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trackman-mcp

trackman-mcp

本地服务
github.com/bjornj12游戏娱乐215 周前更新

关于 trackman-mcp

trackman-mcp 是面向高尔夫球手的 Trackman Golf 数据 MCP 服务,可读取成绩、练习和逐杆数据。它提供原始数据与教练提示词,分析和训练建议由配套技能处理。

主要功能

  1. 01读取个人资料与差点
  2. 02查看练习和球场回合
  3. 03查询逐杆指标与球杆距离
  4. 04保存并核验训练计划
  5. 05生成动画可视化

适用场景

  1. 01检查当前差点及其变化
  2. 02分析某次练习中的击球数据
  3. 03查看球杆间的距离间隔
  4. 04对照后续训练评估计划

MCP 相关

作为 MCP 服务,它通过工具提供 Trackman 数据读取、认证、分析记录和可视化能力;教练技能也可作为 MCP 提示词提供。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"bjornj12-trackman": {
"command": "uvx",
"args": [
"trackman-mcp"
],
"env": {
"TRACKMAN_TOKEN": "<TRACKMAN_TOKEN>"
}
}
}
}
启动命令uvx trackman-mcp
需要配置的环境变量
TRACKMAN_TOKEN密钥Bearer access token captured from an authenticated Trackman portal session. Optional if you have run `trackman-mcp login` (the server then loads the cached token automatically).

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypitrackman-mcp0.4.0

工具

12

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
actionenum否status | login
open_browserboolean否

详细介绍

高尔夫教练

一位完全根据你的数据指导你训练的高尔夫教练——一轮又一轮,逐步接近标准杆水平。

高尔夫教练会使用你自己的账户登录 Trackman Golf,将你的数据——球场回合、练习课程、逐杆的发射监测数据、球杆距离差和差点——转化为一份诊断,指出你在哪些方面丢了杆数;然后为你的下一次练习制定具体计划,附上训练方法和 YouTube 链接,并持续评估你的进步。它由 MCP 服务(数据工具)和 Claude 技能(教练核心)组成。

你将获得什么

你不用自己看图表——你会得到一位教练。让它读取你的 Trackman 数据,它就会:

  • 找出你真正丢杆的地方——不是“练练铁杆”,而是 “你的开球木左右失误都有,落点分布横跨约 115 m 的区域——你的速度不错,但杆面控制还不够稳定。”
  • 为你安排一节具体的练习——包括球杆、距离、次数、Trackman 目标,以及附有真实 YouTube 链接的训练方法。困在室内?它也有无需球的居家训练方案。
  • 评估你的进步——它会保存计划,并据此检查你的下一次练习,让你确切知道训练是否有效。
  • 展示你的击球情况——通过动态视图展示球的飞行轨迹、导致失误的挥杆路径,以及你距离各项目标还有多远。

一次高尔夫教练分析——开球木散布情况诊断,包含挥杆路径成因、进度与目标对比条,以及纠正问题的训练方法

一次真实的训练诊断:问题所在、问题成因、你距离目标有多远,以及下一步该具体练什么。

名称说明。“Golf Coach”是产品名称。技术 ID 保持为 golf-coach(MCP 服务 / 插件)和 golf-coach(已发布的 软件包),因此现有安装仍可正常使用。

重要

非官方项目。本项目与 Trackman 无关联,也未获其认可。 它使用来自你自己的已认证会话的令牌,调用 Trackman 的私有 Web API,并代你自动执行浏览器登录。这可能与 Trackman 的服务条款冲突——请仅在你自己的账户上使用,并自行承担风险。切勿用它访问他人的数据。

