembered query → food/serving choices (local) |
fitness_clear_food_pin | Forget one remembered choice, or all of them |
fitness_delete_food | Remove a diary entry by name match |
fitness_modify_food | Replace an entry (or change its quantity), choosing the replacement like fitness_log_food |
fitness_complete_day | Report whether a diary day is complete, mark it complete ("Complete This Entry"), or reopen it |
fitness_log_weight | Log a weight measurement (updates the same day on re-log) |
fitness_log_water | Add water (cups, fl oz, mL, L) or set the day's total with replace |
fitness_get_exercise | Read the exercise diary (cardio + strength) |
fitness_get_exercise_entries | List cardio and strength entries with each section's columns |
fitness_delete_exercise | Remove an exercise entry by name match (all_matches for multi-row sync cleanup) |
fitness_get_note | Read the MyFitnessPal daily diary note (the "Notes" box) for a day |
fitness_log_note | Write that daily note to MFP (replace, or append a new line) |
fitness_log_feel | Save a subjective "how I feel" note (stored locally, never sent to MFP) |
fitness_get_trends | One metric over a date range: weight, calories_in, protein, carbs, fat |
fitness_bulk_export | Whole date range in one call, including goals and remaining macros |
Food logging is draft-then-confirm, so what lands in your diary never depends on MyFitnessPal's search order:
fitness_draft_food("greek yogurt", min_protein=15, max_calories=150) returns numbered options. Each lists every serving size with calories and macros for the whole entry (serving × quantity) plus a suggested serving; options that meet the targets come first, near misses follow. Call it again with different targets to refine.fitness_log_food(draft_id=..., option=2, serving=1) logs exactly that food and serving, and remembers the choice for that query.fitness_log_food(query="greek yogurt") logs the remembered food and serving without searching.A bare fitness_log_food(query=...) with nothing remembered logs only when exactly one result matches the name exactly; otherwise it logs nothing and returns a draft to choose from. Remembered choices live in the local cache (fitness_list_food_pins, fitness_clear_food_pin). Drafts expire after 24 hours.
fitness_modify_food picks the replacement the same way, before deleting anything: a remembered food or a single exact-name match is used directly; otherwise the entry is left alone and a draft comes back — call fitness_modify_food again with the same query plus draft_id and option.
fitness_log_food, fitness_delete_food, and fitness_modify_food all take a meal argument the same way: breakfast/lunch/dinner/snacks, or the literal name of any meal section currently on your diary — including a renamed default meal or one of the up to two extra meals MyFitnessPal lets you add in Diary Settings. Matching is case-insensitive against your account's current meal labels. If you renamed a default meal, the keywords still work: breakfast/lunch/dinner/snacks fall back to your first through fourth meal, unless that slot now carries a different default name (e.g. lunch won't land in a second meal you renamed to "Dinner"). Any other unrecognized meal raises an error instead of silently logging into the wrong section.
Day summaries and trends read from a local SQLite cache that gap-fills from MyFitnessPal (first call on a fresh install fetches up to 30 days, one request per day).
Water logging reads the day's current total from /food/water, adds the requested quantity, and posts the new total back to the same endpoint. Pass replace=True to set the day's total outright (e.g. to fix a mislogged amount); every call returns previous_ml, so a mistake can be reverted by passing it back as amount with unit="ml" and replace=True. The separate /stats request with a water_logged event is analytics telemetry; it does not persist the water total.
The default transp
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo