Servidor Fitbit MCP

Conector Fitbit MCP para IA

Conecte los asistentes de IA a sus datos de salud de Fitbit

Dale acceso a tu asistente de IA a tus datos de Fitbit para obtener información de salud personalizada, análisis de tendencias y seguimiento automatizado. Compatible con Claude Desktop y otras herramientas de IA compatibles con MCP.

Qué hace

🏃 Ejercicio y actividades : obtén registros detallados de tus entrenamientos y datos de actividad.
Análisis del sueño : recupera patrones de sueño y métricas de calidad
⚖️ Seguimiento de peso : acceda a las tendencias de peso a lo largo del tiempo
❤️ Datos de frecuencia cardíaca : monitoriza patrones y zonas de frecuencia cardíaca
🍎 Registros de nutrición : revise la ingesta de alimentos, las calorías y los macronutrientes.
👤 Información del perfil : accede a los detalles básicos del perfil de Fitbit

Pregúntale a tu IA cosas como: "Muéstrame mis patrones de sueño de esta semana" o "¿Cuál es mi frecuencia cardíaca promedio durante los entrenamientos?"

Inicio rápido

¿Quieres probar las herramientas ahora mismo?

Opción 1: Instalar desde npm (recomendado)

Obtener las credenciales de la API de Fitbit
- Crear una aplicación con OAuth 2.0 Tipo de aplicación: Personal
- Establecer URL de devolución de llamada: http://localhost:3000/callback
- Anote su ID de cliente y su secreto de cliente
Instalar el paquete globalmente:

npm install -g mcp-fitbit

Agregue a su archivo de configuración de Claude Desktop:

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

Ubicación del archivo de configuración:
- Ventanas: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS: ~/Biblioteca/Soporte de aplicaciones/Claude/claude_desktop_config.json
- Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

¡Reinicia Claude Desktop y pregunta por tus datos de Fitbit!

Opción 2: Configuración del desarrollo

Obtenga las credenciales de la API de Fitbit (consulte la Instalación a continuación)
Luego ejecuta:

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

Ambas opciones abren el Inspector MCP en http://localhost:5173 donde puedes probar todas las herramientas de forma interactiva y manejar el flujo OAuth.

Instalación

Para usuarios finales (paquete npm)

Obtén las credenciales de la API de Fitbit en dev.fitbit.com
- Establecer el tipo de aplicación OAuth 2.0 como Personal
- Establezca la URL de devolución de llamada en http://localhost:3000/callback
Instalar el paquete:
npm install -g mcp-fitbit
Cree un archivo .env en el directorio del paquete:Al ejecutar mcp-fitbit por primera vez, te indicará exactamente dónde crear el archivo .env . Su aspecto será similar al siguiente:
C:\Users\YourName\AppData\Roaming\npm\node_modules\mcp-fitbit\.env
Agregue sus credenciales al archivo .env :
FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
Ejecutar el servidor:
mcp-fitbit

Para desarrolladores (de la fuente)

Obtén las credenciales de la API de Fitbit en dev.fitbit.com
- Establecer el tipo de aplicación OAuth 2.0 como Personal
- Establezca la URL de devolución de llamada en http://localhost:3000/callback
Clonar y configurar:
git clone https://github.com/TheDigitalNinja/mcp-fitbit cd mcp-fitbit npm install
Crear archivo .env :
FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
Construir el servidor:
npm run build

Herramientas disponibles

Herramienta	Descripción	Parámetros
`get_weight`	Datos de peso a lo largo de períodos de tiempo	`period` : `1d` , `7d` , `30d` , `3m` , `6m` , `1y`
`get_sleep_by_date_range`	Registros de sueño por rango de fechas (máximo 100 días)	`startDate` , `endDate` (AAAA-MM-DD)
`get_exercises`	Registros de actividad/ejercicio después de la fecha	`afterDate` (AAAA-MM-DD), `limit` (1-100)
`get_daily_activity_summary`	Resumen de actividad diaria con objetivos	`date` (AAAA-MM-DD)
`get_activity_goals`	Objetivos de actividad del usuario (diarios/semanales)	`period` : `daily` , `weekly`
`get_activity_timeseries`	Datos de series temporales de actividad (máximo 30 días)	`resourcePath` , `startDate` , `endDate` (AAAA-MM-DD)
`get_azm_timeseries`	Serie temporal de minutos de zona activa (máximo 1095 días)	`startDate` , `endDate` (AAAA-MM-DD)
`get_heart_rate`	Frecuencia cardíaca durante un período de tiempo	`period` : `1d` , `7d` , `30d` , `1w` , `1m` , `date` opcional
`get_heart_rate_by_date_range`	Frecuencia cardíaca para un rango de fechas (máximo 1 año)	`startDate` , `endDate` (AAAA-MM-DD)
`get_food_log`	Datos nutricionales completos para un día	`date` (AAAA-MM-DD o "hoy")
`get_nutrition`	Nutriente individual a lo largo del tiempo	`resource` , `period` , `date` opcional
`get_nutrition_by_date_range`	Nutriente individual por rango de fechas	`resource` , `startDate` , `endDate`
`get_profile`	Información del perfil de usuario	Ninguno

Recursos nutricionales: caloriesIn , water , protein , carbs , fat , fiber , sodium

Recursos de series temporales de actividad: steps , distance , calories , activityCalories , caloriesBMR , tracker/activityCalories , tracker/calories , tracker/distance

Escritorio de Claude

Usando el paquete npm (recomendado):

Agregar a claude_desktop_config.json :

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

Usando la versión de desarrollo local:

Agregar a claude_desktop_config.json :

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

Ubicaciones de los archivos de configuración:

Ventanas: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Autorización de primera ejecución

Cuando le pides por primera vez a tu asistente de IA que use datos de Fitbit:

El servidor abre su navegador en http://localhost:3000/auth
Inicia sesión en Fitbit y otorga permisos
Serás redirigido a una página de éxito.
¡Tu IA ahora puede acceder a tus datos de Fitbit!

Desarrollo

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

Arquitectura: consulte TASKS.md para conocer oportunidades de mejora y detalles técnicos.

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

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

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que conecta los LLM (como Claude) con la API de Fitbit, lo que permite que el LLM solicite y recupere datos de salud y estado físico del usuario a través de herramientas definidas.

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