Integrarea serverului Fitbit MCP

Ce face serverul “Fitbit” MCP?

Serverul Fitbit MCP (Model Context Protocol) este un strat de integrare care permite asistenților AI să acceseze, să analizeze și să interacționeze cu datele Fitbit de sănătate și fitness. Prin conectarea modelelor AI externe la contul tău Fitbit, acest server MCP permite dezvoltatorilor și aplicațiilor bazate pe AI să preia o gamă largă de metrici personale de sănătate, inclusiv jurnale de activitate, ritm cardiac, tipare de somn, nutriție și informații despre dispozitive. Această capacitate oferă aplicațiilor posibilitatea de a livra perspective personalizate, de a automatiza monitorizarea stării de bine și de a crește implicarea utilizatorilor cu recomandări de sănătate bazate pe date. Serverul Fitbit MCP simplifică procesul de interogare a API-urilor Fitbit, facilitând dezvoltatorilor crearea de instrumente și fluxuri de lucru care să încorporeze contextul de sănătate și fitness al utilizatorilor în produsele lor.

Lista de prompt-uri

Niciun șablon de prompt nu este menționat în repository.

Lista de resurse

Nicio resursă MCP explicită nu este documentată în repository.

Lista de instrumente

• getUserProfile: Recuperează informațiile de profil Fitbit.
• getActivities: Preia datele de activitate pentru o anumită dată.
• getSleepLogs: Accesează datele despre somn pentru o dată specificată.
• getHeartRate: Obține datele de ritm cardiac pentru o anumită dată și perioadă.
• getSteps: Preia numărul de pași pentru o dată și perioadă dată.
• getBodyMeasurements: Recuperează măsurători de greutate și procent de grăsime corporală.
• getFoodLogs: Accesează datele din jurnalul alimentar pentru o dată specificată.
• getWaterLogs: Preia date despre consumul de apă pentru o dată specificată.
• getLifetimeStats: Recuperează statisticile de activitate pe viață.
• getUserSettings: Accesează setările și preferințele utilizatorului.
• getFloorsClimbed: Preia date despre etajele urcate.
• getDistance: Recuperează date despre distanță pentru o dată specificată.
• getCalories: Preia date despre caloriile arse.
• getActiveZoneMinutes: Accesează datele despre minutele în zona activă.
• getDevices: Preia informații despre dispozitivele Fitbit conectate.
• getBadges: Recuperează insignele și realizările obținute.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Dashboard-uri personale de sănătate: Agregă și afișează date personalizate despre sănătate și fitness (activitate, somn, ritm cardiac) în dashboard-uri pentru utilizatori, permițând auto-monitorizare aprofundată și urmărirea progresului.
• Recomandări pentru starea de bine: Permite asistenților AI să ofere sfaturi de sănătate și fitness, adaptate contextului, bazându-se pe date reale din Fitbit, precum încurajarea pentru mai mulți pași sau îmbunătățirea somnului.
• Monitorizare fitness automată: Integrează datele Fitbit în platforme de wellness mai ample, automatizând colectarea și analiza metricilor de activitate și sănătate ale utilizatorilor.
• Analiză longitudinală a sănătății: Permite dezvoltatorilor să extragă și să analizeze date istorice de sănătate pentru analize de tendință sau scopuri de cercetare.
• Monitorizare și management dispozitive: Oferă perspective și rapoarte de stare despre dispozitivele Fitbit conectate pentru depanare sau optimizare a utilizării.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Obține token-ul de acces Fitbit înregistrând o aplicație pe Fitbit Developer Portal.
3. Deschide fișierul de configurare Windsurf.
4. Adaugă serverul Fitbit MCP folosind următorul fragment JSON:

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

5. Salvează fișierul și repornește Windsurf pentru a aplica modificările.

Securizarea cheilor API:
Stochează token-ul de acces Fitbit într-o variabilă de mediu pentru a evita expunerea acestuia în fișierele de configurare:

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

Claude

1. Instalează Node.js și obține token-ul Fitbit de acces ca mai sus.
2. Localizează fișierul de configurare Claude.
3. Inserează următoarea configurație sub MCP servers:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Verifică cu o interogare test către datele Fitbit.

Securizarea cheilor API:

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

Cursor

1. Instalează Node.js și obține un token Fitbit de acces.
2. Deschide fișierul de configurare Cursor.
3. Adaugă serverul Fitbit MCP:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Confirmă integrarea rulând o solicitare de date Fitbit.

Securizarea cheilor API:

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

Cline

1. Asigură-te că Node.js este instalat și un token Fitbit de acces este disponibil.
2. Deschide configurația Cline.
3. Adaugă intrarea pentru serverul MCP:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Testează setup-ul cu o interogare de sănătate prin asistentul AI.

Securizarea cheilor API:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “fitbit-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Dintre cele două tabele, serverul Fitbit MCP este bine documentat pentru instrumente și configurare. Totuși, lipsa definițiilor de prompt-uri și resurse, precum și lipsa mențiunii explicite a sampling-ului sau a rădăcinilor, limitează ușor completitudinea sa pentru integrarea deplină în ecosistemul MCP. Pe baza acestor aspecte, aș evalua acest server MCP cu 6/10 pentru utilitatea practică și claritate, dar cu loc pentru îmbunătățiri la funcționalitățile native MCP.

Scor MCP