ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Kaiord

โดย pablo-albaladejoรุ่น 10.5.0i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.pablo-albaladejo/kaiord

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Convert, validate, and inspect workout files (FIT, TCX, ZWO, Garmin Connect) for AI agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: คลินิกและสุขภาพ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://kaiord.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "kaiord": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaiord/mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http kaiord https://kaiord.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add kaiord -- npx -y @kaiord/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "kaiord": {
      "url": "https://kaiord.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "kaiord": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaiord/mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "kaiord": {
      "type": "http",
      "url": "https://kaiord.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "kaiord": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaiord/mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://kaiord.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • kaiord_get_format_spec

    Get the KRD format specification. Call this before creating or editing KRD documents.

  • kaiord_list_formats

    List all supported fitness data formats with capabilities

  • kaiord_convert

    Convert between fitness data formats (FIT, TCX, ZWO, GCN, KRD). FIT output is returned as base64 text unless output_file is given. On the remote endpoint, ZWO input is checked for well-formedness only, not against the XSD, and only structured workouts are accepted.

  • kaiord_validate

    Validate a KRD JSON document against the schema On the remote endpoint, ZWO input is checked for well-formedness only, not against the XSD, and only structured workouts are accepted.

  • kaiord_round_trip_validate

    Validate round-trip FIT conversion (FIT → KRD → FIT) and report tolerance violations

  • kaiord_inspect

    Inspect a fitness file and return a human-readable summary

  • kaiord_extract_workout

    Extract the structured workout from a fitness file as JSON

  • kaiord_diff

    Compare two fitness files and show differences

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub pablo-albaladejo ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 358 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 8 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด คลินิกและสุขภาพi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1022 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 74% ของอีก 1022 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1022 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Kaiord ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (10.5.0) เข้า registry 8 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Mirobody

โดย thetahealth

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

รันบนเครื่อง★ 1,408Apache-2.0อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

FHIR MCP Server

โดย wso2

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

รันบนเครื่อง★ 137Apache-2.0อัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Health MCP

โดย davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

รันบนเครื่อง★ 79MITอัปเดต 4 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Kaiord — Open-Source Health & Fitness Data Framework

[kaiord.com](https://kaiord.com) | Editor | npm

Kaiord is an open-source framework for creating, converting, and managing health & fitness data.

It provides:

  • @kaiord/core: a TypeScript library with format adapters for .fit, .tcx, .zwo, and .krd (Kaiord) files, plus Garmin Connect API integration.
  • @kaiord/cli: a command-line tool to convert, validate, and compare files across formats.
  • @kaiord/mcp: an MCP server exposing Kaiord tools to AI agents (Claude Desktop, Claude Code, etc.). Published in the official MCP registry as io.github.pablo-albaladejo/kaiord.
  • [Workout Editor](https://kaiord.com/app/): a web application to create and edit workout files visually.

✨ Features

  • [Visual Workout Editor](https://kaiord.com/app/) - Create and edit workouts in your browser
  • Unified JSON-based format .krd (Kaiord Representation Definition)
  • Schema validation (Zod)
  • Round-trip safe conversions between FIT / TCX / ZWO / GCN / KRD
  • Hexagonal architecture & fully typed API
Supported FIT Fields
Workout Metadata
  • Sub-sport categorization: Detailed sport types (trail running, indoor cycling, lap swimming, etc.)
  • Pool dimensions: Pool length and unit for swimming workouts
Workout Steps
  • Coaching notes: Instructional text for each step (max 256 characters)
  • Swimming equipment: Fins, kickboard, paddles, pull buoy, snorkel
Duration Types
  • Time & distance: Standard interval durations
  • Calorie-based: Steps ending after burning specified calories
  • Power-based: Steps ending based on power thresholds (watts)
  • Heart rate conditionals: Steps ending based on HR thresholds (bpm)
  • Repeat conditionals: Repeat blocks until time/distance/calories/HR/power targets reached
Known Limitations
  • Training Stress Score (TSS): The training_peaks_tss duration type is not yet implemented in the FIT converter. This is a TrainingPeaks-specific metric that requires additional mapping logic. Contributions welcome!

🔒 Local-first architecture

Kaiord is local-first: your data lives on your device, because there is no Kaiord server to send it to. There are no accounts and no backend.

  • Storage is your browser's IndexedDB. The Workout Editor persists every workout, template, profile, and setting in a local Dexie.js / IndexedDB database (new KaiordDatabase() in dexie-database.ts), and the UI reads it reactively through useLiveQuery. Nothing is written to a remote database — see the "Persisted data → Dexie" rule in State Management.
  • Conversions run entirely on your machine. FIT / TCX / ZWO / GCN ↔ KRD conversion happens in-process — client-side in the editor (import-workout-formats.ts, export-workout-formats.ts) or locally in the @kaiord/cli. Files never leave your device to be converted.
  • Sync is opt-in and goes to _your_ cloud. Data leaves the device only if you connect Google Drive. The cloud-sync adapter uses the Google Identity Services drive.appdata scope, so synced data lands in your own Drive's app folder; the access token lives only in memory for the session and is never persisted by Kaiord.
  • Integrations use _your_ logged-in session — no credential proxy. Garmin, WHOOP, and Train2Go connect through browser-extension "bridges" (garmin-bridge, whoop-bridge, train2go-bridge) that piggyback on your existing browser session. Per openspec/specs/adapter-contracts/spec.md, a bridge "SHALL NOT store, transmit, or manage user credentials"; authentication is "delegated entirely to the browser's cookie jar." No third-party server proxies your credentials or your data.
  • Works offline. Because all logic and storage are client-side, the editor keeps working with no network connection once loaded.

