AI向けFitbit MCPコネクタ

AIアシスタントをFitbitの健康データに接続

AIアシスタントにFitbitデータへのアクセスを許可することで、パーソナライズされた健康情報、トレンド分析、自動トラッキングが可能になります。Claude Desktopやその他のMCP対応AIツールと連携します。

何をするのか

🏃エクササイズとアクティビティ- 詳細なワークアウトログとアクティビティデータを取得
😴睡眠分析- 睡眠パターンと質の指標を取得します
⚖️体重追跡- 時間の経過に伴う体重の傾向にアクセス
❤️心拍数データ- 心拍数のパターンとゾーンを監視
🍎栄養ログ- 食事摂取量、カロリー、マクロを確認
👤プロフィール情報- Fitbit の基本的なプロフィール詳細にアクセスします

AI に「今週の睡眠パターンを見せて」や「トレーニング中の平均心拍数は？」などの質問をします。

Related MCP server: coros-mcp

クイックスタート

🚀 ツールをすぐにテストしてみませんか?

オプション1: npmからインストールする（推奨）

1. Fitbit API 認証情報を取得する

   • OAuth 2.0 アプリケーションタイプ: Personalでアプリを作成する

   • コールバック URL を設定します: http://localhost:3000/callback

   • クライアントIDとクライアントシークレットをメモしてください

2. パッケージをグローバルにインストールします。

npm install -g mcp-fitbit

3. Claude Desktop 構成ファイルに以下を追加します:

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

• 設定ファイルの場所:

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

  • macOS: ~/ライブラリ/アプリケーションサポート/Claude/claude_desktop_config.json

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

4. Claude Desktop を再起動して、Fitbit データについて問い合わせてください。

オプション2: 開発セットアップ

1. Fitbit API 認証情報を取得します(下記のインストールを参照)

2. 次に以下を実行します:

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

どちらのオプションでもhttp://localhost:5173でMCP インスペクターが開き、すべてのツールを対話型でテストし、OAuth フローを処理できます。

インストール

エンドユーザー向け（npmパッケージ）

1. dev.fitbit.comでFitbit API 認証情報を取得します。

   • OAuth 2.0 アプリケーションタイプをPersonalに設定する

   • コールバック URLをhttp://localhost:3000/callbackに設定します。

2. パッケージをインストールします。

   npm install -g mcp-fitbit

3. パッケージ ディレクトリに.envファイルを作成します。

   mcp-fitbit初めて実行すると、 .envファイルを作成する場所が正確に示されます。次のような形式になります。

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

4. .envファイルに資格情報を追加します。

   FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here
   FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

5. サーバーを実行します。

   mcp-fitbit

開発者向け（ソースより）

1. dev.fitbit.comでFitbit API 認証情報を取得します。

   • OAuth 2.0 アプリケーションタイプをPersonalに設定する

   • コールバック URLをhttp://localhost:3000/callbackに設定します。

2. クローンとセットアップ:

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

3. .envファイルを作成します:

   FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here
   FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

4. サーバーを構築します。

   npm run build

利用可能なツール

栄養源: caloriesIn 、 water 、 protein 、 carbs 、 fat 、 fiber 、 sodium

アクティビティ時系列リソース: steps 、 distance 、 calories 、 activityCalories 、 caloriesBMR 、 tracker/activityCalories 、 tracker/calories 、 tracker/distance

クロードデスクトップ

npm パッケージの使用 (推奨):

claude_desktop_config.jsonに追加:

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

ローカル開発バージョンの使用:

claude_desktop_config.jsonに追加:

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

設定ファイルの場所:

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

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

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

初回実行認証

AI アシスタントに Fitbit データを使用するよう初めて指示すると、次のようになります。

1. サーバーはブラウザでhttp://localhost:3000/authを開きます。

2. Fitbitにログインして権限を付与する

3. 成功ページにリダイレクトされます

4. AIがFitbitデータにアクセスできるようになりました。

発達

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

**アーキテクチャ:**改善の機会と技術的な詳細については、 TASKS.md を参照してください。