Intervals.icu MCP Server

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通过 MCP 连接 Claude 和 ChatGPT 与 Intervals.icu API。

分类: 其他第 131 / 230
Stars: ★ 377 非常热门
传输方式: stdio（本地进程） · SSE
运行环境: Python 3.12+ · 预编译二进制
凭据: 需要 API Key / 凭据
许可证: GPL-3.0
最近提交: 2 个月前
工具数: 16

52FMRS · D

这是一个面向 Intervals.icu 用户的第三方 MCP 服务器，功能覆盖训练活动、健康数据、事件、功率曲线和自定义项目。README 提供 Claude Desktop 的 stdio 配置以及 ChatGPT 的 SSE 配置，但未提供已缓存的服务器清单。由于包含写入和删除工具，部署前应妥善保护 API 密钥并谨慎授予数据修改权限。

最强项 · 文档质量 13/20 最弱项 · 可靠性 8/20

可靠性

8/20

安全与权限

8/20

维护活跃度

11/20

文档质量

13/20

安装易用性

12/20

查看各项评分依据

可靠性 8/20: README说明了Python 3.12、MCP SDK及依赖，并列出工具和测试命令，表明正常启动路径是合理的。但未提供已缓存的manifest、源码、CI工作流或可核验的测试覆盖；工具行为、初始化握手、错误处理和依赖锁定均无法静态确认，因此扣分，且按静态校准不超过12分。
安全与权限 8/20: README要求通过环境变量配置Intervals.icu API密钥，并将数据发送到外部Intervals.icu API，基本凭据边界可见，示例未包含真实密钥。但服务包含创建、更新和删除事件及自定义项目的工具，文档没有确认机制、细粒度权限、输入范围、删除保护或数据流/日志披露；由于源码和manifest不可见，无法验证最小权限和安全错误处理，因此扣分。未发现提示中的明确红线风险。
维护活跃度 11/20: 仓库未归档，README称项目持续开发，并提供从main拉取和同步依赖的更新路径；同时给出GPL-3.0许可证，维护归属至少部分可识别。但没有提供版本发布、提交频率、问题响应、依赖更新策略或安全响应渠道的证据，星标和开放问题仅作发现信号，不能加分，因此为中等分数。
文档质量 13/20: README覆盖运行时要求、安装、环境变量认证、Claude Desktop和ChatGPT SSE配置、Windows差异、工具清单、调试日志、测试命令和常见故障排查，内容较完整。但没有逐工具参数、返回结构、限制、速率/成本、错误语义、权限边界或已验证结果；manifest缺失也限制了能力核对，因此扣分。
安装易用性 12/20: README提供从安装uv、克隆仓库、创建Python 3.12环境、同步依赖到配置Claude或ChatGPT的完整路径，并包含macOS/Linux和Windows示例。但流程依赖本地路径、环境变量、手动客户端配置，Windows存在沙盒路径陷阱，ChatGPT还需要公网暴露和ngrok等隧道；没有源码、CI或测试证据验证流程可用性，因此保守扣分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-14

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选型与风险

能访问什么访问网络修改第三方账户数据

适合谁

使用 Intervals.icu 管理训练数据的运动员。
希望通过 Claude Desktop 或 ChatGPT 查询和管理 Intervals.icu 数据的用户。
需要活动、健康、事件和功率数据访问的开发或分析场景。

不适合谁

不使用 Intervals.icu 的用户。
不愿提供 Intervals.icu API 密钥和运动员 ID 的用户。
只需要只读访问、但不希望启用事件或自定义项目写入和删除操作的场景。

所需权限

需要 Intervals.icu API 密钥和运动员 ID。
配置中包含 INTERVALS_API_BASE_URL、ATHLETE_ID、API_KEY 和 LOG_LEVEL。
API 权限覆盖活动、健康数据、事件和自定义项目的读取；事件和自定义项目还支持创建、更新及删除。

风险与副作用

API 密钥属于敏感凭据，不应公开或提交到版本库。
服务器提供删除事件及删除自定义项目的操作，误用可能导致数据丢失。
ChatGPT 的 SSE 配置需要公开服务器地址或端口转发；未保护的公开地址可能扩大访问范围。
写入操作可能修改 Intervals.icu 中的训练、比赛、备注和自定义项目。

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.12+ · 预编译二进制

INTERVALS_API_BASE_URL 必填 Intervals.icu API 基础地址，文档中为 https://intervals.icu/api/v1。

