miband-mcp

晨熹 · AI にあなたの手首を読ませる

サードパーティ依存ゼロの Python MCP Server：Gadgetbridge がエクスポートした SQLite データベース（Xiaomi スマートバンドの健康データ）を読み取り、MCP プロトコルを通じて MCP 対応の任意の AI クライアント（Reasonix / Claude / Cursor / Kimi / GLM など）に公開します。AI が「今日は何歩歩いた？」「昨夜はよく眠れた？」に答えられるようにします。

アーキテクチャ

小米手环 9 / 9 Pro / 10 → Gadgetbridge（手机端采集）→ SQLite 导出 → miband-mcp（读库+聚合）→ MCP 协议 → AI

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提供されるツール

クイックスタート

1. データソースの準備

• スマートフォンに Gadgetbridge をインストール（公式リポジトリは Codeberg にあり、GitHub ではありません）

• 公式の ペアリングガイド に従ってバンドを接続（Xiaomi スマートバンド 9 はバンド側から接続を開始する必要があります：バンド設定 → システム操作 → 新しいスマートフォンに接続）

• Xiaomi ミライフ のログから 32 桁の encryptKey を抽出してペアリングキーとして使用します（注意：ペアリング後はバインド解除不可。解除するとキーが無効になります）

• Gadgetbridge 設定 → 自動化 → データベースの自動エクスポートを有効化

2. MCP Server の実行

# 零依赖，纯标准库
python miband_mcp.py --db /path/to/gadgetbridge.db

3. AI に接続（Reasonix を例に）

[[plugins]]
name    = "miband"
type    = "stdio"
command = "python"
args    = ["<路径>/miband_mcp.py", "--db", "<路径>/gadgetbridge.db"]
auto_start = true

その後 /new で新しいセッションを開始すると有効になります。

⚠️ 現在の制限

データ同期は手動モード：本プロジェクトは Gadgetbridge がエクスポートした SQLite データベースのスナップショットを読み取るもので、バンドから自動的にデータを取得することはありません。

現在のワークフロー：

1. バンドのデータは Gadgetbridge が収集します（事前の同期が必要）

2. エクスポートしたデータベースファイル（.db）を手動で miband-mcp を実行している PC に送信します

3. AI は MCP ツールを通じてデータベース内の最新データを読み取ります

そのため：AI が答えるのは「直近の同期データ」であり、リアルタイムデータではありません。リアルタイム読み取りが必要な場合は、Termux スクリプト + 定期同期を組み合わせて、.db ファイルを PC に自動プッシュできます（本プロジェクトでは未実装です。PR 歓迎）。

開発

python -m unittest discover -s tests -v   # 34 个测试，零依赖

ライセンス

MIT © ChenxiDawn · 晨熹