Integrace Fitbit MCP serveru

Co dělá „Fitbit“ MCP Server?

Fitbit MCP (Model Context Protocol) Server je integrační vrstva, která umožňuje AI asistentům přistupovat k datům o zdraví a kondici z Fitbitu, analyzovat je a pracovat s nimi. Připojením externích AI modelů k vašemu účtu Fitbit umožňuje tento MCP server vývojářům a AI aplikacím získávat širokou škálu osobních zdravotních metrik, včetně záznamů o aktivitách, srdečním tepu, spánku, výživě a informací o zařízeních. Tato schopnost umožňuje aplikacím poskytovat personalizované poznatky, automatizovat sledování zdraví a zvyšovat zapojení uživatelů pomocí doporučení založených na datech. Fitbit MCP Server zjednodušuje proces dotazování na Fitbit API a usnadňuje vývojářům začlenění zdravotního a fitness kontextu uživatelů do jejich produktů.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou dokumentovány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• getUserProfile: Získá informace o vašem Fitbit profilu.
• getActivities: Načte data o aktivitách pro konkrétní datum.
• getSleepLogs: Přistoupí k údajům o spánku pro zadané datum.
• getHeartRate: Získá data o srdečním tepu pro konkrétní datum a období.
• getSteps: Získá počet kroků pro daný den a období.
• getBodyMeasurements: Získá údaje o váze a tělesném tuku.
• getFoodLogs: Přistupuje k záznamům o jídle pro konkrétní datum.
• getWaterLogs: Načte data o příjmu vody pro zadaný den.
• getLifetimeStats: Získá celoživotní statistiky aktivit.
• getUserSettings: Přistupuje k uživatelským nastavením a preferencím.
• getFloorsClimbed: Získá údaje o vystoupaných patrech.
• getDistance: Získá data o vzdálenosti pro konkrétní datum.
• getCalories: Získá údaje o spálených kaloriích.
• getActiveZoneMinutes: Přistupuje k údajům o minutách v aktivní zóně.
• getDevices: Získá informace o připojených Fitbit zařízeních.
• getBadges: Získá získané odznaky a úspěchy.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Osobní zdravotní dashboardy: Agregace a vizualizace personalizovaných zdravotních a fitness dat (aktivity, spánek, srdeční tep) v přehledech pro uživatele, které umožňují lepší sebemonitoring a sledování pokroku.
• Wellness doporučení: Umožněte AI asistentům poskytovat kontextová doporučení ohledně zdraví a kondice na základě reálných dat z Fitbitu, například pro zvýšení počtu kroků nebo zlepšení kvality spánku.
• Automatizované sledování fitness: Integrace Fitbit dat do širších wellness platforem, automatizace sběru a analýzy uživatelských aktivit a zdravotních metrik.
• Dlouhodobá zdravotní analýza: Vývojářům umožnit načítat a analyzovat historická zdravotní data pro trendové analýzy nebo výzkum.
• Monitoring a správa zařízení: Poskytování přehledů a stavových reportů o připojených Fitbit zařízeních pro optimalizaci využití nebo řešení problémů.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte ve svém systému nainstalovaný Node.js.
2. Získejte svůj Fitbit access token registrací aplikace na Fitbit Developer Portálu.
3. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
4. Přidejte Fitbit MCP Server pomocí následujícího JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "fitbit-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "fitbit-mcp", "--stdio"],
         "env": {
           "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "YOUR_FITBIT_ACCESS_TOKEN"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte soubor a restartujte Windsurf, aby se změny projevily.

Zabezpečení API klíčů:
Ukládejte svůj Fitbit access token do environmentální proměnné, abyste jej nemuseli uvádět přímo v konfiguraci:

{
  "env": {
    "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "${FITBIT_ACCESS_TOKEN}"
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a získejte Fitbit access token jako výše.
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Vložte následující konfiguraci pod MCP servery:

   {
     "mcpServers": {
       "fitbit-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "fitbit-mcp", "--stdio"],
         "env": {
           "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "YOUR_FITBIT_ACCESS_TOKEN"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte testovacím dotazem na Fitbit data.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "${FITBIT_ACCESS_TOKEN}"
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a získejte Fitbit access token.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte Fitbit MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "fitbit-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "fitbit-mcp", "--stdio"],
         "env": {
           "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "YOUR_FITBIT_ACCESS_TOKEN"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte integraci spuštěním dotazu na Fitbit data.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "${FITBIT_ACCESS_TOKEN}"
  }
}

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Fitbit access token.
2. Otevřete konfiguraci Cline.
3. Přidejte záznam MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "fitbit-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "fitbit-mcp", "--stdio"],
         "env": {
           "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "YOUR_FITBIT_ACCESS_TOKEN"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Otestujte nastavení dotazem na zdraví pomocí AI asistenta.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "FITBIT_ACCESS_TOKEN": "${FITBIT_ACCESS_TOKEN}"
  }
}

Jak používat MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu ve FlowHunt nejprve přidejte komponent MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "fitbit-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může nyní AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “fitbit-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Fitbit MCP server je dobře zdokumentován z hlediska nástrojů a nastavení. Nedostatek definic promptů a zdrojů a chybějící výslovná zmínka o vzorkování či root funkcích však mírně omezuje jeho úplnost pro plnou integraci do MCP ekosystému. Na základě toho bych tento MCP server hodnotil 6/10 za praktickou užitečnost a srozumitelnost, s prostorem pro zlepšení v MCP-native funkcích.

MCP skóre