
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Conectează agenții tăi AI la ecosistemul de fitness Strava pentru coaching bazat pe date, analize și gestionarea traseelor folosind Strava MCP Server.
Strava MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) implementat în TypeScript care conectează fără întreruperi modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) la API-ul Strava. Acționând ca o punte, permite asistenților AI să acceseze, să analizeze și să interacționeze cu datele Strava ale unui utilizator — inclusiv activități recente, profiluri, statistici, trasee și segmente — direct prin instrumente MCP standardizate. Această integrare permite dezvoltatorilor și sistemelor AI să efectueze sarcini precum interogarea statisticilor de antrenament, preluarea fluxurilor de activitate (precum putere, ritm cardiac sau cadență), exportarea traseelor și gestionarea segmentelor, totul într-un mod sigur și prietenos AI. Prin expunerea bogăției datelor Strava ca instrumente, serverul îmbunătățește fluxurile de dezvoltare și susține interacțiuni inteligente, bazate pe date, pentru analiza și coachingul fitness.
Nu au fost găsite șabloane explicite de prompt în depozit.
Nu există resurse documentate sau expuse explicit în depozit.
@r-huijts/strava-mcp@latest
) în lista ta de servere MCP.mcpServers
:{
"strava-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
}
}
{
"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"
}
}
}
Stochează datele de autentificare în siguranță folosind variabile de mediu.
{
"strava-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
}
}
{
"strava-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
}
}
{
"strava-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@r-huijts/strava-mcp@latest"]
}
}
Notă: Stochează întotdeauna cheile API sensibile în variabile de mediu, nu în text simplu.
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere 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 tău MCP folosind acest format JSON:
{
"strava-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “strava-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Descrie Strava MCP ca o punte către API-ul Strava pentru LLM-uri. |
Listă de Prompts | ⛔ | Nu există șabloane explicite de prompt furnizate. |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu există resurse MCP documentate. |
Listă de Instrumente | ✅ | Activitate, profil, statistici, fluxuri, segmente, trasee, instrumente export documentate. |
Securizarea cheilor API | ✅ | .env.example furnizat, plus exemplu pentru env în config JSON. |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nu există mențiuni privind suportul pentru sampling. |
Strava MCP Server oferă o punte robustă între LLM-uri și API-ul Strava, expunând o gamă largă de instrumente, cu documentație clară și cazuri de utilizare reale. Totuși, lipsa șabloanelor de prompt documentate și a resurselor MCP explicite limitează potențialul său de standardizare out-of-the-box. Suportul pentru sampling și Roots nu este menționat, ceea ce scade ușor versatilitatea pentru scenarii MCP avansate.
Scor MCP: 7/10 — un MCP puternic, pregătit pentru producție pentru integrarea cu Strava, cu loc de îmbunătățiri la specificațiile de prompt/resurse și funcționalități avansate de protocol.
Are LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin un tool | ✅ |
Număr Forks | 8 |
Număr Stars | 60 |
Strava MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) care conectează modelele lingvistice de mari dimensiuni la API-ul Strava, permițând agenților AI să acceseze și să interacționeze în siguranță cu date de fitness precum activități, statistici, segmente și trasee.
Expune datele Strava despre activități, profil, statistici, fluxuri, segmente și trasee ca instrumente MCP standardizate, permițând sarcini precum analiză de date fitness, coaching personalizat, export de trasee și gestionarea segmentelor direct în fluxurile AI.
Adaugă componenta MCP în fluxul tău FlowHunt, apoi configureaz-o folosind detaliile serverului tău Strava MCP în panoul de configurare MCP al sistemului. Astfel, agentul tău AI va putea accesa în siguranță toate instrumentele Strava prin MCP.
Stochează STRAVA_CLIENT_ID, STRAVA_CLIENT_SECRET și STRAVA_ACCESS_TOKEN ca variabile de mediu în fișierul tău de configurare. Evită să introduci direct în cod sau configurare informații sensibile.
Cazurile de utilizare includ analiza datelor fitness cu AI, recomandări personalizate de coaching, planificarea și exportarea traseelor, explorarea segmentelor și perspective pentru cluburi și activități de grup.
Oferă agenților tăi AI acces în timp real la datele Strava pentru analize avansate de fitness, coaching și gestionarea traseelor—totul sigur și ușor prin protocolul MCP.
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Lightdash MCP Server face legătura între asistenții AI și Lightdash, o platformă modernă de business intelligence, permițând acces programatic fără întreruperi ...
Serverul Fitbit MCP permite asistenților AI și dezvoltatorilor să acceseze, să analizeze și să automatizeze fluxuri de lucru folosind datele Fitbit de sănătate ...