ATHLETE_ID 必填你的 Intervals.icu 运动员 ID，登录后在 URL 中可见（如 i12345）。

API_KEY 必填密钥你的 Intervals.icu API 密钥，在 Settings > API 页面生成，属机密信息。

其他可选配置项（5 个）

LOG_LEVEL 可选日志级别，示例配置中设为 INFO。

FASTMCP_HOST 可选以 SSE 模式运行时服务器监听的主机地址。

FASTMCP_PORT 可选以 SSE 模式运行时服务器监听的端口，示例为 8765。

MCP_TRANSPORT 可选传输模式，设为 sse 以启用 ChatGPT 所需的 SSE 端点。

FASTMCP_LOG_LEVEL 可选 SSE 模式下的日志级别，示例为 INFO。

需要 Python 3.12 或更高版本、uv、项目依赖和 Intervals.icu API 凭据。克隆仓库后创建 Python 3.12 虚拟环境，运行 uv sync，复制 .env.example 为 .env，并设置 API_KEY 和 ATHLETE_ID。使用 Claude Desktop 时，可运行 mcp install src/intervals_mcp_server/server.py --name "Intervals.icu" --with-editable . --env-file .env，或根据提供的配置示例手动添加服务器。使用 ChatGPT 时，以 SSE 模式启动服务器，并将公开的 /sse 地址配置为自定义 MCP 连接器。

claude_desktop_config.json

{"mcpServers":{"Intervals.icu":{"command":"/Users/<USERNAME>/.local/bin/uv","args":["run","--with","mcp[cli]","--with-editable","/path/to/intervals-mcp-server","mcp","run","/path/to/intervals-mcp-server/src/intervals_mcp_server/server.py"],"env":{"INTERVALS_API_BASE_URL":"https://intervals.icu/api/v1","ATHLETE_ID":"<YOUR_ATHLETE_ID>","API_KEY":"<YOUR_API_KEY>","LOG_LEVEL":"INFO"}}}}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "Intervals.icu": {
      "command": "/Users/<USERNAME>/.local/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with-editable",
        "/path/to/intervals-mcp-server",
        "mcp",
        "run",
        "/path/to/intervals-mcp-server/src/intervals_mcp_server/server.py"
      ],
      "env": {
        "INTERVALS_API_BASE_URL": "https://intervals.icu/api/v1",
        "ATHLETE_ID": "<YOUR_ATHLETE_ID>",
        "API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add Intervals.icu -e INTERVALS_API_BASE_URL=https://intervals.icu/api/v1 -e 'ATHLETE_ID=<YOUR_ATHLETE_ID>' -e 'API_KEY=<YOUR_API_KEY>' -e LOG_LEVEL=INFO -- '/Users/<USERNAME>/.local/bin/uv' run --with 'mcp[cli]' --with-editable /path/to/intervals-mcp-server mcp run /path/to/intervals-mcp-server/src/intervals_mcp_server/server.py

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在 Claude Desktop 配置后重启客户端，确认工具列表中出现 Intervals.icu 服务器的 get_activities 等工具，并能成功返回活动数据；若失败可查看 mcp-server.log 排查。

常见排障

确认使用 Python 3.12 或更高版本并已运行 uv sync。
确认 .env 中的 API_KEY 和 ATHLETE_ID 已正确设置。
如果出现 spawn uv ENOENT，改用 uv 的完整路径。
Windows 用户确认 JSON 中使用双反斜杠，并编辑正确的 Claude Desktop 配置文件。
修改配置后重启 Claude Desktop；必要时删除旧的 Intervals.icu 配置并重新运行 mcp install。
使用 ChatGPT 时确认服务器以 SSE 模式运行，并将 /sse 地址映射到可访问的公开 URL。

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

获取我最近的训练活动列表
查看我下一次的比赛/训练安排
显示我过去四周的健康与休息数据
为我创建一个下周日的自行车训练计划事件

工具能力 16

get_activities 只读

获取活动列表。

get_activity_details 只读

获取指定活动的详细信息。

get_activity_intervals 只读

获取指定活动的详细间隔数据。

get_activity_streams 只读

获取指定活动的原始数据流，例如功率和心率。

get_athlete_power_curves 只读

获取指定时长和时间段的最佳功率曲线。

get_wellness_data 只读

获取健康数据。

get_events 只读

获取即将发生的事件，例如训练和比赛。

get_event_by_id 只读

获取指定事件的详细信息。

展开其余 8 个工具

add_or_update_event 写入

创建或更新事件，例如训练、比赛或备注。

delete_event 破坏性

删除指定事件。

delete_events_by_date_range 破坏性

删除日期范围内的事件。

get_custom_items 只读

获取运动员的自定义项目，例如图表、自定义字段和区域。

get_custom_item_by_id 只读

获取指定自定义项目的详细信息。

create_custom_item 写入

为运动员创建新的自定义项目。

update_custom_item 写入

更新现有自定义项目。

delete_custom_item 破坏性

删除自定义项目。

使用场景

查询历史活动及活动细节。

分析活动间隔、功率、心率等数据流和功率曲线。

获取健康数据。

查看、创建、更新或删除训练和比赛事件。

管理运动员的自定义项目。

支持客户端

Claude Desktop

ChatGPT

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Intervals.icu MCP Server 是一个用于连接 Intervals.icu API 的 Model Context Protocol 服务器，支持活动、事件、健康数据、功率曲线和自定义项目的数据访问与管理。