Strava MCP Server

O que faz o servidor “Strava” MCP?

O Strava MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) implementado em TypeScript que conecta perfeitamente grandes modelos de linguagem (LLMs) à API do Strava. Atuando como uma ponte, permite que assistentes de IA acessem, analisem e interajam com os dados Strava do usuário—including atividades recentes, perfis, estatísticas, rotas e segmentos—diretamente através de ferramentas MCP padronizadas. Essa integração capacita desenvolvedores e sistemas de IA a realizar tarefas como consultar estatísticas de treinos, buscar streams de atividades (como potência, frequência cardíaca ou cadência), exportar rotas e gerenciar segmentos, tudo de maneira segura e compatível com IA. Ao expor a rica base de dados fitness e de atividades do Strava como ferramentas, o servidor aprimora fluxos de desenvolvimento e apoia interações inteligentes e orientadas por dados para análise e coaching fitness.

Lista de Prompts

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Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está documentado ou exposto no repositório.

Lista de Ferramentas

• Ferramenta de Atividades Recentes: Acesse as atividades recentes do usuário autenticado no Strava.
• Ferramenta de Perfil: Busca informações do perfil do usuário.
• Ferramenta de Estatísticas: Recupera estatísticas de corrida, ciclismo e natação.
• Ferramenta de Streams de Atividades: Busca dados detalhados de streams (frequência cardíaca, potência, cadência, elevação etc.) para atividades específicas.
• Ferramenta de Segmentos: Explore, visualize, favorite e gerencie segmentos do Strava.
• Ferramenta de Rotas: Liste e veja detalhes das rotas salvas do Strava.
• Ferramenta de Exportação de Rotas: Exporte rotas nos formatos GPX ou TCX para o sistema de arquivos local.

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Casos de Uso deste MCP Server

• Análise de Dados Fitness: Desenvolvedores podem integrar o servidor com LLMs para analisar o histórico de treinos do usuário, estatísticas e tendências, fornecendo resumos detalhados e relatórios de progresso.
• Coaching Personalizado: Assistentes de IA podem fornecer dicas de coaching usando dados ricos de atividades, como streams de frequência cardíaca, potência e cadência dos treinos recentes.
• Planejamento e Exportação de Rotas: Permite que usuários listem, visualizem e exportem suas rotas Strava para uso em dispositivos GPS ou compartilhamento com amigos.
• Exploração e Gestão de Segmentos: Desenvolvedores podem criar ferramentas para descobrir, favoritar e analisar segmentos do Strava para otimização de rotas e benchmarking de performance.
• Insights de Clubes e Comunidades: Acesse e exiba associações a clubes, atividades em grupo e rankings de segmentos para maior engajamento social.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o pacote Strava MCP server (@r-huijts/strava-mcp@latest) à sua lista de servidores MCP.
4. Cole o seguinte trecho JSON no objeto mcpServers:

   {
     "strava-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
     }
   }
   

5. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique a configuração conferindo as ferramentas Strava MCP no seu assistente de IA.

Exemplo de Proteção das Chaves de API

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

Armazene as credenciais com segurança usando variáveis de ambiente.

Claude

1. Instale o Node.js como pré-requisito.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude para servidores MCP.
3. Adicione o Strava MCP server usando:

   {
     "strava-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Salve o arquivo e reinicie o Claude.
5. Confirme que a integração do Strava MCP está ativa.

Cursor

1. Instale o Node.js se não estiver presente.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor relacionado aos servidores MCP.
3. Adicione:

   {
     "strava-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a funcionalidade em seus fluxos de trabalho de IA.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Acesse o arquivo de configuração para servidores MCP no Cline.
3. Insira:

   {
     "strava-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o ambiente Cline.
5. Verifique se as ferramentas Strava MCP estão disponíveis.

Nota: Sempre armazene chaves de API sensíveis em variáveis de ambiente, nunca em texto aberto.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do 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 usando este formato JSON:

{
  "strava-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurado, o agente de IA poderá usar esse MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “strava-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Strava MCP Server oferece uma ponte robusta entre LLMs e a API Strava, expondo uma ampla variedade de ferramentas, com documentação clara e casos de uso reais. No entanto, a ausência de modelos de prompt e recursos MCP explícitos limita seu potencial de padronização imediato. Suporte a amostragem e Roots não são mencionados, reduzindo levemente a versatilidade para cenários MCP avançados.

MCP Score: 7/10 — um MCP forte e pronto para produção para integração com o Strava, com espaço para melhorias em prompts/recursos e recursos avançados de protocolo.

MCP Score