Fitness
HRV 恢复与准备度评分器
把晨间 HRV（rMSSD/SDNN）与静息心率对个人滚动基线做标准化 z 评分，结合昨夜睡眠与昨日训练 RPE 加权为 0-100 准备度分数，输出绿/黄/红三档、0.5 SD 最小有意义变化判定、基线噪声（CV）检查与强度上限训练建议。
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用三种语言从你的代码中调用此工具。
cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/hrv-recovery-readiness-score' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"hrvMetric":"rmssd","todayHrv":52,"baselineHrv":"65\n55\n62\n58\n68\n52\n60\n64\n57\n61\n54\n66\n59\n63","todayRhr":57,"baselineRhr":"54\n53\n55\n54\n52\n54\n55\n53\n54\n55\n53\n54\n56\n54","yesterdayRpe":7.5,"sleepHours":5.5}'API 参考
以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
请求端点
HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/hrv-recovery-readiness-score请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| hrvMetric | select | 是 | — |
| todayHrv | number | 是 | — |
| baselineHrv | textarea | 是 | — |
| todayRhr | number | 是 | — |
| baselineRhr | textarea | 否 | — |
| yesterdayRpe | number |
MCP 集成
将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。
服务配置
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：
mcp.json
{
"mcpServers": {
"elysiatools-hrv-recovery-readiness-score": {
"name": "hrv-recovery-readiness-score",
"description": "把晨间 HRV（rMSSD/SDNN）与静息心率对个人滚动基线做标准化 z 评分，结合昨夜睡眠与昨日训练 RPE 加权为 0-100 准备度分数，输出绿/黄/红三档、0.5 SD 最小有意义变化判定、基线噪声（CV）检查与强度上限训练建议。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=hrv-recovery-readiness-score",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}列出可用工具
连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：
tools/list
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}调用此工具
通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：
tools/call
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "hrv-recovery-readiness-score",
"arguments": {
"hrvMetric": "rmssd",
"todayHrv": 52,
"baselineHrv": "65\n55\n62\n58\n68\n52\n60\n64\n57\n61\n54\n66\n59\n63",
"todayRhr": 57,
"baselineRhr": "54\n53\n55\n54\n52\n54\n55\n53\n54\n55\n53\n54\n56\n54",
"yesterdayRpe": 7.5,
"sleepHours": 5.5
}
}
}可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。
有问题或反馈？请联系 [email protected]