Strava MCP Server — это AI-инструмент с открытым исходным кодом, который соединяет большие языковые модели (LLM) вроде Claude с вашим аккаунтом Strava. Он позволяет анализировать спортивные тренировки, отслеживать прогресс и исследовать маршруты, общаясь с искусственным интеллектом на естественном языке, без необходимости вручную искать данные в приложении.
Ключевые особенности:
Анализ тренировок и производительности: Детально разбирает любую пробежку или заезд, визуализируя мощность, пульс, каденс и темп по кругам, что позволяет оценить эффективность и зоны нагрузки.
Отслеживание прогресса и статистика: Мгновенно считает километраж за любой период, сравнивает показатели по месяцам или годам и находит личные рекорды, избавляя от необходимости вести дневник вручную.
Коучинговые инсайты: Оценивает текущую тренировочную нагрузку за неделю и сравнивает уровень фитнеса с прошлыми периодами, помогая избежать перетренированности.
Исследование сегментов и маршрутов: Находит популярные или сложные сегменты в указанной локации (например, подъемы для велосипеда), показывает ваши попытки на них и позволяет сохранять интересные места в избранное.
Экспорт маршрутов: Выгружает сохраненные маршруты в GPX или TCX форматах для использования в GPS-устройствах и велокомпьютерах.
Управление экипировкой: Показывает список обуви и отслеживает её пробег, чтобы вовремя напомнить о замене.
Для кого: Рассчитан на бегунов, велосипедистов, пловцов и триатлетов-любителей, которые активно пользуются Strava для записи тренировок и хотят получать более глубокую аналитику и персонализированные ответы от AI-ассистента, не отвлекаясь на ручную сортировку данных. Также подойдет разработчикам, желающим интегрировать спортивные данные в кастомные LLM-решения.
Сценарии использования:
Оценка утренней статистики за неделю: «Что я делал для тренировок на этой неделе?» и получение сводки по дистанциям и времени.
Детальный пост-анализ гонки или интенсивной тренировки с разбором пульсовых и мощностных зон для коррекции плана подготовки.
Планирование новых маршрутов в незнакомой местности (например, поиск велосипедных подъемов в Боулдере).
Мониторинг износа кроссовок и контроль общего набега для планирования покупки новой пары.
Экспорт запланированного маршрута в велокомпьютер для навигации в поездке.
Цены и доступность: Проект полностью бесплатен и имеет открытый исходный код (MIT License). Для работы требуется наличие аккаунта Strava и создание бесплатного API-приложения в настройках платформы. Распространяется через npm-пакет, запускается одной командой без необходимости установки (npx) или может быть развернут локально из исходников. Все учетные данные хранятся локально на устройстве пользователя.
