Strava MCP -palvelin

Strava MCP -palvelin

Yhdistä tekoälyagenttisi Stravan kuntoilualustaan datavetoista valmennusta, analytiikkaa ja reittien hallintaa varten Strava MCP -palvelimen avulla.

Mitä “Strava” MCP -palvelin tekee?

Strava MCP -palvelin on TypeScriptillä toteutettu Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka saumattomasti yhdistää suuret kielimallit (LLM) Strava API:in. Siltojen roolissa se mahdollistaa tekoälyavustajien pääsyn, analyysin ja vuorovaikutuksen käyttäjän Strava-datan – kuten viimeisimpien aktiviteettien, profiilien, tilastojen, reittien ja segmenttien – kanssa suoraan standardoitujen MCP-työkalujen kautta. Tämä integraatio antaa kehittäjille ja tekoälyjärjestelmille mahdollisuuden esimerkiksi hakea treenitilastoja, noutaa aktiviteettien stream-datoja (kuten teho, syke tai kadenssi), viedä reittejä ja hallita segmenttejä turvallisesti ja tekoälyystävällisesti. Tuomalla Stravan laajan kunto- ja aktiviteettidatan työkalujen muotoon palvelin parantaa kehitystyönkulkuja ja tukee älykkäitä, datavetoisia vuorovaikutuksia kuntoanalyysiin ja valmennukseen.

Kehotepohjat

Tallennettuja kehotepohjia ei löytynyt repositoriosta.

Resurssit

Repositoriossa ei ole dokumentoituja tai esiin tuotuja resursseja.

Työkalulistaus

  • Viimeaikaisten aktiviteettien työkalu: Hakee käyttäjän viimeisimmät Strava-aktiviteetit.
  • Profiilityökalu: Hakee käyttäjän profiilitiedot.
  • Tilastotyökalu: Noutaa juoksun, pyöräilyn ja uinnin tilastot.
  • Aktiviteettien stream-työkalu: Hakee tarkat stream-tiedot (syke, teho, kadenssi, korkeus jne.) tiettyihin aktiviteetteihin.
  • Segmenttityökalu: Tutki, katsele, tähti ja hallitse Strava-segmenttejä.
  • Reittityökalu: Listaa ja katso tallennettujen Strava-reittien tiedot.
  • Reittien vientityökalu: Vie reitit GPX- tai TCX-muotoon paikalliselle tiedostojärjestelmälle.

Käyttötapaukset

  • Kuntoiludatan analyysi: Kehittäjät voivat integroida palvelimen LLM:iin analysoidakseen käyttäjän treenihistoriaa, tilastoja ja trendejä sekä laatiakseen yksityiskohtaisia yhteenvetoja ja edistymisraportteja.
  • Henkilökohtainen valmennus: Tekoälyavustajat voivat tarjota valmennusvinkkejä käyttäen laajaa aktiviteettidataa, kuten syke-, teho- ja kadenssistreamit viimeisimmistä harjoituksista.
  • Reittien suunnittelu ja vienti: Mahdollistaa käyttäjien listata, tarkastella ja viedä Strava-reittejään GPS-laitteille tai jaettavaksi ystäville.
  • Segmenttien tutkiminen ja hallinta: Kehittäjät voivat rakentaa työkaluja Strava-segmenttien löytämiseen, tähtäämiseen ja analysointiin reittien optimointiin ja suorituskyvyn vertailuun.
  • Klubien ja yhteisöjen analytiikka: Käytä ja näytä klubijäsenyydet, ryhmäaktiviteetit ja segmenttien tulostaulukot yhteisöllisen vuorovaikutuksen tueksi.

Käyttöönotto-ohjeet

Windsurf

  1. Varmista, että Node.js on asennettu.
  2. Avaa Windsurf-ohjelman asetustiedosto.
  3. Lisää Strava MCP -palvelimen paketti (@r-huijts/strava-mcp@latest) MCP-palvelimien listaan.
  4. Liitä seuraava JSON-pätkä mcpServers-objektiin:
    {
      "strava-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
      }
    }
    
  5. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
  6. Varmista asennus tarkistamalla Strava MCP -työkalujen näkyvyys tekoälyavustajassasi.

API-avainten suojausesimerkki

{
  "strava-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"],
    "env": {
      "STRAVA_CLIENT_ID": "your-client-id",
      "STRAVA_CLIENT_SECRET": "your-client-secret",
      "STRAVA_ACCESS_TOKEN": "your-access-token"
    }
  }
}

Tallenna tunnukset turvallisesti ympäristömuuttujiin.

Claude

  1. Asenna Node.js ennakkoedellytyksenä.
  2. Avaa Clauden MCP-palvelimien asetustiedosto.
  3. Lisää Strava MCP -palvelin käyttäen:
    {
      "strava-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude uudelleen.
  5. Varmista, että Strava MCP -integraatio on aktiivinen.

Cursor

  1. Asenna Node.js, jos ei ole jo asennettu.
  2. Avaa MCP-palvelimiin liittyvä Cursorin asetustiedosto.
  3. Lisää:
    {
      "strava-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
  5. Varmista toiminnallisuus tekoälytyönkuluissasi.

Cline

  1. Varmista, että Node.js on asennettu.
  2. Siirry MCP-palvelimien asetustiedostoon Clinessä.
  3. Lisää:
    {
      "strava-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Tallenna ja käynnistä Cline-ympäristö uudelleen.
  5. Tarkista, että Strava MCP -työkalut ovat löydettävissä.

