miband-mcp
miband-mcp
晨熹 · Пусть ИИ понимает твоё запястье
Python MCP-сервер без сторонних зависимостей: читает базу данных SQLite, экспортированную из Gadgetbridge (данные о здоровье с браслета Xiaomi), и предоставляет их через протокол MCP любому MCP-совместимому ИИ-клиенту (Reasonix / Claude / Cursor / Kimi / GLM и др.), позволяя ИИ отвечать на вопросы «Сколько шагов я прошёл сегодня?» и «Как я спал прошлой ночью?».
Архитектура
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 → AIRelated MCP server: garmin-givemydata
Предоставляемые инструменты
Инструмент | Параметры | Возвращает |
|
| Последние N записей пульса (время + bpm) |
|
| Время засыпания/пробуждения, фазы сна (light/deep/rem), общая длительность |
|
| Шаги, средний/максимальный/минимальный пульс |
Быстрый старт
1. Подготовка источника данных
Установите Gadgetbridge на телефон (официальный репозиторий находится на Codeberg, а не на GitHub)
Подключите браслет по официальному руководству по сопряжению (для Xiaomi Smart Band 9 требуется активное подключение со стороны браслета: настройки браслета → системные операции → подключить новый телефон)
Извлеките 32-значный
encryptKeyиз журналов Mi Fitness в качестве ключа сопряжения (внимание: после привязки отвязать нельзя, иначе ключ станет недействительным)Настройки Gadgetbridge → Автоматизация → включите автоматический экспорт базы данных
2. Запуск MCP-сервера
# 零依赖,纯标准库
python miband_mcp.py --db /path/to/gadgetbridge.db3. Подключение ИИ (на примере Reasonix)
[[plugins]]
name = "miband"
type = "stdio"
command = "python"
args = ["<路径>/miband_mcp.py", "--db", "<路径>/gadgetbridge.db"]
auto_start = trueЗатем создайте новый сеанс с помощью /new, чтобы изменения вступили в силу.
⚠️ Текущие ограничения
Синхронизация данных выполняется вручную: этот проект читает снимок базы данных SQLite, экспортированный из Gadgetbridge, и не загружает данные с браслета автоматически.
Текущий рабочий процесс:
Данные с браслета собираются Gadgetbridge (требуется предварительная синхронизация)
Вручную отправьте экспортированный файл базы данных (
.db) на компьютер, где запущен miband-mcpИИ читает последние данные из базы данных через инструменты MCP
Поэтому: ИИ отвечает на основе «данных последней синхронизации», а не в реальном времени. Если нужны данные в реальном времени, можно использовать скрипты Termux + периодическую синхронизацию для автоматической отправки файла .db на компьютер (в этом проекте пока не реализовано, приветствуются PR).
Разработка
python -m unittest discover -s tests -v # 34 个测试,零依赖Лицензия
MIT © ChenxiDawn · 晨熹
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
- SomviaOAuthapp.somvia
Apple Health training load, recovery, HRV and workout detail for Claude, ChatGPT and any MCP client.
Ask your AI about your fitness: activities and data from Garmin, COROS, Strava, GPX and more
- freddyOAuthcoach.freddy
Connect your wearables, rings and training apps, then ask your AI about your own health data.
Connect your health, fitness, nutrition, sleep, and wearable data to your AI assistant.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables querying health data from the Health Auto Export app on iPhone/iPad via MCP, allowing LLMs like Claude to access and analyze personal health metrics.7 npm66MIT
- AlicenseBqualityAmaintenanceDownloads all your Garmin health and fitness data into a local SQLite database and exposes 45 MCP tools for AI analysis, enabling assistants to query sleep, training load, HRV, and more.4893 PyPI158AGPL 3.0
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceRead-only MCP server that exposes Apple Health data (steps, workouts, sleep, etc.) from a local SQLite store, allowing AI agents to query health metrics without sending data to hosted services.8Apache 2.0
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI assistants to retrieve and analyze Garmin Connect health data, including daily summaries, sleep, HRV, workouts, and raw FIT files, while also supporting SQL queries on the underlying database.8-