Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

OpenAthlete

von whz14Version 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.whz14/openathlete

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Unified Garmin and COROS training data, analysis, memory, and workout scheduling for AI agents

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

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: Suche & KI-Gedächtnis

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": {
    "openathlete": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openathlete-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add openathlete -- uvx openathlete-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "openathlete": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openathlete-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.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "openathlete": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openathlete-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 whz14 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 Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7271 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 82 % der anderen 7271 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7271 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 OpenAthlete 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 (0.1.1) kam vor 8 Tagen 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
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.

OpenAthlete

让 coding agent 成为真正懂你的 AI 教练。

OpenAthlete 统一佳明(Garmin)与高驰(COROS)的数据和能力,并跨会话记住你的 训练历史、伤病、目标与偏好,让 AI 在完整的个人语境中理解和帮助你。

能帮你做什么

训练与恢复、伤病与风险、比赛目标与战术、营养与装备、数据分析与资料查询…… 都可以直接讨论。它不局限于一套固定命令:凡是你能想到、AI 能结合数据和工具 完成的运动相关需求,都可以先问它。

安装与开始

Kimi Code:在会话中输入:

/plugins install https://github.com/whz14/openathlete

Codex:在终端执行:

codex plugin marketplace add https://github.com/whz14/openathlete && codex plugin add openathlete@openathlete

Claude Code 或其他 MCP 宿主:把这句话发给 agent:

使用 uvx openathlete-mcp 配置 OpenAthlete,并按 https://github.com/whz14/openathlete 的 AGENTS.md 完成初始化。

独立 MCP 包已发布到 PyPI 和 MCP Registry, 可由 agent 按需查询。

首次安装后按宿主要求重载或重启(Kimi Code 使用 /reload),然后另开一个与运动相关的 会话,即可进入初始化向导。环境、MCP、平台授权和偏好设置由 AI 引导或代办, 无需手动编写 MCP 配置。

之后不用背命令。直接问“你能做到什么”“你能不能……”“如何……”,它会说明 能做什么、需要哪些数据或授权,并带着你完成。

使用边界、隐私与风险

  • 需要你自己的 agent 与模型:OpenAthlete 不提供模型订阅或使用额度。分析能力 取决于所选模型,易用性取决于 coding agent、可用工具与数据完整度;AI 可能出错, 重要判断请复核。
  • 数据保存在本机,不等于数据不出机:安装更新会访问代码与依赖下载源,平台查询 和同步会访问对应 API,云端模型会收到随对话上下文发送的训练、健康和记忆数据。 账号凭据由你按向导在本机填写,不要贴进聊天。
  • 平台接口有边界:部分能力使用非官方接口,存在风控、限流和失效风险;数据是否 完整也取决于平台开放能力和你的账号。高驰采用单点登录,同步或授权期间打开高驰 App/网页可能互踢;佳明账号需关闭两步验证(MFA)。
  • 写入与健康边界:课表、计划等写回平台前会先展示内容并经你确认。AI 教练不提供 医疗诊断;出现严重伤病迹象请就医。

反馈与致谢

欢迎通过 Issues 提问题、需求或使用 场景,也欢迎按 贡献指南 提交改进。

感谢 XiaoSiHwang/garmin-sync-coros 提供的佳明→高驰同步基础,以及 garth 提供的 佳明通信能力。

本仓库自有代码以 MIT 发布。面向 coding agent 的完整文档见 AGENTS.md,产品与架构约定见 DESIGN.md。

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