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MCP Server · 搜索检索

MCP Server Strava

Интеграция Strava API с Model Context Protocol SDK

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
PythonClaude数据可视化

快速开始

作者 / 组织
rbctmz
提供方
rbctmz
运行时
Python

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

3 个

MCP.so

选型结论

MCP Server Strava 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python scripts/auth.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-strava": {
      "command": "python",
      "args": [
        "scripts/auth.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

ИиийлйациаStrava API模型上下文协议(MCP)SDK

集成使用Model Context Protocol SDK分析训练并从Strava数据中获取建议。

🚀 机会

  • Strava训练分析
  • 培训建议
  • 自动更新令牌
  • API请求的速率限制

📋 要求

⚙️ 安装

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/rbctmz/mcp-server-strava.git
cd mcp-server-strava

# Установка через uv (рекомендуется)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv pip install .

# Установка в режиме разработки
uv pip install -e ".[dev]"

安装MCP SDK

uv add "mcp[cli]"

🔧 设置

API Strava公司

  1. 转到 API设置页
  2. 创建应用程序:

- 应用名称:MCP Strava集成 - 类别:培训分析 - 网站: - 授权回调域:localhost

环境配置

  1. 创建一个环境变量文件:
   cp .env-template .env
  1. 获取访问令牌:
   python scripts/auth.py
  1. 检查设置:
   mcp dev src/server.py
   curl -X GET "http://localhost:8000/activities"

📚 API和示例

资源和工具

ТипНазваниеОписание
资源strava://activities 活动清单
资源strava://activities/{id}Детали активности
资源strava://athlete/zones 训练区。
资源strava://athlete/clubsКлубы атлета
资源strava://gear/{gear_id} 装备信息
工具analyze_activity(activity_id) 训练分析
工具analyze_training_load(activities) 负荷分析
工具get_activity_recommendations() 推荐。

使用示例

from mcp import ClientSession

# Получение активностей
async with ClientSession() as session:
    activities = await session.read_resource("strava://activities")
    activity = await session.read_resource("strava://activities/12345678")

# Анализ тренировки
result = analyze_activity(activity_id="12345678")
"""
{
    "type": "Run",
    "distance": 5000,
    "moving_time": 1800,
    "analysis": {
        "pace": 5.5,  # мин/км
        "effort": "Средняя"
    }
}
"""

# Анализ нагрузки
summary = analyze_training_load(activities)
"""
{
    "activities_count": 10,
    "total_distance": 50.5,  # км
    "total_time": 5.2,      # часы
    "heart_rate_zones": {
        "easy": 4,    # ЧСС  150
    }
}
"""

# Получение тренировочных зон
async with ClientSession() as session:
    zones = await session.read_resource("strava://athlete/zones")
    """
    {
        "heart_rate": {
            "custom_zones": true,
            "zones": [
                {"min": 0, "max": 120, "name": "Z1 - Recovery"},
                {"min": 120, "max": 150, "name": "Z2 - Endurance"},
                {"min": 150, "max": 170, "name": "Z3 - Tempo"},
                {"min": 170, "max": 185, "name": "Z4 - Threshold"},
                {"min": 185, "max": -1, "name": "Z5 - Anaerobic"}
            ]
        },
        "power": {
            "zones": [
                {"min": 0, "max": 180},
                {"min": 181, "max": 250},
                {"min": 251, "max": 300},
                {"min": 301, "max": 350},
                {"min": 351, "max": -1}
            ]
        }
    }
    """

🛠 Разработка

CI/CD与安全

ПроверкивGitHub行动
类型工具描述

ÐLintingÐRuffÐÐÐÐÐÐÐÐÐÐ Pytest Unit和集成测试 ≫覆盖范围≫Pytest Cov≫代码覆盖报告≫

安全与秘密
  1. 代币保护:

- .env 在 .gitignore - GitHub秘密CI/CD - 速度限制:100次查询/15分钟

  1. Настройка секретов:
   # В GitHub: Settings → Secrets → Actions
   STRAVA_CLIENT_ID=
   STRAVA_CLIENT_SECRET=
   STRAVA_REFRESH_TOKEN=

贡献

  1. 强制存储库
  1. 建立依赖关系: uv pip install -e ".[dev]"
  1. 创建分支: git checkout -b feature/name
  1. 检查更改:
   ruff format .
   ruff check .
   pytest --cov=src
  1. 创建Pull Request

📫 支持

📄 许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

research-and-data运动分析Python本地部署训练建议API集成健康管理数据可视化

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Server Strava 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python scripts/auth.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Server Strava 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Server Strava 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Server Strava 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Server Strava 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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