Fitbit MCP Server-integration

Hvad gør “Fitbit” MCP Server?

Fitbit MCP (Model Context Protocol) Server er et integrationslag, der gør det muligt for AI-assistenter at få adgang til, analysere og interagere med Fitbit sundheds- og fitnessdata. Ved at forbinde eksterne AI-modeller til din Fitbit-konto tillader denne MCP-server udviklere og AI-drevne applikationer at hente en bred vifte af personlige sundhedsmålinger, herunder aktivitetslogs, puls, søvnmønstre, ernæring og enhedsinformation. Denne funktion gør det muligt for applikationer at levere personlige indsigter, automatisere wellness-tracking og øge brugerengagementet med datadrevne sundhedsanbefalinger. Fitbit MCP Server forenkler processen med at forespørge Fitbits API’er, hvilket gør det lettere for udviklere at bygge værktøjer og arbejdsgange, der problemfrit inkorporerer brugernes sundheds- og fitnesskontekst i deres produkter.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repository’et.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repository’et.

Liste over Værktøjer

• getUserProfile: Hent dine Fitbit-profiloplysninger.
• getActivities: Hent aktivitetsdata for en bestemt dato.
• getSleepLogs: Få adgang til søvndata for en angivet dato.
• getHeartRate: Hent pulsmålinger for en bestemt dato og periode.
• getSteps: Hent antal skridt for en given dato og periode.
• getBodyMeasurements: Hent vægt- og kropsfedtmålinger.
• getFoodLogs: Få adgang til madlogdata for en angivet dato.
• getWaterLogs: Hent vandforbrugsdata for en angivet dato.
• getLifetimeStats: Hent livstidsaktivitetsstatistik.
• getUserSettings: Få adgang til brugerindstillinger og præferencer.
• getFloorsClimbed: Hent data om etager besteget.
• getDistance: Hent distancedata for en angivet dato.
• getCalories: Hent forbrændte kalorier.
• getActiveZoneMinutes: Få adgang til data om aktive zone-minutter.
• getDevices: Hent information om tilsluttede Fitbit-enheder.
• getBadges: Hent optjente badges og præstationer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Personlige sundhedsdashboards: Saml og vis personlige sundheds- og fitnessdata (aktivitet, søvn, puls) i dashboards for brugerne, hvilket muliggør dybere selvmonitorering og fremgangssporing.
• Wellness-anbefalinger: Muliggør, at AI-assistenter kan give kontekstafhængige sundheds- og fitnessråd baseret på rigtige Fitbit-data, f.eks. opfordre til flere skridt eller forbedret søvn.
• Automatiseret fitness-tracking: Integrer Fitbit-data i bredere wellness-platforme og automatiser indsamlingen og analysen af brugernes aktivitets- og sundhedsmålinger.
• Langsigtet sundhedsanalyse: Gør det muligt for udviklere at hente og analysere historiske sundhedsdata til trendanalyse eller forskningsformål.
• Enhedsovervågning og -administration: Giv indblik og statusrapporter på tilsluttede Fitbit-enheder til fejlfinding eller optimering af brug.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Få din Fitbit-adgangstoken ved at registrere en app på Fitbit Developer Portal.
3. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Tilføj Fitbit MCP Server ved hjælp af følgende JSON-udsnit:

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

5. Gem filen og genstart Windsurf for at anvende ændringerne.

Sikring af API-nøgler:
Opbevar din Fitbit-adgangstoken i en miljøvariabel for at undgå at eksponere den i konfigurationsfiler:

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

Claude

1. Installer Node.js og få en Fitbit-adgangstoken som ovenfor.
2. Find Claude-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende konfiguration under MCP servers:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Verificer med en testforespørgsel til Fitbit-data.

Sikring af API-nøgler:

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

Cursor

1. Installer Node.js og få en Fitbit-adgangstoken.
2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
3. Tilføj Fitbit MCP Server:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft integrationen ved at køre en Fitbit-dataanmodning.

Sikring af API-nøgler:

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

Cline

1. Sørg for, at Node.js er installeret og en Fitbit-adgangstoken er tilgængelig.
2. Åbn din Cline-konfiguration.
3. Tilføj MCP-serverindgangen:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Test opsætningen med en AI-assistent sundhedsforespørgsel.

Sikring af API-nøgler:

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

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “fitbit-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Blandt de to tabeller er Fitbit MCP-serveren veldokumenteret for værktøjer og opsætning. Manglen på prompt- og resourcedefinitioner samt ingen eksplicit nævnelse af sampling eller rødder begrænser dog lidt dens fuldstændighed for fuld MCP-økosystemintegration. På denne baggrund vil jeg vurdere denne MCP-server til 6/10 for dens praktiske anvendelighed og klarhed, men med plads til forbedring i MCP-native funktioner.

MCP-score