Fitbit MCP Server-integration

Vad gör “Fitbit” MCP Server?

Fitbit MCP (Model Context Protocol) Server är ett integrationslager som möjliggör för AI-assistenter att komma åt, analysera och interagera med Fitbit hälso- och träningsdata. Genom att koppla externa AI-modeller till ditt Fitbit-konto kan denna MCP-server låta utvecklare och AI-drivna applikationer hämta en mängd olika personliga hälso­mått, inklusive aktivitetsloggar, puls, sömnmönster, näring och enhetsinformation. Denna förmåga gör det möjligt för applikationer att leverera personliga insikter, automatisera hälso­spårning och öka användarengagemanget med datadrivna hälso­rekommendationer. Fitbit MCP Server förenklar processen att fråga Fitbits API:er, vilket gör det lättare för utvecklare att bygga verktyg och arbetsflöden som sömlöst inkorporerar användarens hälso- och tränings­kontext i sina produkter.

Lista över Prompter

Inga prompt-mallar nämns i arkivet.

Lista över Resurser

Inga dokumenterade MCP-resurser finns i arkivet.

Lista över Verktyg

• getUserProfile: Hämta din Fitbit-profilinformation.
• getActivities: Hämta aktivitetsdata för ett specifikt datum.
• getSleepLogs: Kom åt sömndata för ett angivet datum.
• getHeartRate: Hämta pulsdata för ett specifikt datum och period.
• getSteps: Hämta antal steg för ett givet datum och period.
• getBodyMeasurements: Hämta vikt- och kroppsfettmätningar.
• getFoodLogs: Kom åt matloggar för ett specificerat datum.
• getWaterLogs: Hämta vattenkonsumtionsdata för ett specificerat datum.
• getLifetimeStats: Hämta statistik över livstidsaktiviteter.
• getUserSettings: Kom åt användarinställningar och preferenser.
• getFloorsClimbed: Hämta data över klättrade våningar.
• getDistance: Hämta distansdata för ett specificerat datum.
• getCalories: Hämta data över förbrända kalorier.
• getActiveZoneMinutes: Kom åt data för aktiva zonminuter.
• getDevices: Hämta information om anslutna Fitbit-enheter.
• getBadges: Hämta intjänade badges och utmärkelser.

Användningsområden för denna MCP Server

• Personliga hälsopaneler: Samla och visa personliga hälso- och träningsdata (aktivitet, sömn, puls) i paneler för användaren, vilket möjliggör djupare självmonitorering och uppföljning av framsteg.
• Hälso­rekommendationer: Möjliggör för AI-assistenter att ge kontextmedvetna hälso- och träningsråd baserat på verklig Fitbit-data, t.ex. att uppmuntra till fler steg eller bättre sömn.
• Automatiserad tränings­spårning: Integrera Fitbit-data i bredare hälso­plattformar och automatisera insamling och analys av användarens aktivitets- och hälso­mått.
• Långsiktig hälsoanalys: Låter utvecklare hämta och analysera historisk hälso­data för trendanalys eller forskningssyfte.
• Enhetsövervakning och hantering: Ge insikter och statusrapporter om anslutna Fitbit-enheter för felsökning eller optimerad användning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att Node.js är installerat på ditt system.
2. Hämta din Fitbit access token genom att registrera en app på Fitbit Developer Portal.
3. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Lägg till Fitbit MCP Server med följande JSON-snutt:

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

5. Spara filen och starta om Windsurf för att tillämpa ändringarna.

Säkra API-nycklar:
Lagra din Fitbit access token i en miljövariabel för att undvika att exponera den i konfigurationsfiler:

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

Claude

1. Installera Node.js och hämta en Fitbit access token enligt ovan.
2. Lokalisera Claude-konfigurationsfilen.
3. Infoga följande konfiguration under MCP-servrar:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Verifiera med en testförfrågan till Fitbit-data.

Säkra API-nycklar:

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

Cursor

1. Installera Node.js och hämta en Fitbit access token.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till Fitbit MCP Server:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Bekräfta integrationen genom att köra en Fitbit-dataförfrågan.

Säkra API-nycklar:

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

Cline

1. Se till att Node.js är installerat och att en Fitbit access token finns tillgänglig.
2. Öppna din Cline-konfiguration.
3. Lägg till MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Testa setupen med en AI-assistent-hälsoförfrågan.

Säkra API-nycklar:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten till ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-server med denna JSON-struktur:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “fitbit-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan dessa två tabeller är Fitbit MCP-servern väl dokumenterad kring verktyg och installation. Dock begränsas dess fullständighet för full MCP-ekosystemintegration av avsaknad av prompt- och resursdefinitioner samt ingen explicit omnämning av sampling eller roots. Utifrån detta ger jag denna MCP-server betyget 6/10 för dess praktiska nytta och tydlighet, men med förbättringspotential kring MCP-nativa funktioner.

MCP-betyg