Rbctmz MCP Server Strava

🚀 使用Model Context Protocol (MCP) SDK集成Strava API

本項目聚焦於如何將Strava API與Model Context Protocol (MCP) SDK進行集成。通過該集成，可實現運動數據分析、性能追蹤以及個性化反饋等功能，為用戶的運動健身提供有力支持。

🚀 快速開始

本項目詳細介紹了將Strava API與Model Context Protocol (MCP) SDK集成的具體方法，涵蓋功能、要求、安裝、配置、API使用示例以及開發相關的詳細信息。

✨ 主要特性

• 運動數據分析：藉助從Strava獲取的數據，對用戶的跑步、騎行等各類運動表現展開分析。
• 性能追蹤：整合歷史數據，以追蹤用戶長期的健身進展情況。
• 個性化反饋：依據分析結果，為用戶提供個性化的訓練建議與反饋。

📦 安裝指南

安裝要求

環境配置

pip install mcp-sdk stravalib

快速開始步驟

1. 註冊Strava應用：前往Strava開發者控制檯創建新應用，獲取CLIENT_ID和CLIENT_SECRET。
2. 授權：使用OAuth 2.0獲取訪問令牌：

   from stravalib import Client
   
   client = Client()
   auth_url = client.authorization_url(client_id=STRAVA_CLIENT_ID, redirect_uri='http://localhost:8000/auth/callback')
   print(auth_url)
   

3. 數據獲取：從Strava API獲取活動數據：

   from mcp_sdk import MCPClient
   
   mcp = MCPClient()
   activities = mcp.get_activities()
   

📚 詳細文檔

配置指南

環境變量設置

將以下內容添加到.env文件中：

STRAVA_CLIENT_ID=your_client_id
STRAVA_CLIENT_SECRET=your_client_secret
STRAVA_REFRESH_TOKEN=your_refresh_token

安全注意事項

• 數據加密：在數據傳輸過程中，對敏感數據進行加密處理。
• 訪問控制：採用基於角色的訪問控制（RBAC）來限制API的訪問權限。

API 和示例

資源概述

示例代碼

from stravalib import Client
from mcp_sdk import MCPClient

# 初始化Strava客戶端
strava_client = Client(access_token='your_access_token')

# 獲取活動數據
activities = strava_client.get_activities()

# 分析活動數據並生成報告
mcp_client = MCPClient()
analysis_report = mcp_client.analyze_activities(activities)

開發指南

CI/CD 和安全措施

• 代碼檢查：使用Ruff進行代碼格式化和質量控制。
• 測試覆蓋率：確保測試覆蓋率達到要求。

測試命令

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

貢獻指南

1. ** Fork 項目倉庫**
2. ** 安裝依賴項**：

   uv pip install -e ".[dev]"
   

3. ** 創建功能分支**：

   git checkout -b feature/name
   

4. ** 提交更改**並創建Pull Request。

聯繫方式

• GitHub Issues：創建問題
• Telegram：@greg_kisel

📄 許可證

MIT