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MCP工具

Garmin MCP工具

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:garmin_mcp
⭐ 530 Stars 🍴 151 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpgarminpython
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Garmin MCP工具 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
Garmin MCP工具 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Garmin MCP工具,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Garmin MCP工具 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Garmin MCP工具 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

Garmin MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 530
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
151
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Garmin MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/Taxuspt/garmin_mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "garmin-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "garmin_mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Garmin MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Garmin MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "garmin_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "garmin_mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 90/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

MseeP.ai Security Assessment Badge

Features

  • List recent activities with pagination support
  • Get detailed activity information
  • Manage activity names
  • Access health metrics (steps, heart rate, sleep, stress, respiration)
  • View body composition data
  • Track training status and readiness
  • Access cycling FTP and lactate threshold metrics
  • Manage gear and equipment
  • Access workouts and training plans
  • Inspect detailed workout step structures, including repeat groups and swim pace targets
  • Weekly health aggregates (steps, stress, intensity minutes)
  • Advanced cycling analytics: power zones, FIT file analysis, DI2 electronic shift intelligence
  • Training load trend (CTL/ATL/TSB), HRV trend, VO2 max trend, respiration rate trend
  • Power Duration Curve, climb detection with VAM, cardiac drift (aerobic decoupling), W/kg calculations

Remove the volume (will require re-authentication)

docker volume rm garmin_mcp_garmin-tokens ```

Using with Claude Desktop via Docker

To use the Dockerized MCP server with Claude Desktop, you can configure it to communicate with the container. However, note that MCP servers typically communicate via stdio, which works best with direct process execution. For Docker-based deployments, consider using the standard uvx method shown in the With Claude Desktop section instead.

Run end-to-end tests (requires real Garmin credentials)

uv run pytest tests/e2e/ -m e2e -v ```

One-click Install (Claude Desktop)

The easiest way to add this server to Claude Desktop is via the .dxt Desktop Extension file — no JSON editing required.

Download and install

  1. Download the latest garmin-mcp.dxt from the Releases page.
  2. Drag the .dxt file into the Claude Desktop window, or double-click it, or go to Settings → Extensions → Install Extension and select the file.
  3. Claude Desktop will prompt you for optional configuration (token path, email, password).

Build the `.dxt` yourself

bash scripts/build_dxt.sh   # produces garmin-mcp.dxt in the repo root

---

Setup

Install and run authentication tool

uvx --python 3.12 --from git+https://github.com/Taxuspt/garmin_mcp garmin-mcp-auth

Development Setup

  1. Install the required packages on a new environment:
uv sync

With Docker

Docker provides an isolated and consistent environment for running the MCP server.

Quick Start with Docker Compose (Recommended)

  1. Create a .env file with your credentials:
echo "GARMIN_EMAIL=your_email@example.com" > .env
echo "GARMIN_PASSWORD=your_password" >> .env
  1. Start the container:
docker compose up -d
  1. View logs to monitor the server:
docker compose logs -f garmin-mcp

Using Docker Directly

```bash

Build the image

docker build -t garmin-mcp .

Reinstalling from local path

If you are working from a local checkout or fork:

uv tool install --python 3.12 --force C:\Users\aresd\Desktop\programacion\garmin_mcp

Full flow example

create_walk_run_workout(name="W3 Mié 2:2", run_seconds=120, walk_seconds=120,
                        repeats=9, warmup_min=10, cooldown_min=8)
  → workout_id = 1560092011

schedule_workout(workout_id=1560092011, date="2026-05-06")
  → OK

After syncing your watch, the workout appears on the Forerunner 965 calendar.

Quick Start for MCP Clients

The easiest way to use this MCP server with Claude Desktop, Codex, or another MCP client is to authenticate once before adding the server to your configuration.

Prerequisites

  • Python 3.12+
  • Garmin Connect account
  • MFA may be required if enabled on your account

Step 1: Pre-authenticate (One-time)

Before adding the server to your MCP client, authenticate once in your terminal:

```bash

Usage Examples

Once connected in Claude, you can ask questions like:

  • "Show me my recent activities"
  • "What was my sleep like last night?"
  • "How many steps did I take yesterday?"
  • "Show me the details of my latest run"
  • "Analyze my last ride's power zones and compare to my training zones"
  • "Show me my CTL, ATL, and TSB trend for the last 6 weeks"
  • "What was my power duration curve from yesterday's ride? Estimate my FTP."
  • "Analyze the FIT data from my last cycling activity — how was my shifting quality on the climbs?"
  • "Show me my HRV trend for the last 2 weeks and flag any recovery concerns"
  • "What's my season best 20-minute power and when did I set it?"

