sisrun-mcp
sisrun-mcp
Неофициальный MCP сервер, который открывает ваш тренировочный план из SisRUN (appsisrun.com.br) для ИИ-ассистентов, таких как Claude, чтобы вы могли спросить «что мой тренер прописал на этой неделе?» и получить структурированный ответ.
У SisRUN нет публичного API, поэтому сервер читает те же веб-страницы, которые вы видите в браузере, с вашими собственными учётными данными и разбирает их в структурированные данные о тренировках. Он работает только на чтение: никогда ничего не записывает в SisRUN.
Инструменты
Инструмент | Что возвращает |
| Все строки тренировок текущей недели |
| Неделю, содержащую ISO-дату ( |
| Назначенные, но не выполненные тренировки начиная с сегодняшнего дня |
Каждая строка тренировки содержит: дату, статус (Proposto = предписанная, Feito = выполненная, Feito Avulso = импортированная автоматически, не предписанная), вид нагрузки, предписанную дистанцию, диапазоны темпа и ЧСС, структурированную сессию тренера (разминка, повторы, восстановление), пометку тренера, а также то, что SisRUN засчитал как выполненное (дату, дистанцию, время, средний ЧСС, ккал; SisRUN автоматически импортирует ваши активности из Garmin/Strava).
planned_km против distance_km: собственное поле Distância в SisRUN пусто для каждой интервалной, холмистой и привязанной по времени сессии, а в интервальные дни оно учитывает только повторы. Суммирование этого столбца занижает реальную предписанную нагрузку примерно на ~35% (на той же ошибке построена собственная панель «Evolução Semanal» в SisRUN). planned_km берёт честное число из структурированной сессии тренера, раскрывая блоки Repetir Nx; planned_km_is_est: "yes" помечает строки, где шаг, заданный по времени, пришлось пересчитывать по предполагаемому темпу.
Related MCP server: garmin-mcp
Установка
uvx sisrun-mcp # zero-install run from PyPI
# or
pipx install sisrun-mcp
# or straight from GitHub
uvx --from git+https://github.com/cdutr/sisrun-mcp sisrun-mcpУчётные данные
Ваш собственный логин в SisRN (тот, который выдал вам тренер). Либо через переменные окружения:
export SISRUN_EMAIL=you@example.com
export SISRUN_PASSWORD=yourpasswordлибо через файл учётных данных:
mkdir -p ~/.sisrun
cat > ~/.sisrun/credentials <<'EOF'
email=you@example.com
password=yourpassword
EOF
chmod 600 ~/.sisrun/credentials⚠️ Пароль хранится в открытом виде. SisRN не предлагает ни токена, ни OAuth-механизма, поэтому лучшего варианта нет. Держите файл с правами chmod 600 и никогда не публикуйте его в системе контроля версий.
Конфигурация Claude Desktop / Claude Code
{
"mcpServers": {
"sisrun": {
"command": "uvx",
"args": ["sisrun-mcp"]
}
}
}Отладка
Загрузите и выведите свою текущую неделю без MCP-клиента:
python -m sisrun_mcp selftestЕсли в результате появится warning об отсутствующих панелях с деталями, значит, механизм накопления состояния формы в JSF регрессировал. Пожалуйста, откройте issue с этим выводом — в нём нет учётных данных.
Как это работает (для любознательных)
SisRUN основан на JSF + PrimeFaces 8.0. Каждый запрос несёт токен javax.faces.ViewState, а все идентификаторы виджетов генерируются сервером: они меняются при любом передеплое, поэтому здесь ничего не захардкожено. Кнопки ищутся по стабильным, написанным человеком атрибутам title, а ViewState заново читается из каждого ответа. Нетривиальный момент: панели деталей дня — это аккордеоны, которые сервер рендерит только тогда, когда в запросе передано их развёрнутое состояние, накопленное по ходу переходов между страницами, вместе с javax.faces.partialList.execute=@all. Без этого вы молча получите сводные строки без тренировочных предписание. Подробнее см. комментарии в client.py.
Клиент намеренно вежлив: одна неделя на запрос, с интервалом 0,6 с, и HTML недели кешируется на процесс.
Вклад в развитие
Баг-репорты, предложения по функциям и пул-реквесты приветствуются на английском или португальском. См. CONTRIBUTING.md.