设计边界

  • MCP 服务 = 仅获取原始数据 + 身份验证。不提供建议。
  • 技能 = 负责全部教练工作(分析、计划、训练方法)。

完整架构和身份验证/机密信息规则,请参阅 CLAUDE.md。

安装

根据你使用 Claude 的方式选择安装路径。每种方式大约需要两分钟,然后完成一次性身份验证步骤。

🖥️ Claude Desktop — 一键安装(推荐,无需终端)
  1. 下载 golf-coach.mcpb(从最新版本下载)。
  2. 打开 Claude Desktop → Settings → Extensions,将文件拖入(或双击),然后点击 Install。将令牌字段留空。
  3. 在聊天中说 “登录 Trackman” → 浏览器窗口会打开 → 使用 Trackman 邮箱和密码登录一次(也支持 Apple / Google 登录)。 登录完成前,窗口会一直保持打开,请慢慢操作,它不会自行关闭。完成后,告诉 Claude,它会确认你已登录。
  4. 询问 Claude:“我的 Trackman 差点是多少?”

无需安装其他内容,也无需编辑配置 — Claude Desktop 会运行所有内容,并为你打开登录浏览器。(如果需要获取浏览器,首次登录可能需要稍等片刻。你也可能会看到“未签名扩展”的提示 — 从文件安装时这是正常现象。)

平台: macOS、Linux 和 Windows — Claude Desktop 会在这三个平台上通过 uv 运行服务,浏览器登录使用 Playwright(跨平台)。Windows 有一项注意事项:本地令牌和数据文件由 Windows 用户配置文件(ACL)保护,而非使用 POSIX 0600 权限模式。可选的 cron/launchd 自动刷新脚本仅支持 macOS/Linux — 在 Windows 上请使用任务计划程序,或者在约 7 天后令牌过期时,重新通过应用内的“登录 Trackman”操作登录。

⌨️ Claude Code — 插件(MCP 服务和教练技能)
/plugin marketplace add bjornj12/golf-coach
/plugin install golf-coach@golf-coach

安装 MCP 服务(通过 uvx 运行)和全部十项教练技能。

🔌 其他 MCP 客户端(或未安装扩展的 Claude Desktop)

需要安装 uv(curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)。 将以下内容添加到客户端的 MCP 配置中:

{
  "mcpServers": {
    "golf-coach": { "command": "uvx", "args": ["golf-coach"] }
  }
}

对于 Claude Desktop 的手动配置(macOS 上的 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json),请使用 uvx 的绝对路径 — 例如 /opt/homebrew/bin/uvx — 因为应用不会继承你的 shell PATH。使用上面的 .mcpb 安装方式则完全无需处理此问题。

身份验证(仅需一次)

服务需要登录到你的 Trackman 账户。Trackman 没有公开的登录 API,因此它会从一次真实的已登录浏览器会话中获取令牌;之后令牌会缓存在本地并自动刷新。工具不会查看或存储你的密码,任何内容都不会离开你的设备。

最简单的方法 — 直接让 Claude 登录(Claude Desktop / Claude Code)

说 “登录 Trackman”。浏览器窗口会打开(使用隔离的配置文件,不是你平时使用的 Chrome);登录一次即可,请按自己的节奏操作 — 窗口由后台任务驱动,因此会一直保持打开,直到你完成操作,不会在你操作时被关闭(即使 Apple/Google 双重身份验证较慢也没问题)。完成后,告诉 Claude,它会确认你已登录。令牌会缓存在 ~/.golf-coach/token.json(模式 0600)中,之后 MCP 会自动使用该令牌。如果你没有浏览器,扩展会自行获取;无需使用终端,也无需复制令牌。

终端替代方式(CLI 用户)
uv tool install "golf-coach[login]"
golf-coach login              # opens a browser; sign in once
golf-coach login --headless   # silent refresh later (tokens last ~7 days)
scripts/install-refresh-schedule.sh   # optional: auto-refresh twice weekly
高级 — 粘贴令牌

进入 portal.trackmangolf.com → DevTools → Network → 找到一个 graphql 请求 → 复制 Authorization: Bearer … 值 → 粘贴到扩展的 Trackman token 字段(或设置 TRACKMAN_TOKEN)。令牌会在约 7 天后过期,因此使用上面的登录流程会更方便。