- Email (or set GARMIN_EMAIL env var)

- Password (or set GARMIN_PASSWORD env var)

Configuration

Your Garmin Connect credentials are read from environment variables:

  • GARMIN_EMAIL: Your Garmin Connect email address
  • GARMIN_EMAIL_FILE: Path to a file containing your Garmin Connect email address
  • GARMIN_PASSWORD: Your Garmin Connect password
  • GARMIN_PASSWORD_FILE: Path to a file containing your Garmin Connect password
  • GARMIN_IS_CN: Set to true to use Garmin Connect China (garmin.cn) instead of the international version (default: false)

File-based secrets are useful in certain environments, such as inside a Docker container. Note that you cannot set both GARMIN_EMAIL and GARMIN_EMAIL_FILE, similarly you cannot set both GARMIN_PASSWORD and GARMIN_PASSWORD_FILE.

Use environment variables for credentials

GARMIN_EMAIL=you@example.com GARMIN_PASSWORD=secret garmin-mcp-auth

Now add to Claude Desktop config without credentials


After initial authentication, configure Claude Desktop **without** credentials (tokens are already saved):
json { "mcpServers": { "garmin": { "command": "uvx", "args": [ "--python", "3.12", "--from", "git+https://github.com/Taxuspt/garmin_mcp", "garmin-mcp" ] } } }

#### Using Docker with MFA

If using Docker, follow the [Handling MFA with Docker](#handling-mfa-with-docker) section above for a streamlined experience with persistent token storage.

#### Troubleshooting MFA

**Error: "MFA authentication required but no interactive terminal available"**

Solution:
1. Open terminal
2. Run: `garmin-mcp-auth`
3. Enter credentials and MFA code
4. Restart Claude Desktop

**Token Expired**

OAuth tokens expire periodically (approximately every 6 months). Re-authenticate:
bash garmin-mcp-auth --force-reauth

**Verify Tokens Work**
bash garmin-mcp-auth --verify ```

Intentionally Skipped Endpoints

Some endpoints are not implemented due to performance or complexity considerations:

High Data Volume: - get_activity_details() - Returns large GPS tracks and chart data (50KB-500KB). Use get_activity() for summaries instead.

Specialized Workout Formats: - upload_running_workout(), upload_cycling_workout(), upload_swimming_workout() - Sport-specific workout uploads. Use upload_workout() for general workouts.

Maintenance & Destructive Operations: - delete_activity(), delete_blood_pressure() - Destructive operations require careful consideration. - Internal/Auth methods: login(), resume_login(), connectapi(), download() - Handled automatically by the library.

If you need any of these endpoints, please open an issue.

Or use the CLI flag

garmin-mcp-auth --is-cn


For Claude Desktop, add `GARMIN_IS_CN` to the `env` section:
json { "mcpServers": { "garmin": { "command": "uvx", "args": [ "--python", "3.12", "--from", "git+https://github.com/Taxuspt/garmin_mcp", "garmin-mcp" ], "env": { "GARMIN_IS_CN": "true" } } } } ```

For Docker, add GARMIN_IS_CN=true to your .env file or uncomment it in docker-compose.yml.

