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Fitbit MCP Server

by TheDigitalNinja
npmGitHub
TypeScript
MIT License
1
15
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Need Help?View Source CodeReport Issue

Fitbit MCP-Anschluss für KI

Fitbit-API CI Abdeckungsstatus Lizenz: MIT npm-Version npm-Downloads

Verbinden Sie KI-Assistenten mit Ihren Fitbit-Gesundheitsdaten

Gewähren Sie Ihrem KI-Assistenten Zugriff auf Ihre Fitbit-Daten für personalisierte Gesundheitseinblicke, Trendanalysen und automatisiertes Tracking. Funktioniert mit Claude Desktop und anderen MCP-kompatiblen KI-Tools.

Was es bewirkt

🏃 Übungen und Aktivitäten – Erhalten Sie detaillierte Trainingsprotokolle und Aktivitätsdaten
😴 Schlafanalyse – Rufen Sie Schlafmuster und Qualitätsmetriken ab
⚖️ Gewichtsverfolgung – Zugriff auf Gewichtstrends im Zeitverlauf
❤️ Herzfrequenzdaten – Überwachen Sie Herzfrequenzmuster und -zonen
🍎 Ernährungsprotokolle – Überprüfen Sie Nahrungsaufnahme, Kalorien und Makros
👤 Profilinformationen – Zugriff auf grundlegende Fitbit-Profildetails

Stellen Sie Ihrer KI Fragen wie: „Zeigen Sie mir meine Schlafmuster dieser Woche“ oder „Wie hoch ist meine durchschnittliche Herzfrequenz während des Trainings?“

Schnellstart

🚀 Möchten Sie die Tools sofort testen?

Option 1: Von npm installieren (empfohlen)

  1. Holen Sie sich Fitbit-API-Anmeldeinformationen

    • Erstellen Sie eine App mit OAuth 2.0 Anwendungstyp: Personal

    • Rückruf-URL festlegen: http://localhost:3000/callback

    • Notieren Sie Ihre Client-ID und Ihr Client-Geheimnis

  2. Installieren Sie das Paket global:

npm install -g mcp-fitbit

  1. Fügen Sie Ihrer Claude Desktop-Konfigurationsdatei hinzu:

{ "mcpServers": { "fitbit": { "command": "mcp-fitbit", "args": [], "env": { "FITBIT_CLIENT_ID": "your_client_id_here", "FITBIT_CLIENT_SECRET": "your_client_secret_here" } } } }

  • Speicherort der Konfigurationsdatei:

    • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

  1. Starten Sie Claude Desktop neu und fragen Sie nach Ihren Fitbit-Daten!

Option 2: Entwicklungs-Setup

  1. Holen Sie sich die Fitbit-API-Anmeldeinformationen (siehe Installation unten)

  2. Führen Sie dann Folgendes aus:

git clone https://github.com/TheDigitalNinja/mcp-fitbit cd mcp-fitbit npm install # Create .env with your Fitbit credentials npm run dev

Beide Optionen öffnen den MCP Inspector unter http://localhost:5173 wo Sie alle Tools interaktiv testen und den OAuth-Flow handhaben können.

Installation

Für Endbenutzer (npm-Paket)

  1. Holen Sie sich die Fitbit-API-Anmeldeinformationen unter dev.fitbit.com

    • Setzen Sie den OAuth 2.0-Anwendungstyp auf Personal

    • Setzen Sie die Rückruf-URL auf http://localhost:3000/callback

  2. Installieren Sie das Paket:

    npm install -g mcp-fitbit

  3. Erstellen Sie

    Wenn Sie mcp-fitbit zum ersten Mal ausführen, wird Ihnen genau angezeigt, wo Sie die .env Datei erstellen müssen. Sie sieht ungefähr so aus:

    C:\Users\YourName\AppData\Roaming\npm\node_modules\mcp-fitbit\.env

  4. Fügen Sie Ihre Anmeldeinformationen zur

    FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

  5. Führen Sie den Server aus:

    mcp-fitbit

Für Entwickler (aus der Quelle)

  1. Holen Sie sich die Fitbit-API-Anmeldeinformationen unter dev.fitbit.com

    • Setzen Sie den OAuth 2.0-Anwendungstyp auf Personal

    • Setzen Sie die Rückruf-URL auf http://localhost:3000/callback

  2. Klonen und Einrichten:

    git clone https://github.com/TheDigitalNinja/mcp-fitbit cd mcp-fitbit npm install

