O que faz o Servidor MCP “Fitbit”?

O Servidor MCP Fitbit (Model Context Protocol) é uma camada de integração que permite que assistentes de IA acessem, analisem e interajam com dados de saúde e fitness do Fitbit. Ao conectar modelos externos de IA à sua conta Fitbit, este servidor MCP permite que desenvolvedores e aplicações com IA recuperem uma grande variedade de métricas pessoais de saúde, incluindo registros de atividade, batimentos cardíacos, padrões de sono, nutrição e informações do dispositivo. Essa capacidade permite que aplicativos ofereçam insights personalizados, automatizem o acompanhamento de bem-estar e melhorem o engajamento do usuário com recomendações de saúde baseadas em dados. O Servidor MCP Fitbit simplifica o processo de consulta às APIs do Fitbit, facilitando para desenvolvedores a criação de ferramentas e fluxos de trabalho que incorporam, de forma transparente, o contexto de saúde e fitness dos usuários em seus produtos.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• getUserProfile: Recupera informações do perfil Fitbit.
• getActivities: Busca dados de atividades para uma data específica.
• getSleepLogs: Acessa dados de sono para uma data indicada.
• getHeartRate: Obtém dados de batimentos cardíacos para uma data e período específicos.
• getSteps: Obtém contagem de passos para uma data e período definidos.
• getBodyMeasurements: Recupera medidas de peso e gordura corporal.
• getFoodLogs: Acessa registros alimentares para uma data especificada.
• getWaterLogs: Busca dados de consumo de água para uma data especificada.
• getLifetimeStats: Recupera estatísticas de atividades ao longo da vida.
• getUserSettings: Acessa configurações e preferências do usuário.
• getFloorsClimbed: Obtém dados de andares subidos.
• getDistance: Recupera dados de distância para uma data específica.
• getCalories: Obtém dados de calorias gastas.
• getActiveZoneMinutes: Acessa dados de minutos em zona ativa.
• getDevices: Obtém informações sobre dispositivos Fitbit conectados.
• getBadges: Recupera badges e conquistas conquistadas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Painéis Pessoais de Saúde: Agregue e exiba dados personalizados de saúde e fitness (atividade, sono, batimentos cardíacos) em dashboards para o usuário, permitindo auto-monitoramento aprofundado e acompanhamento de progresso.
• Recomendações de Bem-Estar: Permita que assistentes de IA forneçam orientações de saúde e fitness contextuais com base em dados reais do Fitbit, como incentivar mais passos ou melhorar o sono.
• Acompanhamento Fitness Automatizado: Integre dados Fitbit em plataformas de bem-estar mais amplas, automatizando a coleta e análise de métricas de atividade e saúde do usuário.
• Análise Longitudinal de Saúde: Permita que desenvolvedores extraiam e analisem dados históricos de saúde para análises de tendências ou pesquisas.
• Monitoramento e Gestão de Dispositivos: Forneça insights e relatórios de status sobre dispositivos Fitbit conectados para solução de problemas ou otimização de uso.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado no seu sistema.
2. Obtenha seu token de acesso Fitbit registrando um app no Portal de Desenvolvedores Fitbit.
3. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
4. Adicione o Servidor MCP Fitbit utilizando o seguinte trecho JSON:

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

5. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf para aplicar as mudanças.

Protegendo as chaves de API:
Armazene seu token de acesso Fitbit em uma variável de ambiente para evitar expô-lo em arquivos de configuração:

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

Claude

1. Instale o Node.js e obtenha um token de acesso Fitbit conforme acima.
2. Localize o arquivo de configuração do Claude.
3. Insira a seguinte configuração sob MCP servers:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Verifique com uma consulta de teste aos dados Fitbit.

Protegendo as chaves de API:

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

Cursor

1. Instale o Node.js e obtenha um token de acesso Fitbit.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o Servidor MCP Fitbit:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Confirme a integração fazendo uma solicitação de dados Fitbit.

Protegendo as chaves de API:

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

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado e que um token de acesso Fitbit está disponível.
2. Abra a configuração do Cline.
3. Adicione a entrada do servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Teste a configuração com uma consulta de saúde via assistente de IA.

Protegendo as chaves de API:

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

Como usar este MCP nos fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “fitbit-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Entre as duas tabelas, o servidor MCP Fitbit está bem documentado quanto a ferramentas e configuração. Porém, a ausência de definições de prompts e recursos, e nenhuma menção explícita a sampling ou roots, limita um pouco sua completude para integração total ao ecossistema MCP. Com base nisso, classifico este servidor MCP como 6/10 pela utilidade prática e clareza, mas com espaço para aprimorar recursos MCP-nativos.

Pontuação MCP