Spec Driven Development
von formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren
Strava Training MCP
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Connect Strava training data to Claude for training load analysis and activity insights
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Sonstiges
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"strava": {
"command": "uvx",
"args": [
"strava-training-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add strava -- uvx strava-training-mcpOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"strava": {
"command": "uvx",
"args": [
"strava-training-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"strava": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"strava-training-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ArjanLig bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 32712 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 32712 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32712 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Strava Training MCP sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.2) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Aiterm MCP
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Remote Desktop Commander
von desktop-commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren
Aiterm MCP
von kitepon
Persistent terminals and one launcher for Claude, Codex, Grok, Cursor, and Antigravity harnesses.
Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Strava MCP Server
Connect your Strava training data to Claude. This MCP server turns Claude into your personal training coach — analyzing your training load, planning workouts, and tracking your progress. Works with cycling, running, and any sport you track on Strava.
Install
Works with Claude Desktop and claude.ai on any plan. Free plans can add 1 custom connector (remove any existing connector first), Pro and Max are unlimited.
1. Create a Strava API app
This takes about 2 minutes. You need a free Strava API app so Claude can access your data.
- Go to strava.com/settings/api
- Fill in the form — Application Name, Category, and Description can be anything (e.g. "My Claude connector")
- Set Authorization Callback Domain to
strava-mcp-web.vercel.app - Click Create and note your Client ID and Client Secret
2. Add the connector
- Open Claude Desktop or claude.ai
- Go to Settings → Connectors → Add custom connector
- Paste this URL and save:
https://strava-mcp-web.vercel.app/mcp3. Connect
Click Connect on the newly added connector. This opens a page where you enter your Strava Client ID and Client Secret, then authorize with Strava.
That's it! Ask Claude about your training.
Tools
The server exposes 10 tools:
| Tool | Description |
|---|---|
get_recent_activities | Your last activities with distance, duration, and heart rate |
get_activity_details | Deep dive into a specific activity — power, HR, speed, suffer score |
get_training_load_analysis | ATL, CTL, TSB with training advice and 8-week trends |
get_weekly_stats | Weekly volume — activities, kilometers, hours |
get_weekly_training_plan | Weekly plan based on current fitness and fatigue |
get_gear_maintenance | Bike/shoe km totals with chain, cassette, tire warnings |
get_power_curve | Best power outputs (5s–60min), FTP estimate, monthly comparison |
get_hr_zone_distribution | Time in each HR zone with polarized training advice |
get_hr_drift_analysis | Cardiac drift in steady rides — aerobic efficiency indicator |
check_workout_quality | Interval consistency, power decoupling, recovery scoring |
Example conversations
"I want to ride tonight, what should I do?"
"How is my training load looking?"
"Check the quality of my last interval workout"
"When do I need to replace my chain?"
"What's my FTP and how does it compare to last month?"
"Am I spending enough time in zone 2?"
"I'm training for a 150km race in April — am I on track?"
How it works
Claude pulls your Strava data in real-time and reasons about it in context — your recent rides, fitness trend, fatigue level, and goals.
Training load analysis uses the standard PMC model:
- ATL (7-day) — how tired you are now
- CTL (42-day) — your fitness level
- TSB — CTL minus ATL. Positive = fresh, negative = fatigued
- Ramp rate — week-over-week load change, with injury risk warnings
Gear maintenance tracks km on each bike and shoe, warning when chain (3000km), cassette (6000km), tires (5000km), or cables (8000km) need attention.
Power curve finds your best efforts across durations and estimates FTP at 95% of your 20-minute power.
HR analysis covers zone distribution (are you polarizing enough?) and cardiac drift (is your aerobic base improving?).
Limitations
- Training load uses suffer score / HR — it underestimates fatigue from strength training or activities where HR stays low
- Power features require a power meter or smart trainer
- The weekly plan is a heuristic, not a replacement for a certified coach
Troubleshooting
Connector not working? Remove and re-add the connector in Settings → Connectors.
Authentication error? Check that your Strava API app has strava-mcp-web.vercel.app as the callback domain.
Website
Built with
- Model Context Protocol (MCP) — Anthropic's open standard for connecting AI to external tools
- Strava API v3 — Access to athlete activities and metrics
License
MIT