  3. Erstellen Sie

    FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

  4. Erstellen Sie den Server:

    npm run build

Verfügbare Tools

Werkzeug

Beschreibung

Parameter

get_weight

Gewichtsdaten über Zeiträume

period

:

1d

,

7d

,

30d

,

3m

,

6m

,

1y

get_sleep_by_date_range

Schlafprotokolle für einen Zeitraum (max. 100 Tage)

startDate

,

endDate

(JJJJ-MM-TT)

get_exercises

Aktivitäts-/Übungsprotokolle nach Datum

afterDate

(JJJJ-MM-TT),

limit

(1-100)

get_daily_activity_summary

Tägliche Aktivitätszusammenfassung mit Zielen

date

(JJJJ-MM-TT)

get_activity_goals

Aktivitätsziele des Benutzers (täglich/wöchentlich)

period

:

daily

,

weekly

get_activity_timeseries

Aktivitätszeitreihendaten (max. 30 Tage)

resourcePath

,

startDate

,

endDate

(JJJJ-MM-TT)

get_azm_timeseries

Zeitreihe „Active Zone Minutes“ (max. 1095 Tage)

startDate

,

endDate

(JJJJ-MM-TT)

get_heart_rate

Herzfrequenz für den Zeitraum

period

:

1d

Tag,

7d

,

30d

,

1w

,

1m

, optionales

date

get_heart_rate_by_date_range

Herzfrequenz für den Zeitraum (max. 1 Jahr)

startDate

,

endDate

(JJJJ-MM-TT)

get_food_log

Vollständige Nährwertangaben für einen Tag

date

(JJJJ-MM-TT oder „heute“)

get_nutrition

Einzelne Nährstoffe im Laufe der Zeit

resource

,

period

, optionales

date

get_nutrition_by_date_range

Einzelne Nährstoffe für den Zeitraum

resource

,

startDate

,

endDate

get_profile

Benutzerprofilinformationen

Keiner

Nährstoffquellen: caloriesIn , water , protein , carbs , fat , fiber , sodium

Ressourcen für Aktivitätszeitreihen: steps , distance , calories , activityCalories , caloriesBMR , tracker/activityCalories , tracker/calories , tracker/distance

Claude Desktop

Verwenden des npm-Pakets (empfohlen):

Zu claude_desktop_config.json hinzufügen:

{ "mcpServers": { "fitbit": { "command": "mcp-fitbit", "args": [] } } }

Lokale Entwicklungsversion verwenden:

Zu claude_desktop_config.json hinzufügen:

{ "mcpServers": { "fitbit": { "command": "node", "args": ["C:\\path\\to\\mcp-fitbit\\build\\index.js"] } } }

Speicherorte der Konfigurationsdateien:

  • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Erstausführungsautorisierung

Wenn Sie Ihren KI-Assistenten zum ersten Mal bitten, Fitbit-Daten zu verwenden:

  1. Der Server öffnet Ihren Browser unter http://localhost:3000/auth

  2. Bei Fitbit anmelden und Berechtigungen erteilen

  3. Sie werden auf eine Erfolgsseite weitergeleitet

  4. Ihre KI kann jetzt auf Ihre Fitbit-Daten zugreifen!

Entwicklung

npm run lint # Check code quality npm run format # Fix formatting npm run build # Compile TypeScript npm run dev # Run with MCP inspector

Architektur: Verbesserungsmöglichkeiten und technische Details finden Sie unter TASKS.md .

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

Ein Model Context Protocol-Server, der LLMs (wie Claude) mit der Fitbit-API verbindet und es dem LLM ermöglicht, über definierte Tools Gesundheits- und Fitnessdaten des Benutzers anzufordern und abzurufen.

  1. Was es bewirkt
    1. Schnellstart
      1. Option 1: Von npm installieren (empfohlen)
      2. Option 2: Entwicklungs-Setup
    2. Installation
      1. Für Endbenutzer (npm-Paket)
      2. Für Entwickler (aus der Quelle)
    3. Verfügbare Tools
      1. Claude Desktop
      2. Erstausführungsautorisierung
    4. Entwicklung

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      curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/TheDigitalNinja/mcp-fitbit'

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