验证是否成功

询问 Claude:“我已登录 Trackman 吗?” — 它会运行 auth(action="status"),并回复你的姓名(不会显示令牌)。

MCP 工具

所有工具仅返回原始数据;由技能负责解读。

8 个工具。 trackman 和 gamebook 都接收一个 action(因此 Agent 可以选择带有某种模式的单个工具,而不是多个几乎相同的工具)。

设置: setup — 一次调用即可返回始终启用的教练系统提示词(用于 Project)、可直接上传的技能文件,以及各客户端的操作步骤。选择器中也有对应的 setup 提示词。

身份验证: auth(action: status | login, source?)

Trackman 数据(只读): trackman(action: profile | handicap | sessions | session | rounds | clubs | summary) — 个人资料和差点、差点历史、活动列表、完整的单项活动(含每杆指标)、球场回合、球杆距离间隔、活动计数。

Gamebook 回合(本地、确定性): gamebook(action: save | list | get | compare) — 从 Golf GameBook 截图导入的实地回合,滚动保留最近 5 个,考虑数据覆盖范围(仅可信任逐洞得分)。

跨来源综合(本地、确定性): synthesize() — 按技能领域对齐 Trackman 和 GameBook 各自的 Findings(不做结论;参见 CLAUDE.md 中的 “Sources & normalization”)。

训练分析(本地、确定性): session_analysis(action: analyze | get | list)

训练计划记忆: training_plan(action: save | next | list | done | verify)

可视化: build_visualization(自包含的动画 HTML 成品)

完整表格和底层 GraphQL 见 CLAUDE.md。

技能(教练大脑)

skills/ 下的技能通过两种方式提供:

  • Claude Code: 随插件自动安装。
  • 任何 MCP 客户端(包括 Claude Desktop): 服务端会将其作为 MCP 提示词提供,因此它们会显示在客户端的提示词选择器中——无需单独安装。
技能功能
trackman-stats-analysis根据数据诊断弱项
golf-coaching将诊断结果转化为可执行的练习计划(优先采用可视化;自动评估进度)
drill-library精选练习 + 经验证的链接——包括居家/无球练习——以及实时搜索
golf-practice-at-home针对已诊断的问题制定每日无球训练流程,并为每项练习添加动画
at-home-practice-feedback一张移动端优先的练习卡片,内置反馈:辅助道具、验证检查点、预算等级、视频
trackman-session-analyzer导入并规范化近期训练记录
gamebook-screenshot-analysis将 GameBook 回合截图导入为考虑数据覆盖范围的回合记录;以成绩为主的进度追踪会反馈给教练
swing-video-check逐帧目视检查拍摄的挥杆视频(每段视频一个角度),并与当前练习卡片对照
grip-check根据两张正对镜头的照片评估握杆(过弱/过强)——这是教练开出任何新训练方案前的把关环节
trackman-visualizer将诊断结果(或单项练习的动作机制)制作成 HTML 动画成品

如需检查拍摄的挥杆视频,请将名为 DATE_CLUB_ACTION.mp4 的片段(例如 2026-07-17_driver_grip-reset.mp4)放入 Claude Code 中的项目,然后说 “check my swing”——你会得到一份限定角度的检查清单和一个挥杆提示 (需要 ffmpeg)。

(trackman-api-discovery 是项目/开发技能,不会作为提示词提供。)

开发

uv venv && uv pip install -e '.[login,dev]'   # [login] = Playwright, [dev] = test/lint tools

golf-coach                       # run the MCP server (stdio)
uv run python scripts/validate.py  # sanity-check stats coverage with your token

uv run pytest        # tests
uv run ruff check    # lint
uv run mypy          # type-check

发布到 PyPI、MCP Registry 和 Desktop .mcpb 只需一条命令—— scripts/release.sh patch — 参见 PUBLISHING.md。

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。