Workout MCP Server

Workout MCP Server

サイクリングのワークアウト分析ツールを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。LLM がフィットネスデータを分析し、トレーニング指標を計算して、競技パフォーマンスに関する洞察を得られるようにします。

機能

Workout MCP Server は、次のツールを提供します。

• ワークアウト履歴の取得（直近 50 件または直近 7 件）
• ID による特定のワークアウトの検索
• フィットネス指標の計算：
  • フィットネス（CTL）：慢性トレーニング負荷 — 42 日間の指数加重移動平均
  • 疲労（ATL）：急性トレーニング負荷 — 7 日間の指数加重移動平均
  • フォーム（TSB）：トレーニングストレスバランス — フィットネスと疲労の差

インストール

uv を使用する場合（推奨）

uv を使用する場合、特別なインストールは必要ありません。 uvx を使って workout_mcp_server を直接実行します。

PIP を使用する場合

または、pip を使って workout_mcp_server をインストールできます。

pip install workout_mcp_server

インストール後、モジュールとして次のように実行できます。

python -m workout_mcp_server

設定

Claude Desktop での設定

claude_desktop_config.json に次の内容を追加します。

"mcpServers": {
  "workout_mcp_server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["workout_mcp_server"]
  }
}

"mcpServers": {
  "workout_mcp_server": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "workout_mcp_server"]
  }
}

VSCode MCP クライアントでの設定

settings.json に次の内容を追加します。

"mcp.servers": {
  "workout_mcp_server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["workout_mcp_server"]
  }
}

"mcp.servers": {
  "workout_mcp_server": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "workout_mcp_server"]
  }
}

利用可能なツール

get_last_50_workouts

データセット内の 50 件すべてのワークアウトを、日付順（新しいものから）に取得します。

get_last_7_workouts

直近 7 件のワークアウトを取得します。現在のトレーニング週の分析に役立ちます。

get_workout_by_id

一意の ID を指定して、特定のワークアウトを取得します。

入力：

• workout_id（文字列）：ワークアウトの一意の識別子

compute_fitness

Training Stress Score（TSS）の 42 日間の指数加重移動平均に基づいて、現在のフィットネススコア（慢性トレーニング負荷）を計算します。

compute_fatigue

TSS の 7 日間の指数加重移動平均に基づいて、現在の疲労スコア（急性トレーニング負荷）を計算します。

compute_form

フィットネスと疲労の差として、現在のフォームスコア（トレーニングストレスバランス）を計算します。正の値は良好なフォームを示し、負の値は疲労の蓄積を示します。

データ構造

各ワークアウトには次の情報が含まれます。

• id：ワークアウトの一意の識別子
• date：ワークアウトの日付（ISO 形式）
• duration_minutes：ワークアウト時間（分）
• distance_km：走行距離（キロメートル）
• avg_power_watts：平均出力（ワット）
• tss：Training Stress Score
• workout_type：ワークアウトの種類（例：「エンデュランス」、「インターバル」、「リカバリー」）

開発

ソースからのビルド

1. リポジトリをクローンします
2. 依存関係をインストールします：pip install -e .
3. サーバーを実行します：python -m workout_mcp_server

テスト

次のコマンドでテストを実行します：pytest

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。