anatome

anatome: дневник тренировок и питания через диалог с ассистентом

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Искать упражнения и подбирать программы тренировок
  • Распознавать еду по фото, тексту или штрихкоду
  • Логировать тренировки, приёмы пищи, воду и кардио
  • Строить план питания и тренировок под профиль
  • Выгружать историю метрик тела и активности

Какие данные видит

Ассистент работает с личным профилем пользователя: журналом тренировок, питания, кардио и телесных показателей, без доступа к чужим данным.

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

anatome — MCP-сервер для учёта тренировок, питания и показателей тела. Ассистент ищет упражнения из базы на 873 позиции, показывает мышечные диаграммы, распознаёт еду по фото или штрихкоду и ведёт журнал воды, кардио и метрик тела. Подходит для тех, кто хочет логировать активность обычными фразами вместо форм в приложении.

Как подключить

Как подключить anatome к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://anatome.dev/mcp

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить anatome к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://anatome.dev/mcp

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить anatome к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://anatome.dev/mcp

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (36)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

search_exercisesSearch 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_exerciseFetch one exercise by name, id, or random.
resolve_exerciseResolve an exercise name into primary/secondary muscle layers for rendering.
list_musclesList all 23 supported muscle slugs with anatomical names.
generate_muscle_imageRender an SVG diagram of the human body with muscles highlighted in arbitrary colors. Returns SVG.
list_routinesBrowse 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_routineFetch 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_routineSchedule the signed-in user's routine into planned workouts from start_date. Coach assignment of another user is REST-only.
search_foodsSearch food products by name (Open Food Facts + USDA). Returns macros per 100g.
lookup_barcodeLookup a food product by EAN/UPC barcode.
log_workoutLog a workout with exercise sets (strength or cardio unified). Requires an app user context.
get_workoutsList the current app user's workouts (most recent first).
log_mealLog a meal (calories + macros + optional ingredients) for the current app user.
get_mealsList the current app user's meals for a date range.
log_waterLog water intake (ml) for the current app user.
log_body_metricLog 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_metricsList 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_profileUpsert 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_profileGet the current app user's fitness profile (height, weight, macro + water goals, diet, active sports). Requires an app user context.
log_cardioLog a cardio activity (run/bike/swim/etc.) for the current app user. Supports duration, distance, HR, power, calories.
get_cardio_activitiesList the current app user's cardio activities (most recent first).
ai_parse_mealParse free-text meal description ('2 eggs and toast with butter') into structured items with grams + macros.
ai_photo_macrosAnalyze 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_planDraft a meal plan. Not medical advice. confirm:true required. Pass health constraints so the draft can honour them.
ai_workout_planDraft a workout plan. Not medical advice. confirm:true required. Pass health constraints so the draft can honour them.
get_muscle_recoveryPer-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_dailyPer-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_waterList the current app user's water intake entries for a date range. Requires X-App-User-Id.
update_mealCorrect 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_mealDelete a logged meal by id (soft delete, 30-day recovery window). Requires X-App-User-Id.
update_setsCorrect 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_workoutDelete a logged workout and its sets by id (soft delete, 30-day recovery window).
export_dataExport 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_eventsWhat 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 other accounts' events, not lost data. Judge completeness from has_more, not seq.
my_training_contextReturns 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_progressAny 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.