Strava MCP Server是一个专为AI模型设计的MCP服务器，它提供对Strava API的安全访问，使AI能够查询运动员的活动数据。通过简单的API调用，AI模型可以获取诸如运动类型、起止时间、距离、速度、海拔和消耗卡路里等详细信息。开发者可以利用get_activities、get_activities_by_date_range等工具，轻松集成Strava数据到AI应用中，例如分析运动习惯或提供个性化健身建议。

该服务器通过标准输入/输出或HTTP/SSE与AI模型交互，并采用OAuth 2.0进行身份验证，确保数据安全。使用Strava MCP Server，开发者可以显著扩展AI模型的功能，无需深入了解Strava API的复杂性，从而加速开发进程并专注于创新应用。它支持Claude等AI客户端，并提供清晰的错误处理，简化了集成和调试过程。

Strava 数据安全访问

strava-mcp-server 的核心功能是为 AI 模型提供安全可靠的 Strava API 访问。它充当 AI 模型和 Strava 数据之间的桥梁，无需 AI 模型直接处理复杂的身份验证和 API 调用。服务器通过预先配置的 Strava API 凭据（Client ID、Client Secret 和 Refresh Token）进行身份验证，并提供标准化的 API 接口供 AI 模型调用。这种方式简化了 AI 模型与 Strava 数据的集成，并确保了凭据的安全存储和管理，避免直接暴露在 AI 模型或客户端应用中。

例如，一个健身应用可以使用该服务器，让用户通过自然语言查询他们的 Strava 数据，如“我上个月跑了多少公里？”。AI 模型只需调用服务器提供的接口，即可获取所需数据，而无需处理 Strava API 的复杂性。

标准化活动数据格式

该服务器将 Strava API 返回的原始数据转换为标准化的格式，方便 AI 模型理解和处理。所有活动数据都以一致的字段名称和单位返回，例如，距离以米为单位 (distance_metres)，速度以米/秒为单位 (average_speed_mps)。这种标准化避免了 AI 模型需要针对不同的数据格式进行适配，简化了数据处理流程，并提高了数据分析的准确性。

例如，一个 AI 驱动的运动分析工具可以使用该服务器，从 Strava 获取用户的跑步数据，并分析其速度、距离和海拔变化等指标，从而为用户提供个性化的训练建议。由于数据格式的标准化，AI 模型可以轻松地比较不同用户的运动数据，并发现潜在的模式和趋势。

多日期范围活动查询

strava-mcp-server 提供了按日期范围查询活动的功能，允许 AI 模型获取特定时间段内的活动数据。开发者可以通过 get_activities_by_date_range 工具指定开始日期和结束日期，服务器将返回该时间段内的所有活动。日期格式必须为 ISO 格式 (YYYY-MM-DD)。此功能对于需要分析一段时间内运动趋势的 AI 应用非常有用。

例如，一个健康管理应用可以使用此功能，让用户查询过去三个月的跑步数据，并生成一份运动报告，展示用户的运动量、平均速度和消耗的卡路里等信息。AI 模型可以利用这些数据，为用户提供个性化的健康建议和运动计划。

技术实现：OAuth 2.0 认证

strava-mcp-server 使用 OAuth 2.0 协议与 Strava API 进行认证。服务器需要预先配置 Strava API 的 Client ID、Client Secret 和 Refresh Token。Refresh Token 用于在访问令牌过期后自动刷新令牌，确保服务器可以持续访问 Strava API。get_strava_token.py 脚本用于获取 Refresh Token，开发者需要按照 Strava API 的要求创建一个应用，并设置 Authorization Callback Domain 为 localhost。这种认证方式确保了服务器可以安全地访问用户的 Strava 数据，而无需用户直接提供用户名和密码。