Run all integration tests (default - uses mocked Garmin API)

uv run pytest tests/integration/

Run a specific test module

uv run pytest tests/integration/test_health_wellness_tools.py -v

Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-26
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

garmin_mcp 是一个基于 MCP 协议的连接器,旨在将您的 Garmin Connect 数据无缝集成到 AI 助手(如 Claude)中。通过该项目,您可以利用 AI 的自然语言处理能力,直接查询、分析和管理您的 Garmin 健康与运动数据,实现从数据读取到训练计划生成的智能化体验。

⚡ 功能介绍

本项目提供了丰富的 Garmin 数据访问能力。您可以分页查看近期运动活动并获取详细信息;管理运动名称;实时访问步数、心率、睡眠、压力及呼吸频率等健康指标;查看身体成分数据;追踪训练状态(Training Readiness)以及骑行 FTP 和乳酸阈值;此外,还支持管理运动装备、查看并执行详细的训练计划(Workouts)及其步骤。

📋 环境依赖

运行本项目需要 Python 3.12+ 环境。若使用 Docker 部署,请确保 Docker 环境配置正确。在进行端到端测试(e2e tests)时,需要准备真实的 Garmin 账号凭据。此外,如果您的账号启用了多因素认证(MFA),请在配置过程中做好相应准备。若需清理旧的 Docker 数据卷,可以使用 `docker volume rm` 命令。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

对于 Claude Desktop 用户,推荐使用最简单的“一键安装”方式:从 Releases 页面下载最新的 `.dxt` 扩展文件,直接拖入 Claude Desktop 窗口或通过 Settings → Extensions 进行安装,无需手动编辑 JSON。如果您希望自行构建,可以使用 `scripts/build_dxt.sh` 脚本生成文件。对于开发者,也可以通过 `uvx` 直接运行相关命令进行部署。

🚀 使用教程

在 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的客户端(如 Codex)中配置完成后,您可以直接使用自然语言进行交互。例如,您可以询问“我昨晚的睡眠质量如何?”或“分析我最近一次骑行的功率区间”。对于高级用户,您甚至可以通过 AI 生成特定的训练计划(如 walk/run 间歇训练),并通过指令将其同步到您的 Garmin 设备(如 Forerunner 965)日历中。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

项目通过环境变量进行身份验证配置。您可以通过设置 `GARMIN_EMAIL` 和 `GARMIN_PASSWORD` 环境变量,或者指定包含凭据的文件路径(`GARMIN_EMAIL_FILE` / `GARMIN_PASSWORD_FILE`)来提供 Garmin Connect 账号信息。特别注意,若您的账号属于中国区,请务必在配置的 `env` 部分添加 `GARMIN_IS_CN: "true"` 以确保连接正常。

🔌 API 说明

目前部分高数据量的 API 接口(如返回大型 GPS 轨迹和图表的 `get_activity_details`)因性能考虑暂未完全开放,建议优先使用 `get_activity` 获取摘要信息。此外,部分复杂的特定格式训练计划上传接口(如 `upload_running_workout`)也处于逐步完善中。开发者可以根据需求选择最合适的接口进行数据调用。

🔄 工作流/模块

本项目内置了完善的测试工作流。开发者可以使用 `uv run pytest` 运行集成测试(默认使用 Mocked Garmin API)以确保逻辑正确;若需进行端到端(e2e)测试,则必须提供真实的 Garmin 凭据。您还可以通过指定模块路径(如 `tests/integration/test_health_wellness_tools.py`)来针对性地运行特定的测试用例。

❓ FAQ 摘要

在遇到连接问题时,请优先检查环境变量配置是否正确,特别是针对中国区用户的 `GARMIN_IS_CN` 参数。如果在使用 Docker 时遇到身份验证失效,可能需要通过 `docker volume rm` 清理旧的 token 卷并重新进行身份验证。对于测试相关的���错,请区分集成测试(使用 Mock 数据)与端到端测试(使用真实凭据)的区别。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:garmin_mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ
garmin_mcp 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:MCP server to access Garmin data。⭐530 · Python 主要应用场景包括:访问Garmin数据。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Garmin MCP工具 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 garmin_mcp
原始描述 开源MCP工具:MCP server to access Garmin data。⭐530 · Python
Topics mcpgarminpython
GitHub https://github.com/Taxuspt/garmin_mcp
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Taxuspt/garmin_mcp

收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-26 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。