AI向けFitbit MCPコネクタ
AIアシスタントをFitbitの健康データに接続
AIアシスタントにFitbitデータへのアクセスを許可することで、パーソナライズされた健康情報、トレンド分析、自動トラッキングが可能になります。Claude Desktopやその他のMCP対応AIツールと連携します。
何をするのか
🏃エクササイズとアクティビティ- 詳細なワークアウトログとアクティビティデータを取得
😴睡眠分析- 睡眠パターンと質の指標を取得します
⚖️体重追跡- 時間の経過に伴う体重の傾向にアクセス
❤️心拍数データ- 心拍数のパターンとゾーンを監視
🍎栄養ログ- 食事摂取量、カロリー、マクロを確認
👤プロフィール情報- Fitbit の基本的なプロフィール詳細にアクセスします
AI に「今週の睡眠パターンを見せて」や「トレーニング中の平均心拍数は?」などの質問をします。
クイックスタート
🚀 ツールをすぐにテストしてみませんか?
オプション1: npmからインストールする(推奨)
OAuth 2.0 アプリケーションタイプ:
Personal
でアプリを作成するコールバック URL を設定します:
http://localhost:3000/callback
クライアントIDとクライアントシークレットをメモしてください
パッケージをグローバルにインストールします。
Claude Desktop 構成ファイルに以下を追加します:
設定ファイルの場所:
Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/ライブラリ/アプリケーションサポート/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Claude Desktop を再起動して、Fitbit データについて問い合わせてください。
オプション2: 開発セットアップ
Fitbit API 認証情報を取得します(下記のインストールを参照)
次に以下を実行します:
どちらのオプションでもhttp://localhost:5173
でMCP インスペクターが開き、すべてのツールを対話型でテストし、OAuth フローを処理できます。
インストール
エンドユーザー向け(npmパッケージ)
dev.fitbit.comでFitbit API 認証情報を取得します。
OAuth 2.0 アプリケーションタイプを
Personal
に設定するコールバック URLを
http://localhost:3000/callback
に設定します。
パッケージをインストールします。
npm install -g mcp-fitbitパッケージ ディレクトリに
mcp-fitbit
初めて実行すると、.env
ファイルを作成する場所が正確に示されます。次のような形式になります。C:\Users\YourName\AppData\Roaming\npm\node_modules\mcp-fitbit\.env.env
FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_hereサーバーを実行します。
mcp-fitbit
開発者向け(ソースより)
dev.fitbit.comでFitbit API 認証情報を取得します。
OAuth 2.0 アプリケーションタイプを
Personal
に設定するコールバック URLを
http://localhost:3000/callback
に設定します。
クローンとセットアップ:
git clone https://github.com/TheDigitalNinja/mcp-fitbit cd mcp-fitbit npm install.env
FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_hereサーバーを構築します。
npm run build
利用可能なツール
道具 | 説明 | パラメータ |
| 一定期間にわたる重量データ |
:
、
、
、
、
、
|
| 日付範囲の睡眠ログ(最大100日間) |
、
(YYYY-MM-DD) |
| 日付以降のアクティビティ/運動ログ |
(YYYY-MM-DD)、
(1~100) |
| 目標を含む毎日の活動概要 |
(YYYY-MM-DD) |
| ユーザーのアクティビティ目標(日次/週次) |
:
、
|
| アクティビティ時系列データ(最大30日間) |
、
、
(YYYY-MM-DD) |
| アクティブゾーン分数時系列(最大1095日) |
、
(YYYY-MM-DD) |
| 一定期間の心拍数 |
:
、
、
、
、
、オプションの
|
| 日付範囲の心拍数(最大1年) |
、
(YYYY-MM-DD) |
| 1日の栄養データ |
(YYYY-MM-DD または「今日」) |
| 個々の栄養素の経時変化 |
、
、オプションの
|
| 日付範囲ごとの個々の栄養素 |
、
、
|
| ユーザープロフィール情報 | なし |
栄養源: caloriesIn
、 water
、 protein
、 carbs
、 fat
、 fiber
、 sodium
アクティビティ時系列リソース: steps
、 distance
、 calories
、 activityCalories
、 caloriesBMR
、 tracker/activityCalories
、 tracker/calories
、 tracker/distance
クロードデスクトップ
npm パッケージの使用 (推奨):
claude_desktop_config.json
に追加:
ローカル開発バージョンの使用:
claude_desktop_config.json
に追加:
設定ファイルの場所:
Windows:
%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
初回実行認証
AI アシスタントに Fitbit データを使用するよう初めて指示すると、次のようになります。
サーバーはブラウザで
http://localhost:3000/auth
を開きます。Fitbitにログインして権限を付与する
成功ページにリダイレクトされます
AIがFitbitデータにアクセスできるようになりました。
発達
**アーキテクチャ:**改善の機会と技術的な詳細については、 TASKS.md を参照してください。
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
LLM (Claude など) と Fitbit API を橋渡しするモデル コンテキスト プロトコル サーバー。これにより、LLM は定義されたツールを通じてユーザーの健康とフィットネスのデータを要求および取得できるようになります。
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