内容
# 量化生活
> 将你的Claude订阅转化为个人生活追踪器。与Claude对话，观察你的数据出现在仪表盘上。
**实时演示：** https://quant-frontend.pages.dev
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## 为什么我创建了这个项目
自从我18岁开始，我就一直在追踪时间、热量和开支——了解自己的身体、资金和时间状况实在太美妙了。
在全职工作两年后，摩擦力变得太大。我经常会失败，至少有50%的时间——不是因为我不够关心，而是因为每天晚上要同时操作三个独立的应用：
- **Lifesum** 用于记录热量
- **Wallet by BudgetBakers** 用于记录开支
- **Toggl Track** 用于记录时间
三个订阅。三种不同的习惯需要维持。摩擦力大到让我放弃。
我想要一个地方。一个习惯。一款应用。
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## 它是如何工作的
核心输入是一句话，而不是表单。
你不需要打开应用并填写字段，而是告诉Claude你今天做了什么：
> _"早餐吃了燕麦粥，午餐吃了鸡肉饭。买了一本书，花了₹180元，还有周 groceries 花了₹1200元。工作从9点到6点，健身房从7点到8点，之后看Netflix。"_
MCP服务器从那里处理一切——解析叙述、估计宏量营养素、分类开支、计算时间持续时间——并将结构化数据直接推送到Cloudflare D1数据库。React仪表盘在刷新时立即反映数据。
您也可以使用语音转文本（例如Wispr Flow）直接口述一天的活动。
### 架构
```
Claude Desktop / Claude.ai
│ MCP over Streamable HTTP
│ Authorization: Bearer <api_key>
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ Cloudflare Worker (Hono) │
│ │
│ POST /mcp ← MCP tools │ api_key auth → resolves userId
│ POST /api/auth/sync ← first login │ Clerk JWT auth
│ POST /api/query/* ← dashboard │ Clerk JWT auth
│ │
│ Routes → Repos → DAL → Drizzle/D1 │
└─────────────┬───────────────────────┘
│
Cloudflare D1 (SQLite)
users, api_keys,
food_logs, expense_logs, time_logs
▲
│ REST POST /api/query/*
┌─────────────┴───────────────────────┐
│ Cloudflare Pages (React + Vite) │
│ Clerk · TanStack Query · Recharts │
└─────────────────────────────────────┘
```
### MCP工具（共9个）
| 工具 | 功能 |
| ------------------------- | --------------------------------------------------------------- |
| `log_meal` | 批量插入餐食项目；LLM估算宏量营养素 |
| `get_food_summary` | 日期范围内的每日总量和每餐明细 |
| `log_expense` | 记录单个开支，含类别和支付方式 |
| `get_expense_summary` | 按日和类别分组的总金额 |
| `log_time` | 记录活动，含开始和结束时间（跨 midnight 安全） |
| `get_time_summary` | 每桶分钟数 + 完整活动列表 |
| `get_today` | 返回今日日期 — 防止LLM日期幻觉 |
| `list_buckets` | 返回有效的时间桶名称 |
| `list_expense_categories` | 返回有效的开支类别名称 |
### 认证
- **仪表盘（REST）：** 通过Clerk使用Google OAuth。JWT在Worker边缘使用`verifyToken`从`@clerk/backend`验证。
- **MCP（Claude Desktop）：** 个人API密钥在首次登录时自动生成，并在设置页面显示。
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## 为什么使用MCP而不是内置LLM调用？
我的第一反应是在应用中嵌入LLM API调用——调用API，解析响应，保存到数据库。然后我意识到：我已经每月支付20美元给Claude。为什么还要额外支付API费用？
通过构建MCP服务器，我将已有的Claude订阅转化为计算层。Claude负责解析和推理；我的服务器只需接收结构化的工具调用并写入数据库。
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## 入门指南
### 先决条件
- [Cloudflare账户](https://dash.cloudflare.com)（免费层可用）
- [Clerk账户](https://clerk.com)（免费层可用）
- Node.js
- Wrangler CLI：`npm i -g wrangler`
### 后端
```bash
cd mcp-server
npm install
# 创建D1数据库
wrangler d1 create quant-db
# 将database_id粘贴到wrangler.jsonc中
# 设置密钥
wrangler secret put CLERK_SECRET_KEY
# 运行迁移
npm run db:migrate:local # 本地开发
npm run db:migrate # 生产环境
# 开发服务器
npm run dev
# 部署
npm run deploy
```
### 前端
```bash
cd frontend
npm install
# 创建.env.local文件：
# VITE_CLERK_PUBLISHABLE_KEY=pk_...
# VITE_API_URL=https://quant-backend.<your-subdomain>.workers.dev
npm run dev # 本地开发
npm run build # 生产环境构建
npm run deploy # 部署到Cloudflare Pages
```
### 连接到Claude Desktop
1. 在https://quant-frontend.pages.dev登录 — 您的API密钥将自动生成。
2. 进入**设置**并复制您的MCP服务器URL和API密钥。
3. 添加到Claude Desktop配置（`claude_desktop_config.json`）：
```json
{
"mcpServers": {
"quant": {
"url": "https://quant-backend.<your-subdomain>.workers.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <your-api-key>"
}
}
}
}
```
4. 重启Claude Desktop。9个工具将自动出现。
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## 数据库架构
```
users — clerk_user_id（唯一）, email
api_keys — 一个用户一个，十六进制令牌，可撤销
food_logs — 每条记录一个食物项目（按查询时间按日期 + meal_type分组）
expense_logs — 金额，类别（int枚举），描述，支付方式
time_logs — 桶（int枚举），活动，开始时间，结束时间（完整ISO日期时间）
```
所有枚举列在数据库中存储整数（Drizzle中的`.$type<IntEnum>()`）并在应用程序层转换为人类可读的标签。
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## 下一步计划
- 任务跟踪 — 取代我的Todoist订阅
- 围绕[12周年计划](https://12weekyear.com)框架构建习惯跟踪器
目标：一个用于所有自我提升的仪表盘。
