Which integrations are available for this server?

Allows analysis of [Strava](/mcp/servers/integrations/strava) workouts and provides training recommendations based on Strava data using the Model Context Protocol SDK

Интеграция Strava API с Model Context Protocol (MCP) SDK

Codecov Python License: MIT Ruff

Интеграция для анализа тренировок и получения рекомендаций на основе данных Strava с использованием Model Context Protocol SDK.

🚀 Возможности

Анализ тренировок из Strava
Рекомендации по тренировкам
Автоматическое обновление токенов
Rate limiting для API запросов

Related MCP server: Strava MCP Server

📋 Требования

Python 3.10+
Claude Desktop
Strava аккаунт
uv (рекомендуется)

⚙️ Установка

# Клонируем репозиторий git clone https://github.com/rbctmz/mcp-server-strava.git cd mcp-server-strava # Установка через uv (рекомендуется) curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh uv pip install . # Установка в режиме разработки uv pip install -e ".[dev]"

Установка MCP SDK

uv add "mcp[cli]"

🔧 Настройка

Настройка Strava API

Перейдите на страницу настроек API
Создайте приложение:
- Application Name: MCP Strava Integration
- Category: Training Analysis
- Website: http://localhost
- Authorization Callback Domain: localhost

Настройка окружения

Создайте файл с переменными окружения:
cp .env-template .env
Получите токены доступа:
python scripts/auth.py
Проверьте настройку:
mcp dev src/server.py curl -X GET "http://localhost:8000/activities"

📚 API и примеры

Ресурсы и инструменты

Тип	Название	Описание
Ресурс	`strava://activities`	Список активностей
Ресурс	`strava://activities/{id}`	Детали активности
Ресурс	`strava://athlete/zones`	Тренировочные зоны
Ресурс	`strava://athlete/clubs`	Клубы атлета
Ресурс	`strava://gear/{gear_id}`	Информация о снаряжении
Инструмент	`analyze_activity(activity_id)`	Анализ тренировки
Инструмент	`analyze_training_load(activities)`	Анализ нагрузки
Инструмент	`get_activity_recommendations()`	Рекомендации

Примеры использования

from mcp import ClientSession # Получение активностей async with ClientSession() as session: activities = await session.read_resource("strava://activities") activity = await session.read_resource("strava://activities/12345678") # Анализ тренировки result = analyze_activity(activity_id="12345678") """ { "type": "Run", "distance": 5000, "moving_time": 1800, "analysis": { "pace": 5.5, # мин/км "effort": "Средняя" } } """ # Анализ нагрузки summary = analyze_training_load(activities) """ { "activities_count": 10, "total_distance": 50.5, # км "total_time": 5.2, # часы "heart_rate_zones": { "easy": 4, # ЧСС < 120 "medium": 4, # ЧСС 120-150 "hard": 2 # ЧСС > 150 } } """ # Получение тренировочных зон async with ClientSession() as session: zones = await session.read_resource("strava://athlete/zones") """ { "heart_rate": { "custom_zones": true, "zones": [ {"min": 0, "max": 120, "name": "Z1 - Recovery"}, {"min": 120, "max": 150, "name": "Z2 - Endurance"}, {"min": 150, "max": 170, "name": "Z3 - Tempo"}, {"min": 170, "max": 185, "name": "Z4 - Threshold"}, {"min": 185, "max": -1, "name": "Z5 - Anaerobic"} ] }, "power": { "zones": [ {"min": 0, "max": 180}, {"min": 181, "max": 250}, {"min": 251, "max": 300}, {"min": 301, "max": 350}, {"min": 351, "max": -1} ] } } """

🛠 Разработка

CI/CD и безопасность

Проверки в GitHub Actions

Тип	Инструмент	Описание
Линтинг	ruff	Форматирование и анализ кода
Тесты	pytest	Unit и интеграционные тесты
Покрытие	pytest-cov	Отчет о покрытии кода

Безопасность и секреты

Защита токенов:
- .env в .gitignore
- GitHub Secrets для CI/CD
- Rate limiting: 100 запросов/15 мин
Настройка секретов:
# В GitHub: Settings → Secrets → Actions STRAVA_CLIENT_ID=<client_id> STRAVA_CLIENT_SECRET=<client_secret> STRAVA_REFRESH_TOKEN=<refresh_token>