$ loading_
通过 Fitbit Web API 获取健康数据并做趋势分析的 MCP 服务
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.partymola/fitbit-mcp" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-partymola-fitbit-mcp' -- npx -y fitbit-mcp
开发者可以把这个 MCP 服务接入支持 MCP 的 AI 客户端，让模型直接访问 Fitbit Web API 数据。适合需要在对话中查询个人健康或活动记录的场景。
数据分析人员或研究者可基于 Fitbit 数据查看一段时间内的趋势变化。适合关注步数、活动情况等时间序列数据的分析场景。
本地 SQLite 缓存适合需要频繁查询同一批 Fitbit 数据的使用场景。这样可以减少重复访问 API，并提升后续分析效率。
这是一个面向 Fitbit Web API 的 MCP server。它支持 OAuth PKCE、本地 SQLite 缓存，以及趋势分析能力。
根据描述，至少需要可访问 Fitbit Web API，并通过 OAuth PKCE 完成授权。更具体的配置方式见源码仓库。
这个工具在 Fitbit Web API 之上提供了 MCP 接口、本地 SQLite 缓存和趋势分析能力。是否还有更多封装特性，见源码仓库。
让 AI 代理通过本地认证只读访问 Google Health 与 Fitbit 健康数据。
通过 JWT 安全访问用户健身档案、进度与饮食训练日志数据
连接 Fitbit 与 Google Health 数据，查询并记录运动、睡眠、心率和饮食信息
让 AI 用自然语言读取并分析 Fitbit 健康数据，辅助追踪活动、睡眠与心率趋势。
连接 Strava 与 intervals.icu 数据，用自然语言分析训练表现与健康趋势。
连接 FitTrack 数据，让 AI 安全查询运动营养并记录健身信息