Tích Hợp Máy Chủ Fitbit MCP

Máy chủ “Fitbit” MCP làm gì?

Máy chủ Fitbit MCP (Model Context Protocol) là một lớp tích hợp giúp các trợ lý AI truy cập, phân tích và tương tác với dữ liệu sức khỏe, thể chất từ Fitbit. Bằng cách kết nối các mô hình AI bên ngoài với tài khoản Fitbit của bạn, máy chủ MCP này cho phép các nhà phát triển và ứng dụng AI truy xuất đa dạng chỉ số sức khỏe cá nhân như nhật ký hoạt động, nhịp tim, giấc ngủ, dinh dưỡng và thông tin thiết bị. Tính năng này mang đến cho các ứng dụng khả năng cung cấp phân tích cá nhân hóa, tự động theo dõi sức khỏe và tăng cường tương tác người dùng với các khuyến nghị sức khỏe dựa trên dữ liệu. Máy chủ Fitbit MCP giúp đơn giản hóa quá trình truy vấn API của Fitbit, hỗ trợ các nhà phát triển xây dựng công cụ và quy trình tích hợp bối cảnh sức khỏe, thể dục của người dùng vào sản phẩm một cách liền mạch.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong repository.

Danh sách Resource

Không có MCP resource nào được ghi nhận rõ ràng trong repository.

Danh sách Công cụ

• getUserProfile: Lấy thông tin hồ sơ Fitbit của bạn.
• getActivities: Lấy dữ liệu hoạt động cho một ngày cụ thể.
• getSleepLogs: Truy cập dữ liệu giấc ngủ cho ngày được chỉ định.
• getHeartRate: Nhận dữ liệu nhịp tim cho ngày và khoảng thời gian cụ thể.
• getSteps: Lấy số bước cho ngày và khoảng thời gian nhất định.
• getBodyMeasurements: Lấy số đo cân nặng và phần trăm mỡ cơ thể.
• getFoodLogs: Truy cập dữ liệu nhật ký ăn uống cho ngày được chỉ định.
• getWaterLogs: Lấy dữ liệu lượng nước uống cho ngày được chỉ định.
• getLifetimeStats: Lấy thống kê hoạt động trọn đời.
• getUserSettings: Truy cập cài đặt và tuỳ chọn người dùng.
• getFloorsClimbed: Lấy dữ liệu về số tầng đã leo.
• getDistance: Lấy dữ liệu quãng đường cho ngày được chỉ định.
• getCalories: Lấy dữ liệu calo đã đốt cháy.
• getActiveZoneMinutes: Truy cập dữ liệu phút vùng hoạt động.
• getDevices: Lấy thông tin về các thiết bị Fitbit đã kết nối.
• getBadges: Lấy các huy hiệu và thành tựu đã đạt được.

Các trường hợp sử dụng của MCP này

• Dashboard Sức Khỏe Cá Nhân: Tổng hợp và hiển thị dữ liệu sức khỏe, thể chất cá nhân (hoạt động, giấc ngủ, nhịp tim) trên dashboard, giúp người dùng tự theo dõi và đánh giá tiến trình tốt hơn.
• Khuyến nghị Chăm sóc Sức Khỏe: Cho phép trợ lý AI đưa ra lời khuyên sức khỏe, thể dục phù hợp dựa trên dữ liệu Fitbit thực tế, như khuyến khích đi bộ nhiều hơn hoặc cải thiện giấc ngủ.
• Tự động hóa Theo dõi Thể dục: Tích hợp dữ liệu Fitbit vào các nền tảng chăm sóc sức khỏe rộng hơn, tự động thu thập và phân tích các chỉ số hoạt động và sức khỏe của người dùng.
• Phân tích Sức khỏe Dài hạn: Hỗ trợ nhà phát triển truy xuất và phân tích dữ liệu sức khỏe lịch sử để theo dõi xu hướng hoặc mục đích nghiên cứu.
• Giám sát & Quản lý Thiết bị: Cung cấp thông tin, báo cáo trạng thái các thiết bị Fitbit đã kết nối để hỗ trợ xử lý sự cố hoặc tối ưu hóa sử dụng.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
2. Lấy access token Fitbit bằng cách đăng ký ứng dụng tại Fitbit Developer Portal.
3. Mở file cấu hình Windsurf.
4. Thêm máy chủ Fitbit MCP bằng đoạn mã JSON sau:

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

5. Lưu file và khởi động lại Windsurf để áp dụng thay đổi.

Bảo mật API Key:
Lưu access token Fitbit trong biến môi trường để tránh lộ thông tin trong file cấu hình:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js và lấy access token Fitbit như hướng dẫn trên.
2. Xác định vị trí file cấu hình Claude.
3. Thêm cấu hình sau vào mục MCP servers:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra bằng một truy vấn dữ liệu Fitbit.

Bảo mật API Key:

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

Cursor

1. Cài đặt Node.js và lấy access token Fitbit.
2. Mở file cấu hình của Cursor.
3. Thêm Fitbit MCP Server:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận tích hợp bằng cách gửi yêu cầu truy vấn dữ liệu Fitbit.

Bảo mật API Key:

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

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã cài đặt và có access token Fitbit.
2. Mở file cấu hình Cline.
3. Thêm phần cấu hình máy chủ MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Thử nghiệm thiết lập bằng một truy vấn về sức khỏe với trợ lý AI.

Bảo mật API Key:

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

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, thêm chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý đổi “fitbit-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay thế URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Trong hai bảng trên, máy chủ Fitbit MCP được tài liệu hóa tốt về công cụ và thiết lập. Tuy nhiên, thiếu các định nghĩa prompt, resource, và không đề cập rõ về sampling hay roots, khiến mức độ hoàn thiện cho tích hợp hệ sinh thái MCP còn hạn chế. Dựa trên điều này, tôi chấm máy chủ MCP này 6/10 về tính thực tiễn và rõ ràng, nhưng còn dư địa để phát triển thêm các tính năng MCP-native.

Điểm MCP