使用说明

项目简介

Oura MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在为大型语言模型 (LLM) 提供访问 Oura 智能戒指健康数据的能力。通过此服务器，LLM 可以查询用户的睡眠、就绪和恢复数据，从而实现更智能的健康和健身应用集成。

主要功能点

提供 Oura API 的数据访问接口。
支持查询特定日期范围或今日的睡眠、就绪和恢复数据。
以结构化 JSON 格式返回 Oura 数据，方便 LLM 理解和使用。
提供清晰的错误信息，帮助用户排查问题。

安装步骤

环境准备: 确保你的系统已安装 Python 3.12 或更高版本。

克隆仓库: 将 Oura MCP Server 仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/tomekkorbak/oura-mcp-server.git
cd oura-mcp-server

安装 Python 包: 在仓库目录下，使用 pip 安装项目依赖：
```
pip install .
```
或者，如果你希望安装可编辑版本（方便开发）：
```
pip install -e .
```
获取 Oura API Token: 访问 Oura Developer Portal 创建个人访问令牌 (Personal Access Token)。
配置环境变量: 设置 'OURA_API_TOKEN' 环境变量，将其值设为你在上一步获取的 Oura API Token。例如，在 Linux/macOS 系统中，你可以在 '.bashrc' 或 '.zshrc' 文件中添加：
```
export OURA_API_TOKEN="YOUR_OURA_API_TOKEN"  # 将 YOUR_OURA_API_TOKEN 替换为你的令牌
```
在 Windows 系统中，你可以在系统环境变量中添加 'OURA_API_TOKEN' 变量。

服务器配置

为了让 MCP 客户端 (如 Claude) 连接到 Oura MCP Server，你需要在客户端的配置文件中添加服务器信息。以 Claude for Desktop 为例，你需要编辑 'claude_desktop_config.json' 文件，通常位于：

macOS: '~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json'
Windows: '%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json'

在 'mcpServers' 字段中添加 "oura" 服务器的配置：

{
    "mcpServers": {
        "oura": {
            "command": "oura-mcp-server",
            "args": [],
            "env": {
                "OURA_API_TOKEN": "YOUR_OURA_API_TOKEN" // 请替换为你的 Oura API Token，但实际上环境变量已全局设置，此处可以省略
            }
        }
    }
}

配置参数说明:

'server name': '"oura"' - 服务器名称，在客户端配置中用于标识该服务器。
'command': '"oura-mcp-server"' - 启动 Oura MCP Server 的命令。确保 'oura-mcp-server' 命令在你的 PATH 环境变量中可访问。如果安装成功，此命令通常可以直接运行。
'args': '[]' - 启动参数列表，此服务器不需要额外的命令行参数，因此为空列表。
'env': '{}' - 环境变量配置。由于 'OURA_API_TOKEN' 已经设置为全局环境变量，这里可以为空对象 '{}' 或者包含其他需要传递给服务器的环境变量。如果在 'claude_desktop_config.json' 中配置 'env'，会覆盖全局环境变量，因此也可以在此处配置 'OURA_API_TOKEN'，但更推荐全局环境变量方式。

基本使用方法

启动服务器: 打开终端，运行以下命令启动 Oura MCP Server：
```
oura-mcp-server
```
服务器默认使用 stdio 作为传输协议，并开始监听 MCP 客户端的请求。
连接客户端: 配置并启动 MCP 客户端 (如 Claude)。客户端会根据配置文件尝试连接到 Oura MCP Server。
自然语言查询: 在 MCP 客户端中，你可以使用自然语言向 LLM 提问关于你的 Oura 数据，例如：
- "What's my sleep score for today?" (今天我的睡眠得分是多少？)
- "Show me my readiness data for the past week" (显示我过去一周的就绪数据)
- "How was my sleep from January 1st to January 7th?" (1月1号到1月7号我的睡眠如何？)
- "What's my resilience score today?" (今天我的恢复力得分是多少？) LLM 会调用 Oura MCP Server 提供的工具来获取数据，并基于数据回答你的问题。

关键词