Fitbit MCP Server-Integration

Was macht der “Fitbit” MCP Server?

Der Fitbit MCP (Model Context Protocol) Server ist eine Integrationsschicht, die es KI-Assistenten ermöglicht, auf Fitbit-Gesundheits- und Fitnessdaten zuzugreifen, diese zu analysieren und mit ihnen zu interagieren. Durch die Verbindung externer KI-Modelle mit Ihrem Fitbit-Konto ermöglicht dieser MCP Server Entwicklern und KI-gestützten Anwendungen, eine Vielzahl persönlicher Gesundheitsmetriken abzurufen, darunter Aktivitätsprotokolle, Herzfrequenz, Schlafmuster, Ernährung und Geräteinformationen. Diese Fähigkeit versetzt Anwendungen in die Lage, personalisierte Einblicke zu liefern, Wellness-Tracking zu automatisieren und die Nutzerbindung durch datengestützte Gesundheitsempfehlungen zu verbessern. Der Fitbit MCP Server vereinfacht den Prozess der Abfrage der Fitbit-APIs und erleichtert es Entwicklern, Tools und Workflows zu erstellen, die den Gesundheits- und Fitnesskontext der Nutzer nahtlos in ihre Produkte einbinden.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• getUserProfile: Ruft Ihre Fitbit-Profilinformationen ab.
• getActivities: Holt Aktivitätsdaten für ein bestimmtes Datum.
• getSleepLogs: Greift auf Schlafdaten für ein angegebenes Datum zu.
• getHeartRate: Holt Herzfrequenzdaten für ein bestimmtes Datum und Zeitraum.
• getSteps: Holt die Schrittzahl für ein gegebenes Datum und Zeitraum.
• getBodyMeasurements: Ruft Gewichts- und Körperfettmessungen ab.
• getFoodLogs: Greift auf Ernährungsprotokolle für ein bestimmtes Datum zu.
• getWaterLogs: Holt Wasserverbrauchsdaten für ein bestimmtes Datum.
• getLifetimeStats: Ruft Lebenszeit-Aktivitätsstatistiken ab.
• getUserSettings: Greift auf Benutzereinstellungen und -präferenzen zu.
• getFloorsClimbed: Holt Daten zu erklommenen Stockwerken.
• getDistance: Ruft Distanzdaten für ein bestimmtes Datum ab.
• getCalories: Holt Daten zu verbrannten Kalorien.
• getActiveZoneMinutes: Greift auf aktive Zonenminutendaten zu.
• getDevices: Holt Informationen zu verbundenen Fitbit-Geräten.
• getBadges: Ruft erhaltene Badges und Auszeichnungen ab.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Persönliche Gesundheits-Dashboards: Sammeln und zeigen Sie personalisierte Gesundheits- und Fitnessdaten (Aktivität, Schlaf, Herzfrequenz) in Dashboards für Nutzer an – für tiefere Selbstbeobachtung und Fortschrittsverfolgung.
• Wellness-Empfehlungen: Ermöglichen Sie KI-Assistenten, kontextbewusste Gesundheits- und Fitnessratschläge auf Basis realer Fitbit-Daten zu geben, z.B. für mehr Schritte oder besseren Schlaf.
• Automatisiertes Fitness-Tracking: Integrieren Sie Fitbit-Daten in umfassendere Wellness-Plattformen und automatisieren Sie die Erfassung und Analyse von Aktivitäts- und Gesundheitsmetriken der Nutzer.
• Langfristige Gesundheitsanalyse: Entwicklern wird ermöglicht, historische Gesundheitsdaten für Trendanalysen oder Forschungszwecke abzurufen und zu analysieren.
• Geräteüberwachung und -management: Bieten Sie Einblicke und Statusberichte zu verbundenen Fitbit-Geräten, etwa für Fehlersuche oder Nutzungsoptimierung.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Erhalten Sie Ihren Fitbit Access Token, indem Sie eine App im Fitbit Developer Portal registrieren.
3. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie den Fitbit MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

5. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu, um die Änderungen zu übernehmen.

API-Keys sichern:
Speichern Sie Ihren Fitbit Access Token in einer Umgebungsvariablen, um ihn nicht in Konfigurationsdateien offenzulegen:

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

Claude

1. Installieren Sie Node.js und erhalten Sie einen Fitbit Access Token wie oben beschrieben.
2. Suchen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die folgende Konfiguration unter MCP-Servern ein:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie mit einer Testabfrage auf Fitbit-Daten.

API-Keys sichern:

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

Cursor

1. Installieren Sie Node.js und besorgen Sie sich einen Fitbit Access Token.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Fitbit MCP Server hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Bestätigen Sie die Integration, indem Sie eine Fitbit-Datenanfrage ausführen.

API-Keys sichern:

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

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und ein Fitbit Access Token vorliegt.
2. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfiguration.
3. Fügen Sie den MCP-Server-Eintrag hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Testen Sie das Setup mit einer KI-Assistenten-Gesundheitsabfrage.

API-Keys sichern:

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

Wie Sie diesen MCP in Flows nutzen

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “fitbit-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Zwischen den beiden Tabellen ist der Fitbit MCP Server gut dokumentiert bezüglich Tools und Einrichtung. Das Fehlen von Prompt- und Ressourcen-Definitionen sowie keine explizite Erwähnung von Sampling oder Root-Features schränkt jedoch die Vollständigkeit für eine vollständige MCP-Ökosystemintegration etwas ein. Auf dieser Basis würde ich diesem MCP Server eine 6/10 für praktischen Nutzen und Klarheit geben, mit Verbesserungspotenzial bei MCP-nativen Features.

MCP Score