Strava Training MCP

斯特拉瓦训练MCP

 

全面 模型上下文协议 （MCP）服务器，提供对Strava API的完全访问，该API专为马拉松训练和比赛分析而设计。此服务器使语言模型能够查询详细的运动员数据、分析训练模式、跟踪表现指标和计划比赛。

特性

• 综合活动数据：访问详细的活动信息，包括步速、心率、功率、步频、GPS坐标等
• 训练分析：每周和每月的训练指标、速度趋势和长期分析
• 详细流：用于分析整个活动绩效的时间序列数据
• 搭接和拼接：分析配速一致性和分段，为比赛做准备
• 区域分析：用于训练强度分析的心率和功率区数据
• 运动员统计：年初至今的总数、个人记录和成就跟踪
• 马拉松训练工具：心率区域分析、训练负荷监测、损伤风险检测和恢复分析
• 内置身份验证：使用MCP工具简化OAuth流程-不需要单独的脚本
• 多个传输：支持stdio、SSE和可流式传输的http

安装

使用紫外线（推荐）

# Clone the repository
git clone 
cd strava-training-mcp

# Install dependencies
uv sync

# Run the server
uv run src/server.py --transport sse --port 9186

使用pip

pip install strava-training-mcp

快速开始

1. 获取Strava API证书 从 Strava API设置
2. 启动服务器 （它将指导您完成身份验证）
3. 使用MCP工具 验证和查询您的Strava数据

看 快速启动.md 有关详细的身份验证说明。

可用工具

身份验证和设置

• get_strava_auth_token(client_id, client_secret, auth_code)：一步完成身份验证（推荐）
• save_credentials(client_id, client_secret)：保存您的Strava API证书
• get_auth_url(redirect_uri)：使用存储的凭据获取授权URL
• complete_strava_auth(auth_code)：使用授权码完成身份验证
• check_auth_status()：检查是否配置了身份验证以及令牌是否可用

基本活动查询

• get_activities(limit)：获取最近的活动
• get_activities_by_range(start_date, end_date, limit)：获取日期范围内的活动
• get_activity_by_id(activity_id)：获取特定活动的详细信息
• get_recent(days, limit)：获取过去X天的活动
• get_runs_by_range(start_date, end_date, limit)：获取日期范围内的跑步活动

详细活动分析

• get_activity_streams(activity_id, keys)：获取时间序列数据（心率、步速、功率、步频、GPS等）
• get_activity_laps(activity_id)：获取圈数/分段数以分析配速一致性
• get_activity_zones(activity_id)：获取心率和功率区数据

运动员统计

• get_athlete_stats(athlete_id)：获取运动员统计数据，包括年初至今的总数、PR和成绩

训练分析

• analyze_weekly(start_date, end_date)：分析每周培训指标
• analyze_monthly(year, month)：分析月度培训和每周细分
• find_long_runs(start_date, end_date, min_distance_km)：查找日期范围内的长跑
• analyze_pace_trends(start_date, end_date)：分析随时间变化的速度趋势

心率区和损伤预防

• analyze_hr_zones(start_date, end_date)：分析心率区域分布（80/20原理）
• analyze_training_load(start_date, end_date)：分析训练负荷并确定受伤风险指标
• analyze_hr_trends(start_date, end_date, reference_pace_min_per_km)：跟踪心率趋势以监测健康状况的改善
• analyze_recovery(start_date, end_date)：分析恢复模式，包括休息日和训练压力分布

注： 日期应以ISO格式提供(YYYY-MM-DD).

用法

Claude桌面版

更新您的 claude_desktop_config.json:

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ 窗户： %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
    "mcpServers": {
        "strava": {
            "command": "uvx",
            "args": ["strava-training-mcp"],
            "env": {
                "STRAVA_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
                "STRAVA_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET",
                "STRAVA_REFRESH_TOKEN": "YOUR_REFRESH_TOKEN"
            }
        }
    }
}

本地运行

# SSE transport (recommended for remote connections)
uv run src/server.py --transport sse --port 9186

# Streamable-http transport (stateless HTTP POST)
uv run src/server.py --transport streamable-http --port 9186

# stdio transport (default, for local use)
uv run src/server.py --transport stdio

查询示例

认证

• “检查我的Strava身份验证状态”
• “保存我的Strava凭据：client_id=12345，client_secret=abc123”
• “获取Strava OAuth的授权URL”
• “使用代码XYZ789完成Strava身份验证”

基本查询

• “我最近的活动是什么？”
• “显示我上周的活动”
• “在过去的一个月里，我跑得最长的是什么？”
• “获取我最近跑步的详细信息”

马拉松训练分析

• “分析我上周的每周训练”
• “显示我过去一个月的长跑记录”
• “过去3个月我的节奏趋势是什么？”
• “分析我2024年1月的训练”

心率区和损伤预防

• “分析我过去一个月的心率区域”
• “检查我过去4周的训练负荷和受伤风险”
• “显示我过去3个月的心率趋势”
• “分析我的恢复模式——我是否得到了足够的休息？”

活动数据格式

服务器返回具有一致字段名称和单位的活动数据：

发展

项目结构

strava-training-mcp/
├── src/
│   ├── server.py      # Main MCP server implementation
│   ├── client.py      # Strava API client wrapper
│   ├── tools.py       # MCP tool definitions
│   └── auth.py        # Authentication utilities
├── README.md
├── QUICK_START.md
├── AUTHENTICATION.md
├── STEP_BY_STEP_AUTH.md
└── pyproject.toml

运行测试

# Run linting
uv run ruff check src/

# Type checking
uv run mypy src/

认证

MCP服务器包括内置的身份验证工具。看 认证.md 详细说明。

快速身份验证

1. 从获取您的客户ID和客户密码 Strava API设置
2. 使用MCP工具： get_strava_auth_token(client_id, client_secret, auth_code)
3. 重新启动服务器

有关分步说明，请参阅 STEP_BY_STEP_AUTH.md.

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

学分

该项目的灵感来自并建立在以下优秀作品的基础上 托梅克/斯特拉瓦mcp服务器原始项目为这个增强版本提供了基础和灵感，该版本增加了全面的训练分析功能、改进的身份验证流程和马拉松专用工具。

贡献

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