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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 installed

A
license - permissive license
-
quality - not tested
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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