Antrenör MCP
Enables interaction with simulated fitness data (activity history, wellness, pain logging, coaching rules) via MCP protocol, allowing Claude Desktop to query and log data through natural language.
README
Antrenör MCP — Deney / Öğrenme Projesi
Bu üretim değildir. Ana Antrenör uygulamasının MCP (Model Context Protocol) versiyonunu deneyimlemek için oluşturulmuş yan projedir. Amaç: MCP mimarisini öğrenmek, ana projeye entegre olsaydı nasıl görüneceğini göstermek.
Mimari
mcp_servers/data/demo.db (SQLite — uydurma seed veri)
↑ ↑
MCP server'lar Streamlit
(Claude Desktop) (localhost:8501)
Anahtar fikir: Bir veri kaynağı, iki farklı client — biri konuşmalı (Claude Desktop + MCP), biri görsel (Streamlit).
Ana Projeyle Farkı
| Ana Proje (üretim) | Bu Deney | |
|---|---|---|
| Model erişimi | Push modeli — Worker prompt'a context yapıştırır | Pull modeli — Claude MCP server'lardan çeker |
| Client | iOS + Streamlit | Claude Desktop + Streamlit |
| Deploy | Cloudflare Workers + D1 | Lokal Python |
| Veri kaynağı | Gerçek Garmin API | Uydurma SQLite seed |
| Amaç | Kullanıcıya değer üretmek | Mimariyi öğrenmek/göstermek |
MCP Server'lar
- garmin — Aktivite geçmişi, wellness, HR zone dağılımı, haftalık yük (SQLite'tan)
- pain — Ağrı geçmişi + yeni ağrı loglama (SQLite'ta INSERT)
- coach-rules —
coach-principles.md+pain-rubric.mdprompt template'i olarak
Detay ve API için: mcp_servers/README.md
Hızlı Başlangıç
# 1. Bağımlılıklar
python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
# 2. DB seed
.venv/bin/python -m mcp_servers.data.seed
# 3. Claude Desktop config kur
cp mcp_servers/claude_desktop_config.example.json \
"$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"
# 4. Claude Desktop'ı restart (Cmd+Q sonra yeniden aç)
# 5. Streamlit dashboard (opsiyonel, görsel demo için — port 8502, ana projenin 8501 ile çakışmaz)
.venv/bin/streamlit run streamlit_demo/app.py --server.port 8502
Demo Senaryosu
Sunumda kullanılacak 3 senaryo ve akış için: DEMO.md
Klasör Yapısı
antrenör_mcp/
├── mcp_servers/
│ ├── garmin/server.py Aktivite + wellness + zone MCP
│ ├── pain/server.py Ağrı geçmişi + log_pain tool
│ ├── coach_rules/server.py Prensipler + rubric prompt template
│ ├── data/seed.py DB seed script
│ ├── data/demo.db SQLite (git'e girmez)
│ └── claude_desktop_config.example.json
├── streamlit_demo/app.py 3 tab dashboard
├── docs/
│ ├── coach-principles.md Zone 2, shin, deload kuralları
│ └── pain-rubric.md 0-10 ağrı ölçeği
├── DEMO.md Sunum senaryosu
└── requirements.txt
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。