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Mi Fitness MCP CN

by binglua
README.md
# Mi Fitness MCP CN

小米运动健康 / Mi Fitness 数据本地 MCP Server。

本项目基于 `kubulashvili/mi-fitness-mcp` 修改,增加中国区小米健康云适配,并补充睡眠与运动记录同步能力。

> 非小米官方项目,仅用于读取和分析你自己的健康数据。数据默认同步到本地 SQLite。

## 功能

- 读取小米运动健康云端数据
- 本地 SQLite 缓存
- MCP Server 支持
- 支持中国区:`--region cn`
- 支持数据类型:
  - `daily_activity`:步数、距离、活动卡路里
  - `heart_rate`:心率采样
  - `sleep`:睡眠记录
  - `workouts`:运动记录
  - `body_measurements`:体重 / 身体成分,视账号数据而定

## 已逆向验证的接口

### 健康数据接口

```text
POST https://hlth.io.mi.com/app/v1/data/get_fitness_data_by_time
```

常用 key:

```text
steps
calories
heart_rate
weight
sleep
```

睡眠请求示例:

```json
{
  "start_time": 1767225600,
  "end_time": 1782086399,
  "key": "sleep"
}
```

### 运动记录接口

```text
POST https://hlth.io.mi.com/app/v1/data/get_sport_records_by_time
```

请求示例:

```json
{
  "start_time": 1767225600,
  "end_time": 1782086399,
  "limit": 50
}
```

返回字段通常包含:

```text
sport_records
has_more
next_key
```

每条运动记录的 `value` 是 JSON 字符串,包含 `start_time`、`end_time`、`duration`、`distance`、`calories`、`avg_hrm`、`max_hrm` 等字段。

## 安装

```bash
git clone git@github.com:binglua/mi-fitness-mcp-cn.git
cd mi-fitness-mcp-cn
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e '.[dev]'
```

如果当前环境没有系统 keyring,可安装:

```bash
pip install keyrings.alt
```

注意:`keyrings.alt` 可能以明文文件方式保存凭据。

## 配置

需要从 `https://account.xiaomi.com` 登录后的 Cookie 中获取:

- `userId`
- `passToken`

中国区账号建议:

```bash
mi-fitness-mcp setup \
  --mode mi_fitness_cloud \
  --user-id "<userId>" \
  --pass-token "<passToken>" \
  --region cn
```

检查连接:

```bash
mi-fitness-mcp doctor
```

## 同步数据

同步全部可探测数据:

```bash
mi-fitness-mcp sync --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-06-21
```

按类型同步:

```bash
mi-fitness-mcp sync --type daily_activity --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-06-21
mi-fitness-mcp sync --type heart_rate --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-06-21
mi-fitness-mcp sync --type sleep --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-06-21
mi-fitness-mcp sync --type workouts --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-06-21
mi-fitness-mcp sync --type body_measurements --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-06-21
```

## 启动 MCP Server

```bash
mi-fitness-mcp serve
```

Claude Desktop 配置示例:

```json
{
  "mcpServers": {
    "mi-fitness": {
      "command": "mi-fitness-mcp",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}
```

## MCP 工具

- `get_connection_status`
- `sync_data`
- `get_profile`
- `get_daily_summary`
- `query_metric_series`
- `query_heart_rate`
- `query_body_measurements`
- `query_sleep`
- `query_workouts`
- `get_data_coverage`

## 本地数据库

默认位置:

```text
~/.local/share/mi-fitness-mcp/mi_fitness.db
```

主要表:

```text
daily_activity
heart_rate_samples
sleep_sessions
workouts
body_measurements
sync_state
```

## 安全说明

- `passToken` 是敏感凭据,不要泄露。
- 不要提交本地配置、数据库、keyring 文件。
- 如果 token 泄露,建议退出小米账号并重新登录刷新。

## 免责声明

本项目与小米公司无关。请仅用于读取和分析你自己的健康数据。



### 新增健康指标

本分支额外逆向并验证了以下小米运动健康云端 key,并已接入 CLI 同步、本地 SQLite 缓存和 MCP 查询工具:

- `resting_heart_rate`:静息心率,合并到 `query_heart_rate(sample_type="resting")`。
- `spo2`:血氧饱和度,CLI 类型 `spo2`,MCP 工具 `query_spo2`。
- `stress`:压力值,CLI 类型 `stress`,MCP 工具 `query_stress`。
- `abnormal_heart_beat`:异常心跳事件,CLI 类型 `abnormal_heart_beat`,MCP 工具 `query_abnormal_heart_beat`。

示例:

```bash
mi-fitness-mcp sync --type spo2 --start-date 2026-06-01 --end-date 2026-06-22
mi-fitness-mcp sync --type stress --start-date 2026-06-01 --end-date 2026-06-22
mi-fitness-mcp sync --type abnormal_heart_beat --start-date 2026-06-01 --end-date 2026-06-22
```

## License

MIT

TDQS

C2.5/5.0

Scored across 10 tools

Disambiguation5/5

Each tool targets a distinct aspect of fitness data (e.g., connection, daily summary, heart rate, sleep, workouts), with no overlapping purposes. Agents can easily differentiate them.

Naming Consistency5/5

All tools follow a consistent verb_noun pattern (get_/query_/sync_) with clear prefixes for type of operation, making them predictable and easy to navigate.

Tool Count5/5

10 tools is well-scoped for a fitness data server, covering essential data types without being overwhelming or too sparse.

Completeness4/5

The tool set covers core fitness data areas (profile, activity, sleep, heart rate, workouts) and includes sync functionality. Minor gaps like nutrition or stress data exist, but the surface is largely complete for typical use.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues