Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server for managing workouts, routines, and exercise data through the Hevy API
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
HEVY_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hevy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hevy-mcp"
],
"env": {
"HEVY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add hevy --env HEVY_API_KEY=your-value -- npx -y hevy-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hevy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hevy-mcp"
],
"env": {
"HEVY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"hevy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hevy-mcp"
],
"env": {
"HEVY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 chrisdoc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: HEVY_API_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(3.2.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Talk to your Hevy workout data from Claude, Cursor, Codex, and other MCP clients.
Connect to the hosted MCP · Use the Hevy CLI · Watch the 18-second demo · Explore all 23 tools · Documentation
Prefer the terminal? The separate @chrisdoc/hevy-cli package reads workouts, routines, exercises, and body measurements directly from the Hevy API, and can create or update those resources with explicit confirmation. Deletion is not supported.
npm install -g @chrisdoc/hevy-cli
export HEVY_API_KEY=your-hevy-api-key
hevy workouts list --page-size 10 hevy summary --weeks 4
Add --json to any command for scripts and pipelines. The CLI is a standalone Hevy API client, not an MCP wrapper. See packages/cli/README.md for the full command reference, pagination behavior, and exit codes.
hevy-mcp is an open-source Model Context Protocol (MCP) server for the Hevy fitness and workout tracking app. It lets AI assistants read, analyze, create, and update your Hevy workouts, routines, exercise templates, and body measurements through authenticated Hevy API requests.
The Node stdio/HTTP adapter and Cloudflare Worker share the same MCP tools. See deployment modes to choose a transport, or architecture for workspace ownership, runtime scopes, and supported embedding APIs.
A Hevy API key, available with Hevy PRO, is required.
Click the preview to play the full-quality 18-second demo.
In the demo, the assistant retrieves real Hevy data and answers a multi-part training question with evidence from the user's workout history.
npx, bunx, or the official Docker image.Try asking:
Analyze my training over the last six weeks. Show workouts per week, my most
frequently trained exercises, any obvious gaps or inconsistencies, and cite the
workout evidence you used.
Find my push-day routine and show its exercises and sets.
Compare my recent body measurements with my training consistency.
Create a completed workout from my saved routine. Ask me for any missing set
results before writing it to Hevy.
The repository includes a Claude plugin that connects to the hosted OAuth-enabled MCP endpoint without embedding a user's Hevy API key.
In Claude, open Settings → Connectors → Add custom connector and enter:
https://mcp.hevy-mcp.dev/mcp
Complete the OAuth flow and enter the Hevy API key when prompted. The same remote endpoint can be used by Claude Desktop and other clients that support remote MCP connectors.
The Claude plugin is defined by .claude-plugin/plugin.json and .mcp.json. Install it from this public repository or from the Claude Plugin Directory after publication. It adds the hosted Hevy MCP connector and the Hevy workout skill.
See the privacy policy for the hosted service's data handling details.
Create an API key in Hevy's API settings, then keep it somewhere secure. API access currently requires a Hevy PRO subscription.
hevy-mcp to your clientThe hosted Cloudflare endpoint is the fastest way to start. It runs remotely, so your client does not need Node.js, Bun, Docker, or a local server process.
Production URL:
https://mcp.hevy-mcp.dev/mcp
The endpoint uses Streamable HTTP. Send your Hevy API key as a bearer token on every request.
Codex CLI, the Codex desktop app, and the IDE extension share the same MCP configuration. Make your Hevy API key available in the environment that starts Codex, then add the hosted server:
export HEVY_API_KEY=your-hevy-api-key
codex mcp add hevy \ --url https://mcp.hevy-mcp.dev/mcp \ --bearer-token-env-var HEVY_API_KEY
Codex stores the environment variable name, not the key itself, in its MCP configuration. Restart Codex or begin a new session, then run codex mcp list to verify the server is configured.
Clients that accept a remote MCP URL and fixed headers commonly use this shape:
{
"mcpServers": { "hevy": { "url": "https://mcp.hevy-mcp.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-hevy-api-key" } } } }
Exact configuration keys vary by client. The hosted server requires support for Streamable HTTP and a fixed Authorization header.
[!IMPORTANT]
Treat the bearer value like a password. The Worker validates it with Hevy for
each request, does not store it, and forwards it to Hevy only as the required
api-keyheader.
Choose local stdio if you prefer to run the server on your own machine or your client cannot attach a fixed authorization header to remote MCP requests.
codex mcp add hevy \
--env HEVY_API_KEY=your-hevy-api-key \ -- npx -y hevy-mcp
Add this mcpServers entry to your client configuration:
{
"mcpServers": { "hevy": { "command": "npx", "args": ["-y", "hevy-mcp"], "env": { "HEVY_API_KEY": "your-hevy-api-key" } } } }
There are two ways to configure the Hevy MCP server for Google Antigravity (agy):
This utilizes the built-in plugin system:
The plugin reads the repository-root mcp_config.json to start the local stdio server. That configuration intentionally contains no API key; the server inherits HEVY_API_KEY from the host environment as described below. This is separate from the manual, user-global configuration described below and from the repository's .mcp.json, which configures hosted HTTP/OAuth.
agy plugin install https://github.com/chrisdoc/hevy-mcp
HEVY_API_KEY in your host shell environment so the CLI child process can inherit it:HEVY_API_KEY in your system/shell configurations:~/.zshrc or ~/.bashrc): bash export HEVY_API_KEY="your-actual-api-key" powershell [Environment]::SetEnvironmentVariable("HEVY_API_KEY", "your-actual-api-key", "User") agy: bash export HEVY_API_KEY="your-actual-api-key" If you prefer configuring it statically via the global configuration file:
~/.gemini/config/mcp_config.jsonhevy configuration block under the mcpServers key. Make sure to merge this entry with any existing servers you have configured rather than replacing the entire file contents: {
"mcpServers": { "hevy": { "command": "npx", "args": ["-y", "hevy-mcp"], "env": { "HEVY_API_KEY": "your-actual-api-key" } } } }
Common local configuration locations:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.cursor/mcp.jsonRestart or reconnect the client after saving the file.
Configure your client to launch this command with HEVY_API_KEY in the child process environment:
npx -y hevy-mcp
npx requires Node.js 20 or newer. Restart or reconnect your client after saving its configuration.
Use bunx instead
Requires Bun:
{
"mcpServers": { "hevy": { "command": "bunx", "args": ["hevy-mcp@latest"], "env": { "HEVY_API_KEY": "your-hevy-api-key" } } } }
Use Docker instead
Official images support linux/amd64 and linux/arm64. Keep stdin open with -i because the container runs the stdio MCP server:
export HEVY_API_KEY=your-hevy-api-key
docker run -i --rm -e HEVY_API_KEY ghcr.io/chrisdoc/hevy-mcp:latest
For an MCP client, store the key in a protected environment file and configure the client to launch Docker:
{
"mcpServers": { "hevy": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "--env-file", "/absolute/path/to/hevy-mcp.env", "ghcr.io/chrisdoc/hevy-mcp:latest" ] } } }
Pin an exact image tag such as ghcr.io/chrisdoc/hevy-mcp:X.Y.Z when you need reproducible upgrades.
You can also add the npm server to supported clients with add-mcp:
npx add-mcp hevy-mcp --env "HEVY_API_KEY=your-hevy-api-key"
Try one of these after restarting or reconnecting your MCP client:
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요