锻炼MCP服务器
模型上下文协议（MCP）服务器，提供自行车锻炼分析工具，使LLM能够分析健身数据，计算训练指标，并提供对运动表现的见解。
特性
锻炼MCP服务器提供以下工具：
- 检索锻炼历史记录（最近50次或最近7次锻炼）
- 按ID查找特定锻炼
- 计算健身指标：
- 健身（CTL）：慢性训练负荷-42天指数加权移动平均值 - 疲劳（ATL）：急性训练负荷-7天指数加权移动平均值 - 表格（TSB）：训练压力平衡-健身和疲劳之间的区别
安装
使用紫外线（推荐）
使用时 uv 不需要特定的安装。我们将 使用 uvx 直接运行 *workout_mcp_server*.
使用PIP
或者，您可以安装 workout_mcp_server 通过pip：
pip install workout_mcp_server安装后，您可以使用以下命令将其作为模块运行：
python -m workout_mcp_server配置
使用Claude Desktop进行配置
将此添加到您的 claude_desktop_config.json:
Using uvx
"mcpServers": {
"workout_mcp_server": {
"command": "uvx",
"args": ["workout_mcp_server"]
}
}Using pip installation
"mcpServers": {
"workout_mcp_server": {
"command": "python",
"args": ["-m", "workout_mcp_server"]
}
}使用VSCode MCP客户端进行配置
将此添加到您的 settings.json:
Using uvx
"mcp.servers": {
"workout_mcp_server": {
"command": "uvx",
"args": ["workout_mcp_server"]
}
}Using pip installation
"mcp.servers": {
"workout_mcp_server": {
"command": "python",
"args": ["-m", "workout_mcp_server"]
}
}可用工具
get_last_50_workouts
从数据集中检索所有50个训练，按日期排序（最近的第一个）。
get_last_7_workouts
检索7个最新的训练，可用于分析当前训练周。
get_workout_by_id
通过其唯一ID检索特定训练。
输入：
workout_id（string）：训练的唯一标识符
compute_fitness
根据训练压力评分（TSS）的42天指数加权移动平均值计算当前健身评分（慢性训练负荷）。
compute_fatigue
根据TSS的7天指数加权移动平均值计算当前疲劳评分（急性训练负荷）。
compute_form
将当前形式分数（训练压力平衡）计算为体能和疲劳之间的差值。正值表示良好状态，负值表示累积疲劳。
数据结构
每项训练包括：
id：唯一的锻炼标识符date：锻炼日期（ISO格式）duration_minutes：锻炼持续时间（分钟）distance_km：覆盖距离（公里）avg_power_watts：平均功率输出（瓦特）tss：训练压力评分workout_type：锻炼类型（例如，“耐力”、“间歇”、“恢复”）
发展
从源头构建
- 克隆存储库
- 安装依赖项：
pip install -e . - 运行服务器：
python -m workout_mcp_server
测试
使用以下工具运行测试： pytest
许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。