On Running MCP
用于与 On Running API 交互的 MCP 服务器
scott-clare1
README
On Running MCP
一个用于与 On Running 网站 API 交互的 Model-Context-Protocol (MCP) 服务器。
概述
本项目通过 FastMCP 服务器提供了一个与 On Running 网站产品数据交互的接口。它允许你:
- 使用各种过滤器查询 On Running API
- 获取产品信息,包括名称、图像和活动
- 按类型、子类型和性别过滤产品
安装
需要 Python 3.12+
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/on-running-mcp.git
cd on-running-mcp
# 创建并激活虚拟环境(可选但推荐)
uv venv
# 同步依赖
uv sync
使用
将服务器配置添加到 Claude Desktop。
cd on_running_mcp
uv run mcp install server.py
可用工具
MCP 服务器提供以下工具:
make_query
: 使用可选过滤器向 On Running API 发出查询get_product_names
: 从结果中获取所有产品名称get_activities
: 获取与每个产品相关的活动filter_by_product_name
: 按名称查找特定产品get_product_image
: 获取特定产品的图像get_product_type_options
: 列出可用的产品类型(鞋子、服装、配件)get_product_subtype_options
: 列出可用的产品子类型(上衣、短裤等)get_gender_options
: 列出可用的性别选项(男士、女士、儿童)
使用示例
我本月晚些时候要跑马拉松,你能帮我找一双跑步用的袜子吗?
项目结构
on_running_mcp/
: 主包目录server.py
: 带有工具定义的 MCP 服务器实现core/
: 核心 API 实现api.py
: On Running API 客户端schemas.py
: 用于 API 数据的 Pydantic 模型
推荐服务器
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。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。