📚 Documentation

Comprehensive documentation is available in the /docs directory:

  • [Getting Started](./docs/getting-started.md) - Installation, basic usage, and quick examples for both library and CLI
  • [Architecture](./docs/architecture.md) - Hexagonal architecture, ports & adapters pattern, and design principles
  • [Testing](./docs/testing.md) - Testing strategy, TDD workflow, and coverage requirements
  • [Deployment](./docs/deployment.md) - CI/CD pipeline, GitHub Pages deployment, and npm publishing
  • [Contributing](./CONTRIBUTING.md) - Contribution guidelines, development workflow, and code standards
  • [KRD Format](./docs/krd-format.md) - Complete specification of the Kaiord Representation Definition format
  • [AI Agents](./AGENTS.md) - Guidance for AI-assisted development

🧩 Tech Stack

LayerTooling
CoreTypeScript, tsdown, Zod
CLIyargs
Web AppReact, Zustand, Tailwind, Radix UI
TestingVitest, Playwright
Package managerpnpm

🏗 Monorepo Layout

kaiord/

├─ packages/ │ ├─ core/ → domain types, schemas, ports & use cases │ ├─ fit/ → Garmin FIT format adapter │ ├─ tcx/ → Training Center XML adapter │ ├─ zwo/ → Zwift ZWO format adapter │ ├─ garmin/ → Garmin Connect API adapter │ ├─ cli/ → command-line interface │ ├─ mcp/ → MCP server for AI/LLM integration │ └─ workout-spa-editor/ → web application (https://kaiord.com/app/) ├─ docs/ → documentation ├─ LICENSE ├─ README.md └─ pnpm-workspace.yaml


🚀 Quick Start

Try the Web App

[Launch Workout Editor →](https://kaiord.com/app/)

Create and edit workouts visually in your browser. No installation required.

Use the Library
pnpm install

pnpm -r build pnpm -r test

Example usage

pnpm kaiord --help

For detailed installation instructions and usage examples, see the [Getting Started Guide](./docs/getting-started.md).


🚀 CI/CD Pipeline

Kaiord uses GitHub Actions for continuous integration and deployment:

  • Automated Testing: Multi-version testing on Node.js 22.x (Maintenance LTS) and 24.x (Active LTS)
  • Code Quality: ESLint, Prettier, and TypeScript strict mode validation
  • Release Automation: Changesets for version management and npm publishing
  • Security: Weekly dependency vulnerability audits, CodeQL static analysis, and automated dependency updates

For complete CI/CD documentation, deployment guides, and npm publishing instructions, see [Deployment](./docs/deployment.md).

Mechanical invariant guards

Beyond linting, the repo enforces its architecture and conventions with 60+ purpose-built guard scripts under scripts/, each with its own co-located test suite. They run on every commit (husky pre-commit) and in CI (pnpm test:scripts), and cover, among others:

  • Hexagonal architecture — layer purity, adapter isolation, and the packages/core/src/ directory allowlist (check-architecture.mjs)
  • Package dependency graph — every @kaiord/* dependency must match the spec table (check-package-deps.mjs)
  • Test conventions — should -prefixed titles and Arrange/Act/Assert structure on every test (check-test-title-should.mjs, check-test-aaa.mjs)
  • Privacy — no runtime values interpolated into toasts or console logs (check-no-pii-leakage.mjs)
  • State discipline — no Zustand store writes persistence directly (check-no-zustand-writethrough.mjs)
  • Spec hygiene — OpenSpec format, archive dates, and auto-generated indexes stay in sync (check-spec-format.mjs, check-archive-*.mjs)

If a rule matters here, a script enforces it — documentation describes the rules, but the guards are what make them true.

Contributing

To contribute to Kaiord:

  1. Fork and clone the repository
  2. Create a feature branch: git checkout -b feature/my-feature
  3. Make your changes following the code style guidelines
  4. Add a changeset: pnpm exec changeset (for version-worthy changes)
  5. Test locally: pnpm -r test and pnpm -r build
  6. Submit a PR: All checks must pass before merging

For detailed contribution guidelines, development workflow, and code standards, see [Contributing](./CONTRIBUTING.md).


📚 References & Resources

Format Specifications

❤️ Support

If you find Kaiord useful, consider supporting its development:

  • ⭐ Star this repo to help others discover it
  • 💖 [Sponsor on GitHub](https://github.com/sponsors/pablo-albaladejo)
  • ☕ [Buy me a coffee](https://buymeacoffee.com/pabloalbaladejo)

Your support helps maintain and improve Kaiord for the fitness community!

Built by [Pablo Albaladejo](https://pabloalbaladejo.com)


📜 License

MIT © 2025 Pablo Albaladejo See LICENSE for details.

ถาม PopNx