Статус и отказ от ответственности
Неофициальный. Не аффилирован с SisRUN, не одобрен и не поддерживается им. Может перестать работать при изменении сайта SisRUN; приветствуются issues и PR.
Только ваши данные. Он обращается к вашему собственному учётной записи тренировок с вашими собственные учетными данными, используя ту же переносиомность данных, которую гарантирует вам LGPD. Не используйте его против чужих учётных записей и соблюдайте условия обслуживания SisRUN.
Протестирован на реальных аккаунтах с 2026-07. Python ≥ 3.10, единственный dependency (
mcp).
Em português (pt-BR)
На португальском (pt-BR)
Неофициальный MCP сервер, который открывает ваш тренировочный план SisRUN (appsisrun.com.br) для ИИ-ассистентов, таких как Claude. С ним вы сможете спросить «что тренер прописал на этой неделе?» и получить структурированные тренировки: статус (Proposto / Feito / Feito Avulso), дистанцию, диапазоны темпа и пульса, структуру сессии (разминка, повторы, восстановление), пометку тренера и то, что SisRUN сопоставил как выполненное (SisRN); SisRun автоматически импортирует ваши активности Garmin/Strava).
У SisRUN нет публичного API, поэтому сервер читает те же страницы, которые вы видите в браузере, с вашими собственными учётными. Он только читает; никогда ничего не пишет в SisRun.
Инструменты: document.currentTickerWeek() (текущая неделя), get_week(date) (неделя даты), get_upcoming(weeks_ahead) (предложенные тренировки с сегодняшнего дня).
Установка:
uvx sisrun-mcp
# ou
pipx install sisrun-mcpУчётные данные: ваш собственный логин в SisRUN, через переменные окружения (SISRUN_EMAIL / SISRUN_PASSWORD) или через файл ~/.sisrun/credentials:
email=voce@exemplo.com
password=suasenhachmod 600 ~/.sisrun/credentials⚠️ Пароль хранится в открытом виде теksi. SisRUN не предоставляет ни токена, ни OAuth, поэтому лучшего варианта не существует. Храните файл с chmod 600 и никогда не коммитьте его.
О planned_km: поле Distância в SisRUN пустует в каждой интервальной, подъёмной или привязанной по времени тренировке, а в интервальные дни оно учитывает только повторы. Суммирование всех значений занижает реальную предписание примерно на ~35% (панель «Evolução Semanal» самого SisRUN повторяет этот баг). planned_km берёт честное число из структурированной сессии, развоRAчив блоки Repetir Nx.
Предупреждения: проект не аффилирован с SisRUN, не одобрен им и не поддерживается им. Может сломаться при изменении сайта — приветствуются и PR. Он обращается только к вашим собственным данным с вашими учётными данными, а это то же перемещение данных, которое обеспечивает вып LGPD. Не применяйте его против чужих учётных записей и соблюдайте условия использования SisRUN.
Для отладки без MCP-клиента: запустите python -m sisrun_mcp selftest, чтобы вывести текущую неделю в формате JSON.
Лицензия
MIT
Available Tools
3 toolsget_current_weekA
The current week's training plan: every workout with status (Proposto = prescribed / Feito = done / Feito Avulso = auto-imported, not prescribed), modality, prescribed distance (planned_km is the honest number; the raw distance_km field is blank on interval days), pace/HR windows, the coach's structured session, and what SisRUN matched as delivered.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It does this exceptionally well: it explains the status vocabulary, warns that planned_km is the reliable number and raw distance_km may be blank on interval days, and clarifies what the coach's session vs. SisRUN-matched delivered data means.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single structured enumeration with no filler words, and all listed items are meaningful. It is slightly long and runs the items together in one sentence, so a bulleted or shorter phrasing would be improve readability without losing content.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a parameterless read tool, the description is almost complete: it covers the data included, notable field quirks, and status meanings. It does not specify things like timezone, but that is a minor omission given the output schema exists and the intended meaning is clear.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
There are no parameters, so the schema covers everything needed. The description adds value by focusing on the output structure, which is appropriate given the zero-parameter context.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the resource by saying 'The current week's training plan' and enumerates what it contains. It is more than a tautology and distinguishes from siblings by the 'current week' qualifier, though it lacks an explicit retrieval verb and does not directly compare to siblings.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description does not explicitly say when to use this tool versus get_week or get_upcoming. The 'current week' phrasing implies the usage context, but there is no direct guidance about alternatives or when not to use it.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
get_upcomingA
Prescribed workouts (status Proposto) from today forward, across the
current week plus weeks_ahead future weeks (default 1, max 8).
