io.github.dropflyai/fitfly-engine

MCPcomunidaden línea
v0.2.0io.github.dropflyaiUnknownActualizado hace 2 m

Deterministic fitness coaching engine: adaptive programs, progression math, readiness autoregulation

Estado del endpointen línea
comprobado hace 8 días · 325 ms
100 % de las últimas 4 comprobaciones llegaron a este endpoint
Funciona en
ClaudeCursorCopilotChatGPTGemini

Inferido de los transportes que declara este listado (streamable-http). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.

Indexado automáticamente desde fuentes públicas. Aún sin verificar por su desarrollador en Forge.Reclamar este listado →
hace 2 mÚltima actualización
Paquete
Autorio.github.dropflyai
LicenciaUnknown
Versión0.2.0
Fuentemcp-registry
Estado de confianza
B
60/100Bueno
✓Listado en el índice de Forge+10/10
—Identidad del publicador verificada+0/30
→ Publicador: este listado no tiene ningún repositorio registrado, así que `forge publish` no puede verificar la propiedad de forma automática. Usa «Reclamar este listado» arriba — en Forge lo revisamos a mano.
—Verificación de dominio+0/10
→ Ahora mismo no está disponible para este tipo de listado: hoy la comprobación de dominio solo se ejecuta para paquetes publicados en npm, así que esta fila todavía no se puede conseguir aquí, sea lo que sea lo que haya alojado en el dominio.
✓Análisis de inyección de prompts · limpio+30/30
✓Análisis de ofuscación / exfiltración · limpio+20/20
EstadoIndexado por la comunidad
PublicadorSin verificar
FirmaSin firmar
Dominio—
Procedencia—
DependenciasSin auditar
Superficie de herramientas10 herramientas · ninguna privilegiada
Análisis de seguridad✓ Limpiovlive · hace 17 d¿Qué tan bien funciona este análisis?
EvaluacionesNinguna
Indexado2 jul 2026

La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.

Herramientas

10 herramientas · ninguna privilegiada
Observado en vivo desde el endpoint del proveedor17d ago

Leído de un handshake MCP real initialize → tools/list contra el endpoint declarado. No se invocó ninguna herramienta: tools/list es la llamada de introspección de solo lectura que el protocolo define para esto. Refleja lo que el servidor anunciaba en ese momento; un endpoint alojado no está fijado a ninguna versión y puede cambiar sin avisar.

  • https://workout-engine-production-5dd7.up.railway.app/mcp10 herramientas · 296 ms
get_todays_sessionToday's workout: exercises, sets/reps, per-exercise load guidance and concrete target weights, plus nutrition targets and cycle status. Auto-applies the user's readiness check-in (autoregulation) if they've done one today. Call this to see what the athlete should do now.

Today's workout: exercises, sets/reps, per-exercise load guidance and concrete target weights, plus nutrition targets and cycle status. Auto-applies the user's readiness check-in (autoregulation) if they've done one today. Call this to see what the athlete should do now.

ParámetroTipoDescripción
dayIndexintegerWhich program day (1-based). Defaults to the first day.
readiness_checkinRecord how the athlete feels today (energy, sleep, soreness — each 1–5). The engine scores readiness and, on the next get_todays_session, reshapes the workout accordingly (reduce volume / reduce intensity / recovery day). Returns the readiness score + modifier.

Record how the athlete feels today (energy, sleep, soreness — each 1–5). The engine scores readiness and, on the next get_todays_session, reshapes the workout accordingly (reduce volume / reduce intensity / recovery day). Returns the readiness score + modifier.

ParámetroTipoDescripción
energy*integer1 drained … 5 great
sleep*integer1 terrible … 5 great
soreness*integer1 none … 5 very sore
log_workoutRecord what the athlete actually lifted. The engine runs progression (double-progression, e1RM), detects PRs, and returns per-exercise outcomes (established/progressed/held/deloaded) with next-time targets. Weights are in kg.

Record what the athlete actually lifted. The engine runs progression (double-progression, e1RM), detects PRs, and returns per-exercise outcomes (established/progressed/held/deloaded) with next-time targets. Weights are in kg.

ParámetroTipoDescripción
dayIndexinteger—
goalstring—
exercises*arrayPer-exercise completed sets (weights in kg).
list_swap_optionsValid alternatives for an exercise — same muscle group, filtered to the athlete's equipment/level/injuries. Use before swap_exercise.

Valid alternatives for an exercise — same muscle group, filtered to the athlete's equipment/level/injuries. Use before swap_exercise.

ParámetroTipoDescripción
exerciseId*string—
swap_exerciseReplace an exercise with a valid same-area alternative. scope 'today' = just this session; scope 'program' = going forward. The new lift starts fresh (day-one calibration).

Replace an exercise with a valid same-area alternative. scope 'today' = just this session; scope 'program' = going forward. The new lift starts fresh (day-one calibration).

ParámetroTipoDescripción
exerciseId*string—
toExerciseId*string—
dayIndexinteger—
scopestringDefault 'program'.
get_programThe athlete's current multi-day program (render-ready).

The athlete's current multi-day program (render-ready).

No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.

regenerate_programRebuild the whole program from the stored profile (~20s AI generation). Use after a profile change or a plateau.

Rebuild the whole program from the stored profile (~20s AI generation). Use after a profile change or a plateau.

No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.

nutrition_targetsThe athlete's daily calorie + macro targets, computed from body stats, activity, and goal.

The athlete's daily calorie + macro targets, computed from body stats, activity, and goal.

No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.

meal_planA day of meals hitting the athlete's targets, USDA truth-checked (flags feasible=false with a note when macros are approximate). Slow (~15s AI call).

A day of meals hitting the athlete's targets, USDA truth-checked (flags feasible=false with a note when macros are approximate). Slow (~15s AI call).

ParámetroTipoDescripción
mealsPerDayinteger—
trainingDayboolean—
dietaryStylestring—
exclusionsarray—
changelogThe 'what changed & why' feed — the engine's coaching decisions (volume bumps, deloads, swaps) in Coach Fly's voice. Use to explain to the athlete why their plan evolved.

The 'what changed & why' feed — the engine's coaching decisions (volume bumps, deloads, swaps) in Coach Fly's voice. Use to explain to the athlete why their plan evolved.

ParámetroTipoDescripción
limitinteger—

10 de 10 herramientas publicaron una descripción.

Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.

Acerca de

Deterministic fitness coaching engine: adaptive programs, progression math, readiness autoregulation

Palabras clave
mcp
Alternativas
Comparando superficies de herramientas…

Sin cobertura de dependencias

Esta entrada no publica ningún paquete de npm, así que Forge no tiene un árbol de dependencias para ella. Es una carencia de cobertura, no una afirmación de que no tenga dependencias.