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Intervals MCP服务器
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MCP工具

Intervals MCP服务器

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:intervals-mcp-server
⭐ 270 Stars 🍴 90 Forks 💻 Python 📄 GPL-3.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
MCP项目管理Claude集成ChatGPT集成工作流自动化
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Intervals MCP服务器 获评「强烈推荐」。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 8.2 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

Intervals MCP服务器 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 Intervals MCP服务器,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。Intervals MCP服务器 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 Intervals MCP服务器 评为 AI 评分 8.2 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

为Claude和ChatGPT提供与Intervals项目管理平台集成的MCP服务器。支持任务管理、时间追踪、团队协作等功能,适合需要在AI助手中直接操作项目信息的团队和个人开发者。

Intervals MCP服务器 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
⭐ 270
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
GPL-3.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
90

📖 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」。

为Claude和ChatGPT提供与Intervals项目管理平台集成的MCP服务器。支持任务管理、时间追踪、团队协作等功能,适合需要在AI助手中直接操作项目信息的团队和个人开发者。

Intervals MCP服务器 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/mvilanova/intervals-mcp-server

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

# 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 Intervals MCP服务器 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Intervals MCP服务器 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": {
    "intervals_mcp___": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "intervals-mcp-server"],
      "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 70/100 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。

Intervals.icu MCP Server

Model Context Protocol (MCP) server for connecting Claude and ChatGPT with the Intervals.icu API. It provides tools for authentication and data retrieval for activities, events, wellness data, power curves, and custom items.

If you find the Model Context Protocol (MCP) server useful, please consider supporting its continued development with a donation.

Requirements

4. Sync project dependencies

uv sync

2. Update Python dependencies

Activate your virtual environment and sync dependencies:

macOS/Linux:

source .venv/bin/activate
uv sync

Windows (PowerShell):

.venv\Scripts\activate
uv sync

Setup

Example output: C:\Users\<USERNAME>\.local\bin\uv.exe

```

Usage with Claude

Usage with ChatGPT

ChatGPT’s beta MCP connectors can also talk to this server over the SSE transport.

  1. Start the server in SSE mode so it exposes the /sse and /messages/ endpoints:
   export FASTMCP_HOST=127.0.0.1 FASTMCP_PORT=8765 MCP_TRANSPORT=sse FASTMCP_LOG_LEVEL=INFO
   python src/intervals_mcp_server/server.py
   

The startup log prints the full URLs (for example http://127.0.0.1:8765/sse). ChatGPT needs that public URL, so forward the port with a tool such as ngrok http 8765 if you are not exposing the server directly.

  1. In ChatGPT, open Settings → Features → Custom MCP Connectors and click Add. Fill in:
  • Name: Intervals.icu
  • MCP Server URL: https://<your-public-host>/sse
  • Authentication: leave as No authentication unless you have protected your tunnel.

You can reuse the same ngrok http 8765 tunnel URL here; just ensure it forwards to the host/port you exported above.

  1. Save the connector and open a new chat. ChatGPT will keep the SSE connection open and POST follow-up requests to the /messages/ endpoint announced by the server. If you restart the MCP server or tunnel, rerun the SSE command and update the connector URL if it changes.

3. Create and activate a virtual environment

```bash

Create virtual environment with Python 3.12

uv venv --python 3.12

Activate virtual environment

5. Set up environment variables

Make a copy of .env.example and name it .env by running the following command:

macOS/Linux:

cp .env.example .env

Windows (PowerShell):

Copy-Item .env.example .env

Then edit the .env file and set your Intervals.icu athlete id and API key:

API_KEY=your_intervals_api_key_here
ATHLETE_ID=your_athlete_id_here

Getting your Intervals.icu API Key

  1. Log in to your Intervals.icu account
  2. Go to Settings > API
  3. Generate a new API key

Finding your Athlete ID

Your athlete ID is typically visible in the URL when you're logged into Intervals.icu. It looks like:

  • https://intervals.icu/athlete/i12345/... where i12345 is your athlete ID

1. Configure Claude Desktop

To use this server with Claude Desktop, you need to add it to your Claude Desktop configuration.

macOS/Linux

  1. Run the following from the intervals-mcp-server directory to configure Claude Desktop:
mcp install src/intervals_mcp_server/server.py --name "Intervals.icu" --with-editable . --env-file .env
  1. If you open your Claude Desktop App configuration file claude_desktop_config.json, it should look like this:
{
  "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"
      }
    }
  }
}

Where /path/to/ is the path to the intervals-mcp-server code folder in your system.

Windows

The mcp install command may fail on Windows due to environment or permission issues. Instead, configure Claude Desktop manually:

  1. Find the Claude Desktop config file. If Claude Desktop was installed from the Microsoft Store, the config is located at:
   C:\Users\<USERNAME>\AppData\Local\Packages\Claude_pzs8sxrjxfjjc\LocalCache\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
   

If installed via the standard installer, it may be at:

   C:\Users\<USERNAME>\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
   

If the file or folder does not exist, create it.

