Интеграция Strava API с Model Context Protocol (MCP) SDK

Model Context Protocol（MCP）SDKによるStrava APIの統合

Model Context Protocol SDKを使用して、Stravaのデータに基づくトレーニング分析とアドバイスの取得を行う統合です。

🚀 機能

• Stravaのトレーニングを分析
• トレーニングに関するアドバイス
• トークンの自動更新
• APIリクエストのレート制限

📋 要件

• Python 3.10+
• Claude Desktop
• Strava アカウント
• uv（推奨）

⚙️ インストール

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/rbctmz/mcp-server-strava.git
cd mcp-server-strava

# Установка через uv (рекомендуется)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv pip install .

# Установка в режиме разработки
uv pip install -e ".[dev]"

MCP SDKのインストール

uv add "mcp[cli]"

🔧 設定

Strava APIの設定

1. API設定ページにアクセスします
2. アプリケーションを作成します：
   • Application Name: MCP Strava Integration
   • Category: Training Analysis
   • Website: http://localhost
   • Authorization Callback Domain: localhost

環境の設定

1. 環境変数を記述したファイルを作成します：

   cp .env-template .env
   

2. アクセストークンを取得します：

   python scripts/auth.py
   

3. 設定を確認します：

   mcp dev src/server.py
   curl -X GET "http://localhost:8000/activities"
   

📚 APIと使用例

リソースとツール

種類	名前	説明
リソース	strava://activities	アクティビティの一覧
リソース	strava://activities/{id}	アクティビティの詳細
リソース	strava://athlete/zones	トレーニングゾーン
リソース	strava://athlete/clubs	アスリートのクラブ
リソース	strava://gear/{gear_id}	ギアの情報
ツール	analyze_activity(activity_id)	トレーニングの分析
ツール	analyze_training_load(activities)	トレーニング負荷の分析
ツール	get_activity_recommendations()	アドバイス

使用例

from mcp import ClientSession

# Получение активностей
async with ClientSession() as session:
    activities = await session.read_resource("strava://activities")
    activity = await session.read_resource("strava://activities/12345678")

# Анализ тренировки
result = analyze_activity(activity_id="12345678")
"""
{
    "type": "Run",
    "distance": 5000,
    "moving_time": 1800,
    "analysis": {
        "pace": 5.5,  # мин/км
        "effort": "Средняя"
    }
}
"""

# Анализ нагрузки
summary = analyze_training_load(activities)
"""
{
    "activities_count": 10,
    "total_distance": 50.5,  # км
    "total_time": 5.2,      # часы
    "heart_rate_zones": {
        "easy": 4,    # ЧСС < 120
        "medium": 4,  # ЧСС 120-150
        "hard": 2     # ЧСС > 150
    }
}
"""

# Получение тренировочных зон
async with ClientSession() as session:
    zones = await session.read_resource("strava://athlete/zones")
    """
    {
        "heart_rate": {
            "custom_zones": true,
            "zones": [
                {"min": 0, "max": 120, "name": "Z1 - Recovery"},
                {"min": 120, "max": 150, "name": "Z2 - Endurance"},
                {"min": 150, "max": 170, "name": "Z3 - Tempo"},
                {"min": 170, "max": 185, "name": "Z4 - Threshold"},
                {"min": 185, "max": -1, "name": "Z5 - Anaerobic"}
            ]
        },
        "power": {
            "zones": [
                {"min": 0, "max": 180},
                {"min": 181, "max": 250},
                {"min": 251, "max": 300},
                {"min": 301, "max": 350},
                {"min": 351, "max": -1}
            ]
        }
    }
    """

🛠 開発

CI/CDとセキュリティ

• 
• 
• 

GitHub Actionsでのチェック

種類	ツール	説明
リンティング	ruff	コードのフォーマットと分析
テスト	pytest	単体テストと統合テスト
カバレッジ	pytest-cov	コードカバレッジのレポート

セキュリティとシークレット

1. トークンの保護：

   • .env を .gitignore に追加
   • CI/CDにはGitHub Secretsを使用
   • レート制限：100リクエスト／15分

2. シークレットの設定：

   # В GitHub: Settings → Secrets → Actions
   STRAVA_CLIENT_ID=<client_id>
   STRAVA_CLIENT_SECRET=<client_secret>
   STRAVA_REFRESH_TOKEN=<refresh_token>
   

コントリビューション

1. リポジトリをフォークします

2. 依存関係をインストールします：uv pip install -e ".[dev]"

3. ブランチを作成します：git checkout -b feature/name

4. 変更を確認します：

   ruff format .
   ruff check .
   pytest --cov=src
   

5. Pull Requestを作成します

📫 サポート

• GitHub Issues：issueを作成
• Telegram：@greg_kisel

📄 ライセンス

MIT