Claude Garmin MCP Сервер: Реальные данные фитнеса для умных тренировочных советов
Разработчик Jack-Abyss создал MCP-сервер, который даёт Claude Desktop доступ для чтения данных Garmin Connect. Теперь вы можете задавать Клоду вопросы о тренировках, а он будет отвечать, опираясь на ваши реальные показатели: ВСР, готовность к восстановлению, МПК (VO2max), ФНС (FTP), тренировочную нагрузку, недавние активности, динамику бега, данные о стрессе и личные рекорды. Больше никаких советов наобум.
Что он предлагает
Сервер предоставляет 8 инструментов для работы с мультиспортивными данными (бег, велосипед, триатлон):
- Готовность к восстановлению
- Тенденция ВСР
- МПК
- ФНС
- Тренировочная нагрузка
- Недавние активности
- Динамика бега
- Данные о стрессе
- Личные рекорды
После установки вы можете обращаться к Клоду с такими запросами:
«С учётом моей текущей нагрузки и ВСР, стоит ли сегодня тренироваться интенсивно или лучше отдохнуть?» «Составь 4-недельный план подготовки к следующей гонке, используя мой текущий объём как базу.»
Клод будет отвечать, используя ваши реальные данные из Garmin.
Как это работает
- Локальный stdio MCP-сервер — без демона, без открытых портов, данные не покидают ваш компьютер, кроме обычного общения Claude Desktop с API Anthropic.
- Запускается только при открытом Claude Desktop, потребляя около 10 МБ ОЗУ в режиме ожидания.
- Одноразовый вход через Garmin OAuth; токены автоматически обновляются в течение нескольких месяцев.
- Установщик для Windows (
install.bat) делает всё автоматически.
Известные нюансы
Клод не будет автоматически обращаться к MCP-инструментам, если вопрос кажется разрешимым на основе общих знаний. В README предлагается либо формулировать вопросы так, чтобы они привязывались к вашим данным, либо добавить однострочную инструкцию в Custom Instructions, чтобы принудительно использовать инструменты.
Поддерживаемые платформы
Сам Python-сервер кроссплатформенный, но установщик пока только для Windows. Автор готов добавить скрипт для macOS/Linux, если будет интерес.
📖 Читать источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Параллельные субагенты в Claude Code: когда они экономят токены, а когда сжигают
Anthropic сообщает, что системы с несколькими агентами потребляют примерно в 15 раз больше токенов, чем одиночный чат, но кэширование промптов даёт скидку 90% на токены. Окупаются ли под-агенты или сжигают деньги, зависит от hit rate кэша.

Навык сканирования безопасности для ИИ-агентов программирования автоматически проверяет развертывания.
Разработчик создал файл навыка, который позволяет ИИ-агентам для программирования автоматически сканировать свои развертывания на наличие проблем безопасности, таких как раскрытые секреты, открытые порты, отсутствующие заголовки безопасности и утечка исходного кода. Сканирование выполняется после каждого развертывания и занимает около 30 секунд.

Рассуждение Охрана: Обнаружение циклов на уровне прокси для локального вывода LLM
Прокси-уровень защиты, который обнаруживает и восстанавливается после циклов рассуждения LLM с помощью детерминированных проверок потока — ограничения токенов, n-граммные повторы и отпечатки предложений — без изменения модели.

Выпущен OpenClaw Optimizer v1.18.0 с синхронизацией OpenClaw v2026.3.7.
Навык OpenClaw Optimizer версии 1.18.0 теперь совместим с OpenClaw v2026.3.7, добавив поддержку новых AI-провайдеров, включая Google Gemini 3.1 Flash-Lite и OpenAI gpt-5.4, а также новых CLI-команд, таких как /session idle и /usage cost.