Huom: Säilytä aina arkaluonteiset API-avaimet ympäristömuuttujissa, ei selväkielisenä.

MCP:n käyttö FlowHunt-työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti ja yhdistämällä se tekoälyagenttiin:

FlowHunt MCP flow

Avaa MCP-komponentin asetusnäkymä napsauttamalla sitä. Syötä järjestelmän MCP-asetuksiin MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti pystyy käyttämään MCP-palvelinta työkaluna, jonka kaikki toiminnot ja ominaisuudet ovat saatavilla. Muista vaihtaa “strava-mcp” MCP-palvelimesi oikeaksi nimeksi ja korvata URL omalla palvelinosoitteellasi.


Yhteenveto

Osa-alueSaatavuusLisätiedot / Huomiot
YleiskatsausKuvaa Strava MCP:n sillaksi Strava API:n ja LLM:n välillä.
KehotepohjatTallennettuja kehotepohjia ei ole saatavilla.
ResurssitDokumentoituja MCP-resursseja ei ole.
TyökalulistausAktiviteetti-, profiili-, tilasto-, stream-, segmentti-, reitti- ja vientityökalut.
API-avainten suojaus.env.example mukana, sekä ympäristömuuttujan esimerkki JSON-konfiguraatiossa.
Näytteenotto (ei merkittävä arvioinnissa)Näytteenotosta ei mainintaa.

Mielipiteemme

Strava MCP -palvelin tarjoaa vankan sillan LLM:ien ja Strava API:n välille, runsaalla työkalupaketilla, selkeällä dokumentaatiolla ja esimerkkikäytöillä. Dokumentoitujen kehotepohjien ja MCP-resurssien puute rajoittaa valmiin standardoinnin mahdollisuuksia. Näytteenotto- ja Roots-tuki eivät ilmene, mikä hieman vähentää joustavuutta edistyneissä MCP-skenaarioissa.

MCP-pisteet: 7/10 — vahva, tuotantovalmis MCP Strava-integraatioon, parannusvaraa kehotepohjissa ja protokollaominaisuuksissa.

MCP-pisteitys

Onko LICENSE✅ (MIT)
On vähintään yksi työkalu
Haarojen määrä8
Tähtien määrä60

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on Strava MCP -palvelin?

Strava MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka yhdistää suuret kielimallit Strava API:in. Se mahdollistaa tekoälyagenttien turvallisen pääsyn ja vuorovaikutuksen kuntoiludatan, kuten aktiviteettien, tilastojen, segmenttien ja reittien kanssa.

Mitä toiminnallisuuksia se tarjoaa?

Se tarjoaa Stravan aktiviteetti-, profiili-, tilasto-, stream-, segmentti- ja reittidatan MCP-työkaluina, mahdollistaen esimerkiksi kuntoiludatan analyysin, henkilökohtaisen valmennuksen, reittien viennin ja segmenttien hallinnan suoraan tekoälytyönkuluissa.

Miten integroin Strava MCP -palvelimen FlowHuntiin?

Lisää MCP-komponentti FlowHunt-työnkulkuusi ja määritä se antamalla Strava MCP -palvelimen tiedot järjestelmän MCP-asetusnäkymään. Tämän jälkeen tekoälyagenttisi pääsee kaikkiin Strava-työkaluihin turvallisesti MCP:n kautta.

Kuinka säilytän Strava API -tunnukset turvallisesti?

Tallenna STRAVA_CLIENT_ID, STRAVA_CLIENT_SECRET ja STRAVA_ACCESS_TOKEN ympäristömuuttujiin asetustiedostossa. Vältä arkaluonteisten tietojen kovakoodausta suoraan koodiin tai asetuksiin.

Mitkä ovat tämän integraation tärkeimmät käyttötapaukset?

Käyttötapauksiin kuuluvat tekoälypohjainen kuntoiludatan analyysi, henkilökohtainen valmennus, reittien suunnittelu ja vienti, segmenttien tutkiminen sekä yhteisöanalytiikka klubeille ja ryhmäaktiviteeteille.

Kokeile Strava MCP -palvelinta FlowHuntin kanssa

Vahvista tekoälyagenttejasi reaaliaikaisella Strava-datalla kehittyneeseen kuntoanalytiikkaan, valmennukseen ja reittien hallintaan – kaikki turvallisesti ja helposti MCP-protokollan kautta.

Lue lisää

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelin toimii siltana tekoälyagenttien ja ulkoisten tietolähteiden, APIen ja palveluiden välillä, mahdollistaen FlowHunt-käyttäjil...

3 min lukuaika
AI Integration +4
Coda MCP -palvelimen integrointi
Coda MCP -palvelimen integrointi

Coda MCP -palvelimen integrointi

Coda MCP -palvelin tarjoaa standardoidun tavan tekoälyavustajille olla vuorovaikutuksessa Codan alustan kanssa, mahdollistaen dokumenttikyselyt, työnkulkujen au...

2 min lukuaika
MCP AI +4
Stripe MCP -palvelin
Stripe MCP -palvelin

Stripe MCP -palvelin

Stripe MCP -palvelin integroi Stripen maksujen käsittelyn tekoälytyönkulkuihin, mahdollistaen maksujen, asiakastietojen ja palautusten turvallisen hallinnan suo...

3 min lukuaika
Stripe Payments +4