Intégration du serveur MCP Fitbit

Que fait le serveur MCP “Fitbit” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Fitbit est une couche d’intégration qui permet aux assistants IA d’accéder, d’analyser et d’interagir avec les données de santé et de fitness Fitbit. En connectant des modèles IA externes à votre compte Fitbit, ce serveur MCP permet aux développeurs et aux applications pilotées par IA de récupérer une grande variété de métriques personnelles, telles que les journaux d’activité, la fréquence cardiaque, le sommeil, la nutrition et les informations sur les appareils. Cette capacité permet aux applications de fournir des analyses personnalisées, d’automatiser le suivi bien-être et d’améliorer l’engagement utilisateur grâce à des recommandations santé fondées sur les données. Le serveur MCP Fitbit simplifie la consultation des APIs Fitbit, facilitant la construction d’outils et de workflows intégrant le contexte santé et fitness des utilisateurs dans leurs produits.

Liste des modèles de prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• getUserProfile : Récupère les informations de profil Fitbit.
• getActivities : Récupère les données d’activité pour une date donnée.
• getSleepLogs : Accède aux données de sommeil pour une date donnée.
• getHeartRate : Obtient les données de fréquence cardiaque pour une date et période données.
• getSteps : Récupère le nombre de pas sur une date/période.
• getBodyMeasurements : Récupère le poids et la masse graisseuse.
• getFoodLogs : Accède aux journaux alimentaires pour une date donnée.
• getWaterLogs : Récupère la consommation d’eau pour une date donnée.
• getLifetimeStats : Récupère les statistiques d’activité à vie.
• getUserSettings : Accède aux paramètres et préférences de l’utilisateur.
• getFloorsClimbed : Données sur les étages gravis.
• getDistance : Récupère la distance parcourue pour une date donnée.
• getCalories : Récupère les calories brûlées.
• getActiveZoneMinutes : Accède aux minutes en zone active.
• getDevices : Informations sur les appareils Fitbit connectés.
• getBadges : Récupère les badges et succès obtenus.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Tableaux de bord santé personnalisés : Agréger et afficher les données santé et forme personnalisées (activité, sommeil, fréquence cardiaque) dans des dashboards pour permettre un suivi et une auto-évaluation approfondis.
• Recommandations bien-être : Permettre aux assistants IA de fournir des conseils santé et fitness contextualisés à partir de vraies données Fitbit, comme encourager plus de pas ou améliorer le sommeil.
• Automatisation du suivi fitness : Intégrer les données Fitbit dans des plateformes bien-être globales, automatisant la collecte et l’analyse des métriques santé des utilisateurs.
• Analyse de santé longitudinale : Permettre aux développeurs de récupérer et d’analyser les données historiques de santé pour des tendances ou de la recherche.
• Surveillance et gestion des appareils : Fournir des analyses et rapports d’état sur les appareils Fitbit connectés pour le dépannage ou l’optimisation d’utilisation.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Obtenez votre jeton d’accès Fitbit en enregistrant une app sur le Portail Développeur Fitbit.
3. Ouvrez le fichier de configuration Windsurf.
4. Ajoutez le serveur MCP Fitbit à l’aide de l’extrait JSON suivant :

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

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf pour appliquer les changements.

Sécurisation des clés API :
Stockez votre jeton d’accès Fitbit dans une variable d’environnement pour éviter de l’exposer dans les fichiers de configuration :

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

Claude

1. Installez Node.js et obtenez un jeton d’accès Fitbit comme ci-dessus.
2. Localisez le fichier de configuration Claude.
3. Insérez la configuration suivante sous MCP servers :

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

4. Enregistrez puis redémarrez Claude.
5. Vérifiez avec une requête de test sur les données Fitbit.

Sécurisation des clés API :

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

Cursor

1. Installez Node.js et obtenez un jeton d’accès Fitbit.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le serveur MCP Fitbit :

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

4. Enregistrez puis redémarrez Cursor.
5. Confirmez l’intégration en lançant une requête de données Fitbit.

Sécurisation des clés API :

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

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé et qu’un jeton d’accès Fitbit est disponible.
2. Ouvrez votre configuration Cline.
3. Ajoutez l’entrée serveur MCP :

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

4. Enregistrez puis redémarrez Cline.
5. Testez la configuration avec une requête santé d’un assistant IA.

Sécurisation des clés API :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme un outil disposant de toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “fitbit-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Entre ces deux tableaux, le serveur MCP Fitbit est bien documenté pour les outils et la configuration. Cependant, l’absence de définitions de prompts et de ressources, ainsi qu’aucune mention du sampling ou des racines, limite légèrement sa complétude pour une intégration MCP totale. Sur cette base, j’attribuerais à ce MCP une note de 6/10 pour son utilité pratique et sa clarté, mais avec une marge d’amélioration sur les fonctionnalités natives MCP.

Score MCP