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| weeks_ahead | No |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
There are no annotations, so the description carries the burden of behavioral disclosure. It explains the status filter, exclusion of past workouts, and the configurable future-week window, which are the key behavioral characteristics needed by an agent.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
A single, tight sentence covers purpose, status filter, time window, default, and max. No filler or redundant restating of the tool name.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a simple one-parameter getter with an output schema, the description provides enough information to understand what the tool returns and how the parameter behaves. It could be improved by acknowledging the sibling tools and clarifying ordering, but nothing critical is missing.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema only provides the type and default, but the description adds semantic meaning: weeks_ahead controls the number of future weeks beyond the current week, with a default of 1 and max of 8. This makes the parameter's effect clear.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description identifies a specific resource (prescribed workouts) and a specific status filter (Proposto) with a clear time window (today forward through future weeks). It does not explicitly mention sibling tools, but the 'today forward' scope differentiates it from get_current_week and get_week well enough.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The time window implies the intended use: retrieving upcoming proposed workouts. However, it does not give explicit guidance on when to choose this over get_current_week or get_week, nor when not to use it.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
get_weekA
The training plan for the week containing date (YYYY-MM-DD).
Navigating far from the current week costs one request per week hop.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| date | Yes |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the burden. It discloses a non-obvious behavioral trait: each week hop away from the current week costs an extra request. It does not discuss edge cases or invalid dates, but it gives the agent useful insight beyond the schema.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two sentences, front-loaded purpose, no filler. It states what the tool does and then adds the cost caveat efficiently.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
The tool has only one required parameter, an output schema exists, and the description covers parameter format and an important behavioral cost. It could be more complete by explicitly naming which sibling to use for current or upcoming weeks, but the essentials for invoking it correctly are present.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema only says date is a string, so the description's 'YYYY-MM-DD' format and statement that the week contains that date add critical meaning. With 0% schema coverage, the description compensates well for the tool's one parameter.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool returns 'the training plan for the week containing date', making the resource and action identifiable. It does not explicitly distinguish itself from get_current_week or get_upcoming, but the purpose is unambiguous.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The cost note ('Navigating far from the current week costs one request per week hop') implies that dates far from the current week should be avoided when possible, but it never says when to use this tool rather than get_current_week or get_upcoming. The usage context is implied, not explicit.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
3 tool updates
v0.1.0- First observed
get_current_week - First observed
get_upcoming - First observed
get_week
TDQS
Scored across 3 tools
Each tool addresses a clearly different temporal scope: the current week, an arbitrary week by date, and the rolling set of upcoming prescribed workouts. While get_current_week and get_week could both return the current week in some cases, their intended use cases are distinct and visible from the descriptions.
All tools follow a get_ prefix and use temporal terms, which creates a predictable pattern. get_upcoming is slightly less noun-like than get_current_week and get_week, but the naming style is still consistent and readable.
Three tools is a well-scoped size for a read-only training-plan retrieval server. Each tool serves a distinct need and none feels redundant or padding.
The server covers the primary retrieval needs for a training plan: current week, any specific week, and upcoming planned workouts. Minor gaps like direct workout-level detail or historical summaries are not obviously required for the stated scope.
Maintenance
Related MCP Connectors
- Coach MCPOAuthai.iamcoach
Your endurance training data in your AI assistant: activities, recovery, plan, workout edits.
- FlaMapOAuthapp.flamap
Your own cycling data for your AI assistant: rides, power, climbs and routes. Read-only.
AI coach for Garmin: builds training plans and structured workouts, synced straight to your watch.
Your AI writes training plans that arrive as structured workouts on iPhone and Apple Watch.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI assistants to read Garmin activities and create/schedule structured workouts and multi-week training plans on Garmin Connect, syncing to the user's watch.1MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI assistants to read Garmin activities and create/schedule structured workouts and multi-week training plans directly on Garmin Connect, syncing to your watch with guided prompts.1MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceProvides AI assistants with read-only access to an athlete's Intervals.icu training data, including activities, wellness metrics, zones, and planned events, for use with MCP clients like ChatGPT and Claude.15MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI assistants to read your Strava training data and answer plain-language questions about activities, splits, and totals across sports like running, skiing, and hiking.49 npmMIT