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aviman1109

livetrack-mcp

by aviman1109
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Python
Hybrid

livetrack-mcp

Garmin LiveTrackをポーリングし、時系列データをSQLiteに保存し、claude-runnerを介して10分ごとにClaude分析をトリガーする自律型MCPサーバー。

アーキテクチャ

Garmin LiveTrack URL
    │
    │  (poll every 60 s)
    ▼
livetrack-mcp (port 38100)
    ├── poller.py      — fetch trackpoints from Garmin API
    ├── store.py       — SQLite time-series persistence (/data/livetrack.db)
    ├── tracker.py     — asyncio scheduling + race-end detection
    └── analyzer.py    — build prompt, call claude-runner
         │
         │  POST /run (fire-and-forget)
         ▼
    claude-runner (port 38095)
         │
         │  claude -p <analysis prompt>
         ▼
    Claude (sonnet)
         ├── analyze timeseries
         ├── curl POST /control if thresholds need adjustment
         └── mcp__telegram__send_message → coaching push

主要な設計: livetrack-mcpは完全に自律的です。レース中にClaudeのセッションを維持する必要はありません。Claudeは10分ごとにステートレスな分析関数として呼び出されます。claude-runnerが一時的に利用できない場合、次の分析サイクルで自動的に再試行されます。

Related MCP server: Garmin-Strava-mcp

MCPツール

ツール

説明

start_tracking(url, race_config)

LiveTrack共有URLのポーリングを開始

stop_tracking()

ポーリングを停止（レース終了時にも自動停止）

get_tracking_status()

アクティブ状態、経過時間、スタール時間、ポーリングエラー

get_timeseries(minutes=10)

SQLiteからの最近のデータ

update_thresholds(updates)

レース中にHR/パワーのしきい値を更新

trigger_analysis()

スケジュールをバイパスして手動で分析をトリガー

カスタムHTTPエンドポイント

エンドポイント

メソッド

説明

/control

POST

レース中にしきい値を更新（Bashツールのcurl経由でClaudeが呼び出し）

/health

GET

ヘルスチェック — トラッキング状態 + ストア統計

/control の使用方法（Claudeの分析プロンプトから）

curl -sf -X POST http://localhost:38100/control \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"power_max": 150}'

許可されるフィールド: hr_max, hr_min, power_max, power_min, cadence_min, run_hr_max, run_hr_min, run_cadence_min

race_config フィールド

フィールド

型

デフォルト

説明

hr_max

int

—

サイクリングHR上限 (bpm)

hr_min

int

—

サイクリングHR下限

power_max

int

—

ERGパワー上限 (watts)

power_min

int

—

ERGパワー下限

cadence_min

int

—

最低サイクリングケイデンス (rpm)

run_hr_max

int

—

ランニングHR上限

run_hr_min

int

—

ランニングHR下限

run_cadence_min

int

—

最低ランニングケイデンス (spm)

poll_interval_secs

int

60

LiveTrackをポーリングする頻度

analyze_interval_secs

int

600

Claude分析をトリガーする頻度

analyze_window_min

int

10

Claudeに渡されるデータウィンドウ（分）

トライアスロンのフルレース用 race_config の例

{
  "race_name": "CT2026",
  "race_type": "triathlon",
  "hr_max": 144,
  "hr_min": 115,
  "power_max": 165,
  "cadence_min": 82,
  "run_hr_max": 152,
  "run_hr_min": 125,
  "run_cadence_min": 165,
  "poll_interval_secs": 60,
  "analyze_interval_secs": 600,
  "analyze_window_min": 10
}

レース終了検知

サーバーは以下の場合に自動停止します：

  • 15分以上新しいトラックポイントがない場合 (STALE_STOP_MIN)

  • かつ、合計経過時間が30分以上の場合 (MIN_ELAPSED_MIN)

これはGarminの24時間URL遅延を処理するためのものです。URLはレース後も有効ですが、アスリートが終了すると新しいトラックポイントの到着が止まります。30分という最小時間は、GPSデータが少ない開始時の誤停止を防ぎます。

設定（環境変数）

変数

デフォルト

説明

PORT

38100

サーバーポート

HOST

0.0.0.0

バインドアドレス

MCP_PATH

/mcp

MCPエンドポイントパス

DB_PATH

/data/livetrack.db

SQLiteデータベースパス

CLAUDE_RUNNER_URL

http://localhost:38095

claude-runnerベースURL

RUNNER_WORKSPACE

training

claude-runnerタスク用ワークスペース

LOG_LEVEL

INFO

ログレベル

OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT

—

OpenTelemetryコレクターURL（オプション）

デプロイメント

cd ~/ai-platform/mcps

# Build and start
docker compose up -d --build livetrack-mcp

# Logs
docker compose logs -f livetrack-mcp

# Restart
docker compose restart livetrack-mcp

# Health check
curl http://localhost:38100/health

一般的なセッション（トレーニングワークスペースのClaude経由）

# Start tracking
use_mcp_tool livetrack-mcp start_tracking \
  url="https://livetrack.garmin.com/session/.../token/..." \
  race_config={"hr_max": 144, "power_max": 165, "run_hr_max": 152}

# Check status
use_mcp_tool livetrack-mcp get_tracking_status

# Manual analysis trigger
use_mcp_tool livetrack-mcp trigger_analysis

# Stop (or let it auto-stop)
use_mcp_tool livetrack-mcp stop_tracking

プロジェクト構造

livetrack_mcp/
├── Dockerfile
├── pyproject.toml
├── README.md
└── src/livetrack_mcp/
    ├── __init__.py
    ├── __main__.py
    ├── otel.py        # OpenTelemetry setup
    ├── poller.py      # Garmin LiveTrack URL parsing + HTTP fetch
    ├── store.py       # SQLite time-series (sqlite3 + asyncio.to_thread)
    ├── tracker.py     # Scheduling (asyncio.create_task) + race-end detection
    ├── analyzer.py    # Prompt builder + claude-runner caller
    └── server.py      # FastMCP tools + /control + /health

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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