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Fitbit MCP Server

by TheDigitalNinja
npmGitHub
TypeScript
MIT License
10
8
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Need Help?View Source CodeReport Issue

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）

  1. Fitbit API 認証情報を取得する
    • 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
  2. パッケージをグローバルにインストールします。
npm install -g mcp-fitbit
  1. Claude Desktop 構成ファイルに以下を追加します:
{ "mcpServers": { "fitbit": { "command": "mcp-fitbit", "args": [], "env": { "FITBIT_CLIENT_ID": "your_client_id_here", "FITBIT_CLIENT_SECRET": "your_client_secret_here" } } } }
  • 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
  1. 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

  1. Fitbit API 認証情報を取得します(下記のインストールを参照)
  2. 次に以下を実行します:
git clone https://github.com/TheDigitalNinja/mcp-fitbit cd mcp-fitbit npm install # Create .env with your Fitbit credentials npm run dev

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）

  1. 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。
  2. パッケージをインストールします。
    npm install -g mcp-fitbit
  3. パッケージ ディレクトリに.envファイルを作成します。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
  4. .envファイルに資格情報を追加します。
    FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
  5. サーバーを実行します。
    mcp-fitbit

開発者向け（ソースより）

  1. 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。
  2. クローンとセットアップ:
    git clone https://github.com/TheDigitalNinja/mcp-fitbit cd mcp-fitbit npm install
  3. .envファイルを作成します:
    FITBIT_CLIENT_ID=your_client_id_here FITBIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
  4. 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
get_weight一定期間にわたる重量データperiod ： 1d 、 7d 、 30d 、 3m 、 6m 、 1y
get_sleep_by_date_range日付範囲の睡眠ログ（最大100日間）startDate 、 endDate (YYYY-MM-DD)
get_exercises日付以降のアクティビティ/運動ログafterDate （YYYY-MM-DD）、 limit （1～100）
get_daily_activity_summary目標を含む毎日の活動概要date （YYYY-MM-DD）
get_activity_goalsユーザーのアクティビティ目標（日次/週次）period : daily 、 weekly
get_activity_timeseriesアクティビティ時系列データ（最大30日間）resourcePath 、 startDate 、 endDate (YYYY-MM-DD)
get_azm_timeseriesアクティブゾーン分数時系列（最大1095日）startDate 、 endDate (YYYY-MM-DD)
get_heart_rate一定期間の心拍数period : 1d 、 7d 、 30d 、 1w 、 1m 、オプションのdate
get_heart_rate_by_date_range日付範囲の心拍数（最大1年）startDate 、 endDate (YYYY-MM-DD)
get_food_log1日の栄養データdate （YYYY-MM-DD または「今日」）
get_nutrition個々の栄養素の経時変化resource 、 period 、オプションのdate
get_nutrition_by_date_range日付範囲ごとの個々の栄養素resource 、 startDate 、 endDate
get_profile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:

{ "mcpServers": { "fitbit": { "command": "mcp-fitbit", "args": [] } } }

ローカル開発バージョンの使用:

claude_desktop_config.jsonに追加:

{ "mcpServers": { "fitbit": { "command": "node", "args": ["C:\\path\\to\\mcp-fitbit\\build\\index.js"] } } }

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。

  1. サーバーはブラウザでhttp://localhost:3000/authを開きます。
  2. Fitbitにログインして権限を付与する
  3. 成功ページにリダイレクトされます
  4. AIがFitbitデータにアクセスできるようになりました。

発達

npm run lint # Check code quality npm run format # Fix formatting npm run build # Compile TypeScript npm run dev # Run with MCP inspector

**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。

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

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。

  1. 何をするのか
    1. クイックスタート
      1. オプション1: npmからインストールする（推奨）
      2. オプション2: 開発セットアップ
    2. インストール
      1. エンドユーザー向け（npmパッケージ）
      2. 開発者向け（ソースより）
    3. 利用可能なツール
      1. クロードデスクトップ
      2. 初回実行認証
    4. 発達

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      curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/TheDigitalNinja/mcp-fitbit'

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