MCP Server Strava

🚀 Strava APIとモデルコンテキストプロトコル（MCP）SDKの統合に関する完全ガイド

本ガイドでは、Strava APIとModel Context Protocol (MCP) SDKを統合する方法について詳細に説明します。この統合により、Stravaプラットフォームからの運動データにアクセスして分析し、MCPの強力な機能を利用してさらに処理することができます。

🚀 クイックスタート

本ガイドは、Strava APIとModel Context Protocol (MCP) SDKを統合する方法を詳細に解説します。この統合を通じて、Stravaの運動データを取得・分析し、MCPの機能を活用して高度な処理を行うことが可能になります。

✨ 主な機能

• データ取得: Stravaから詳細な運動データ分析を取得します。
• リソース管理: 運動データ内のさまざまなリソースを管理および構成します。
• 性能分析: MCP SDKを使用して運動パフォーマンスを詳細に分析します。

📦 インストール

インストール要件

1. Pythonバージョン: Python 3.8以上が必要です。
2. 依存関係:
   • mcp-sdk: MCP SDKの最新安定版
   • strava-api-python: Strava APIの公式Pythonライブラリ
   • requests: HTTPリクエストを処理する基本ライブラリ

インストール手順

1. MCP SDKのインストール:

   pip install mcp-sdk
   

2. Strava APIライブラリのインストール:

   pip install strava-api-python
   

📚 ドキュメント

設定手順

1. アプリケーションの登録: Strava開発者コンソールで新しいアプリケーションを作成し、クライアントIDとシークレットを取得します。
2. 環境変数の設定:

   export STRAVA_CLIENT_ID=your_client_id
   export STRAVA_CLIENT_SECRET=your_client_secret
   

APIリソースとツールの例

リソースの概要

ツールの例

from strava import StravaApi
from mcp_sdk import MCPClient

# Strava APIクライアントの初期化
strava = StravaApi(client_id=STRAVA_CLIENT_ID, client_secret=STRAVA_CLIENT_SECRET)

# アクティビティデータの取得
activities = strava.get_activities()

# MCP SDKを使用した分析
mcp = MCPClient()
analysis_results = mcp.analyze(activities)

開発情報

CI/CDとセキュリティ

• コードカバレッジ: 72%
• テスト合格率: 15/20
• コードスタイル: Ruffを使用してフォーマットとチェックを行います。

GitHub Actionsのチェック

セキュリティ対策

1. トークン保護:
   • .envファイルを.gitignoreに追加します。
   • GitHub Secretsを使用してCI/CDのキーを管理します。
2. レート制限: 15分間に100リクエストまで制限します。

コントリビューションガイド

1. リポジトリをForkする
2. 依存関係のインストール:

   uv pip install -e ".[dev]"
   

3. 機能ブランチの作成:

   git checkout -b feature/name
   

4. 変更の検証:

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

サポートと連絡先

• GitHubの問題: 新しい問題を作成
• Telegram: @greg_kisel

📄 ライセンス

MIT