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运动数据健康追踪健身管理AI助手集成体能训练

项目简介

Tempo AI MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，旨在将 Tempo AI 用户的个人健康和运动数据（如锻炼记录、计划活动、每日健康指标）安全地暴露给支持 MCP 协议的大语言模型（LLM）客户端，例如 Claude Desktop 和 ChatGPT。它通过提供标准化的工具接口，让 LLM 能够理解并执行数据查询，从而为用户提供个性化的AI助理体验。

主要功能点

  • 锻炼数据查询: 获取用户的历史锻炼列表及其详细信息，包括时长、距离、功率、心率、训练负荷等。
  • 活动事件查询: 查询用户的未来或过去事件（如比赛、训练营），获取事件的概要和详细规划。
  • 健康数据查询: 检索用户的日常健康指标，如体重、静息心率、心率变异性 (HRV)、睡眠时长和准备度评分等。
  • 安全认证: 通过 Tempo AI API Key 进行认证，确保数据访问的安全性。
  • 多传输协议支持: 支持 Stdio、SSE (Server-Sent Events) 和 Streamable HTTP 等多种通信协议，灵活适应不同的客户端环境。

安装步骤

  1. 安装 Python 和 'uv' (推荐): 确保您的系统安装了 Python 3.13 或更高版本。您可以通过以下命令安装 'uv'，一个快速的 Python 包安装器： 
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  2. 克隆仓库: 
    git clone https://github.com/mvilanova/tempoai-mcp-server.git
cd tempoai-mcp-server
  3. 创建并激活虚拟环境: 
    # 创建虚拟环境 (使用 Python 3.13)
uv venv --python 3.13

# 激活虚拟环境
# 在 macOS/Linux 上:
source .venv/bin/activate
# 在 Windows 上:
.venv\Scripts\activate
  4. 同步项目依赖: 
    uv sync
  5. 获取 Tempo AI API Key:
    • 登录 Tempo AI 账户: 'https://jointempo.ai/signin'
    • 前往 'Settings > Developer'
    • 生成一个新的 API Key。
  6. 配置 API Key: 复制 '.env.example' 为 '.env' 文件： 
    cp .env.example .env
    然后编辑 '.env' 文件，将 'API_KEY=your_tempoai_api_key_here' 替换为您的实际 Tempo AI API Key。

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

MCP 客户端（如 Claude Desktop）需要配置 MCP 服务器的启动命令及其参数。您可以运行安装脚本自动配置，或者手动编辑配置文件。

自动配置 (推荐，针对 Claude Desktop): 在 'tempoai-mcp-server' 目录下执行以下命令，即可自动配置 Claude Desktop：

mcp install src/tempoai_mcp_server/server.py --name "TempoAI" --with-editable . --env-file .env

这将自动在 Claude Desktop 的配置中添加一个名为 "TempoAI" 的 MCP 服务器。

配置信息解读 (用户无需直接编写此 JSON): 以下是 MCP 客户端配置 MCP 服务器时需要提供的信息，通常以 JSON 格式存储。这些信息描述了如何启动和连接到 Tempo AI MCP 服务器：

  • 服务器名称 (name): 'TempoAI' (用于在客户端界面识别此服务器)
  • 启动命令 (command): 指定用于启动服务器的可执行文件路径。例如，如果使用 'uv'，这里是 'uv' 解释器的完整路径 (可通过 'which uv' 获取)。
  • 命令参数 (args): 启动服务器所需的一系列参数。这些参数告诉 'uv' 运行 'mcp run' 命令，并指定服务器的入口文件路径 ('/path/to/tempoai-mcp-server/src/tempoai_mcp_server/server.py')。'--with-editable' 参数确保服务器能够访问其依赖项。
  • 环境变量 (env): 包含服务器运行所需的特定环境变量，例如 'API_KEY'，其中 '<YOUR_API_KEY>' 应替换为您的实际 Tempo AI API Key。

基本使用方法

  1. 重启 Claude Desktop: 完成配置后，关闭并重新打开 Claude Desktop 应用。
  2. 开始对话: 在 Claude Desktop 中开始新的对话，AI 将能够通过集成的 Tempo AI MCP 服务器访问您的数据。
  3. 提问示例:
    • "我上周做了哪些锻炼？" (使用 'get_workouts' 工具)
    • "告诉我 ID 为 123 的锻炼详情。" (使用 'get_workout_details' 工具)
    • "我最近的健康数据是什么？" (使用 'get_wellness' 工具)
    • "我有什么即将到来的活动？" (使用 'get_events' 工具)
    • "给我看看 ID 为 1 的活动的详细信息。" (使用 'get_event_details' 工具)

ChatGPT 使用 (SSE 模式):

  1. 启动服务器 (SSE 模式): 激活您的虚拟环境后，在 'tempoai-mcp-server' 目录下运行： 
    export FASTMCP_HOST=127.0.0.1 FASTMCP_PORT=8765 MCP_TRANSPORT=sse FASTMCP_LOG_LEVEL=INFO
python src/tempoai_mcp_server/server.py
    服务器启动后，会打印 '/sse' 和 '/messages/' 接口的 URL。如果您的服务器不在公网，您可能需要使用 'ngrok http 8765' 等工具将 '8765' 端口公开。
  2. 配置 ChatGPT:
    • 打开 ChatGPT 的 'Settings → Features → Custom MCP Connectors'，点击 'Add'。
    • Name: 'TempoAI'
    • MCP Server URL: 填写您公开的服务器 '/sse' URL (例如 'https://<您的公共主机>/sse')。
    • Authentication: 保持 'No authentication' (除非您的隧道已配置认证)。
  3. 保存连接器并开始与 ChatGPT 对话。

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