personal-health-mcp
Fetches body composition data (weight, body fat percentage) from the Tanita Health Planet API and exposes it as MCP tools for AI agents like Claude Desktop.
README
personal-health-mcp
タニタ ヘルスプラネット API から体組成データ(体重・体脂肪率)を取得し、MCP ツールとして Claude Desktop 等の AI エージェントに提供します。
セットアップ
1. インストール
pip install -e .
2. .env を作成
cp .env.example .env
.env を編集して HEALTH_PLANET_CLIENT_ID・HEALTH_PLANET_CLIENT_SECRET・HEALTH_PLANET_REDIRECT_URI を設定してください。
3. 初回認証
python -m health_mcp.tanita.auth
表示された URL をブラウザで開き、「アクセスを許可する」をクリック後、リダイレクト URL を貼り付けると .env にトークンが保存されます。
4. Claude Desktop に MCP サーバーを登録
claude_desktop_config.json に以下を追加してください。command には venv 内の Python 実行ファイルのフルパスを指定します。
Windows:
{
"mcpServers": {
"personal-health": {
"command": "C:/Users/<username>/path/to/personal-health-mcp/venv/Scripts/python.exe",
"args": ["-m", "health_mcp.server"]
}
}
}
macOS / Linux:
{
"mcpServers": {
"personal-health": {
"command": "/path/to/personal-health-mcp/venv/bin/python",
"args": ["-m", "health_mcp.server"]
}
}
}
cwdの指定は不要です。サーバーは__file__を基点にプロジェクトルートを自動解決します。
MCP ツール一覧
| ツール | 説明 |
|---|---|
get_latest_body_composition |
最新の体重・体脂肪率を取得(直近30日対象) |
get_body_composition |
指定期間(最大92日)の体組成データを取得 |
get_measurements_range |
キャッシュ内データの日付範囲と件数を確認 |
get_profile |
生年月日・身長・性別を取得 |
list_available_metrics |
取得可能なメトリクス一覧を表示 |
プロフィールの再取得
タニタアプリでプロフィール情報を変更した場合:
python -m health_mcp.tanita.auth --reset-profile
開発
pip install -e ".[dev]"
pytest # テスト
mypy src # 型チェック
ruff check src # リント
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.