  1. Add the following entry to claude_desktop_config.json, replacing the placeholders with your actual values:
{
  "mcpServers": {
    "Intervals.icu": {
      "command": "C:\\Users\\<USERNAME>\\.local\\bin\\uv.exe",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with-editable",
        "C:\\path\\to\\intervals-mcp-server",
        "mcp",
        "run",
        "C:\\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"
      }
    }
  }
}
  • Use double backslashes (\\) for all Windows paths in JSON.
  • To find the full path to uv.exe, run where.exe uv in PowerShell.
  • To find the full path to the cloned repository, run pwd from inside the intervals-mcp-server folder.
Note for Windows Store installs: Claude Desktop installed from the Microsoft Store sandboxes its config under AppData\Local\Packages\.... Editing AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json will have no effect — make sure you edit the correct file.
  1. Restart Claude Desktop.

Troubleshooting

If Claude Desktop fails due to configuration changes, follow these steps:

  1. Delete the existing Intervals.icu entry in claude_desktop_config.json.
  2. Reconfigure Claude Desktop from the intervals-mcp-server directory.

macOS/Linux:

mcp install src/intervals_mcp_server/server.py --name "Intervals.icu" --with-editable . --env-file .env

Windows: Re-add the entry manually as described in the Windows configuration section.

Common errors

spawn uv ENOENT — Claude Desktop cannot find the uv executable. Use the full path to uv in the command field. Run which uv (macOS/Linux) or where.exe uv (Windows) to get it.

spawn /Users/... ENOENT on Windows — The config file contains a macOS/Linux-style path. Replace it with the correct Windows path using backslashes as described in the Windows configuration section below.

Windows Store install: config changes not taking effect — You may be editing the wrong config file. Claude Desktop installed from the Microsoft Store reads from AppData\Local\Packages\Claude_pzs8sxrjxfjjc\LocalCache\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json, not AppData\Roaming\Claude\.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-23
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

intervals-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务端程序,旨在将 Claude 和 ChatGPT 与 Intervals.icu API 进行无缝连接。通过该服务器,AI 助手可以安全地访问您的运动活动、赛事安排、健康数据、功率曲线以及自定义项目。它为开发者和运动爱好者提供了一个强大的桥梁,让 AI 能够理解并处理您的 Intervals.icu 运动数据。

⚡ 功能介绍

本项目实现了 MCP 协议,支持通过 API 进行身份验证并检索各类运动相关数据。功能涵盖了对 Activities(活动)、Events(赛事)、Wellness(健康数据)、Power Curves(功率曲线)以及 Custom Items(自定义项目)的深度读取,让 AI 能够成为您的私人运动数据分析专家。

📋 环境依赖

运行本项目需要 Python 3.12 或更高版本环境。核心依赖包括 Model Context Protocol (MCP) Python SDK、httpx 以及用于管理环境变量的 python-dotenv。建议使用 uv 作为包管理工具,以确保依赖环境的快速同步与隔离。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

推荐使用 uv 进行安装。在 macOS/Linux 上通过 curl 命令安装 uv,Windows 用户可通过 PowerShell 执行安装脚本。安装完成后,请务必记录 uv 的完整路径(例如使用 `where.exe uv`),这在后续配置 Claude Desktop 时是必不可少的步骤。

🚀 使用教程

您可以将此服务器集成到 Claude Desktop 中进行交互。此外,通过设置环境变量 `MCP_TRANSPORT=sse`,该服务器可以进入 SSE 模式运行,从而通过 `/sse` 和 `/messages/` 端点为 ChatGPT 的 beta MCP 连接器提供支持,实现跨平台的 AI 运动数据对话。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置过程涉及创建并激活 Python 3.12 的虚拟环境。建议使用 `uv venv` 创建隔离环境,并确保在启动服务器前正确配置环境变量(如 FASTMCP_HOST 和 FASTMCP_PORT)。对于 Claude Desktop 用户,需在配置文件中正确指向服务器执行路径及 uv 的绝对路径。

❓ FAQ 摘要

如果 Claude Desktop 因配置变更导致连接失败,请尝试以下排查步骤:首先删除 `claude_desktop_config.json` 中现有的 Intervals.icu 条目;随后在 `intervals-mcp-server` 项目目录下,使用提供的安装命令重新进行 MCP 配置,以确保路径与环境指向正确。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-22

成熟的MCP实现,为Claude生态提供专业项目管理能力。代码维护活跃,文档完善,270星评分合理,是企业级应用的好选择。

📚 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
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
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 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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⚡ 核心功能

👥 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
⚠️ 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
  • 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
  • +GPL-3.0 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

⚠️ GPL 3.0 — 强 Copyleft,衍生作品须开源,含专利保护条款,不可闭源使用。

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❓ 常见问题 FAQ

intervals-mcp-server 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Model Context Protocol (MCP) server for connecting Claude and ChatGPT with the I。⭐270 · Python 主要应用场景包括:AI助手中管理项目任务、自动化时间追踪、团队协作工作流。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Intervals MCP服务器 的核心功能完整,质量优秀。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(GPL)
⚠️ 本工具使用 GPL-3.0 协议。您可以自由下载和使用,但衍生作品必须以相同协议开源,不可商业闭源。使用前请确认符合协议要求。
📚 深入学习 Intervals MCP服务器
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🌐 原始信息
原始名称 intervals-mcp-server
原始描述 开源MCP工具:Model Context Protocol (MCP) server for connecting Claude and ChatGPT with the I。⭐270 · Python
Topics MCP项目管理Claude集成ChatGPT集成工作流自动化
GitHub https://github.com/mvilanova/intervals-mcp-server
License GPL-3.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/mvilanova/intervals-mcp-server

收录时间:2026-05-21 · 更新时间:2026-05-30 · License:GPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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