
Verbinden Sie Strava Training mit ChatGPT, Claude und Gemini
Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Analysiere deine sportliche Leistung mit KI-gestützter Präzision.
Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.
MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE
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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.
Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.
Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.
Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.
Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.
Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.
Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.
Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.
Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.
Kuratiertes Set · 12 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-04
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 12, verfügbar über Strava Training.
- 01
Segment-Bemühungen auflisten
Zeigt alle Bemühungen eines Athleten auf einem bestimmten Segment an, gefiltert nach Datum oder Segment-ID. Ideal, um persönliche Bestleistungen zu finden und Fortschritte zu analysieren.
- 02
Aktivitäts-Runden abrufen
Liefert Daten zu einzelnen Runden einer Aktivität, einschließlich Distanz, Geschwindigkeit und Höhenmetern. Hilft dabei, die Konstanz des Tempos zu bewerten.
- 03
Aktivitäts-Datenströme abrufen
Extrahiert Rohdaten wie GPS, Herzfrequenz, Leistung, Trittfrequenz und Geschwindigkeit. Perfekt für detaillierte Zeitreihenanalysen und Visualisierungen.
- 04
Athleten-Statistiken abrufen
Gibt eine Zusammenfassung der letzten und gesamten Lauf- und Fahrleistungen aus. Ideal für einen schnellen Überblick über den Trainingsfortschritt.
05-08
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 12, verfügbar über Strava Training.
- 05
Athleten-Zonen abrufen
Ruft die individuellen Herzfrequenz- und Leistungszonen des Athleten ab. Ermöglicht eine gezielte Analyse der Trainingsintensität.
- 06
Ausrüstung abrufen
Zeigt Details zu registrierter Ausrüstung wie Fahrrädern oder Schuhen an. Hilft bei der Überwachung der Laufleistung und Wartungsplanung.
- 07
Segment-Bemühung im Detail
Liefert spezifische Daten zu einer einzelnen Segment-Bemühung, wie Zeit, Geschwindigkeit und Herzfrequenz. Ideal für die Analyse von KOM/QOM-Versuchen.
- 08
Segment-Datenströme abrufen
Bietet detaillierte Zeitreihen-Daten speziell für den Verlauf eines Segments. Ermöglicht eine sehr genaue Leistungsanalyse während des Segments.
09-12
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 12, verfügbar über Strava Training.
- 09
Aktivität abrufen
Ruft umfassende Informationen zu einer spezifischen Strava-Aktivität ab. Ermöglicht eine tiefe Analyse jedes einzelnen Workouts.
- 10
Aktivitäts-Zonen abrufen
Analysiert die Verteilung der Herzfrequenz- und Leistungszonen während einer Aktivität. Hilft zu prüfen, ob das Training in den richtigen Intensitätsbereichen stattfand.
- 11
Segment-Details abrufen
Liefert Informationen über die Eigenschaften eines Segments, wie Distanz, Steigung und Bestleistungen. Nützlich zur Vorbereitung auf neue Strecken.
- 12
Segment-Profil abrufen
Ermöglicht den Abruf von Höhenprofilen und Steigungsdaten für ein Segment. Ideal, um die Schwierigkeit einer Strecke vorab einzuschätzen.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Training Load Review
Ask your agent to check if your recent rides have stayed within your target power zones.
Segment PR Hunting
Have the AI analyze your past efforts on a specific segment to see where you lost time.
Gear Maintenance
Ask how many miles are on your current running shoes to decide when to replace them.
Pacing Strategy
Use lap split data to determine if you are starting your runs too fast.
Eine Aufgabe automatisieren
Bringen Sie Strava Training für eine Sache an die Arbeit.
Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.
Ein Connector, jede KI
Strava Training funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.
Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatBauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.
Sie brauchen keinen Client, um Strava Training arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.
Beobachtet, nicht geschätzt
Durchschnitt 1013ms. Schnell in der Produktion.
Strava Training wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 843ms
- Langsamster Tag
- 1257ms
- 14-Tage-Trend
- Verlangsamend+13%
Verbinden Sie Ihren Client
Eine URL. Jeder Client.
Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 12 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.
Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung
Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Strava Training zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Strava Training. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
Strava Training Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_P9r4wKslJ3RfAwXBvnfpZrjEe6iWIV7E0EYsAMRG/mcpClaude Desktop
Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Strava Training capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"strava-training-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_P9r4wKslJ3RfAwXBvnfpZrjEe6iWIV7E0EYsAMRG/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden
Geführte Einrichtung für Claude? Strava Training in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die Strava Training-Nutzer abgeben.
Dieser MCP ist für Sportler und Profis konzipiert, die ihre Trainingsdaten präzise auswerten möchten.
- 01
Ausdauersportler
Analysieren Trainingsvolumen, Zoneneinteilung und Segment-Bestzeiten zur Optimierung der Trainingspläne.
- 02
Trainer
Überprüfen Datenströme und Zonen ihrer Athleten, um datengestütztes Coaching zu ermöglichen.
- 03
Radfahrer
Nutzen Leistungsdaten und Ausrüstungsstatistiken für die Leistungsplanung und Wartung der Hardware.
FAQ
Fragen von Strava Training-Nutzern.
- 01
How do I connect my Strava data?
You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Strava OAuth2 Access Token. Once connected, your AI client can immediately access your data.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I analyze my power and heart rate data?
Yes, the MCP provides access to activity streams and zone distributions for both heart rate and power.
- 04
Does this work for both runners and cyclists?
Yes, it provides specific metrics for both running and cycling, including gear tracking and segment efforts.
- 05
Can I track my segment PRs?
Yes, you can use the segment effort capabilities to find, compare, and analyze your personal records on any segment.
- 06
What data streams are available for activities?
Available streams include: time, distance, latlng (GPS coordinates), altitude, velocity_smooth (speed), heartrate, cadence, watts (power), temp (temperature), moving (moving flag), and grade_smooth (incline %). Request specific streams with comma-separated types, e.g., "heartrate,watts,velocity_smooth". Not all streams are available for every activity. it depends on the recording device.
- 07
What are activity zones and how are they calculated?
Activity zones show the time spent in each heart rate zone (Z1-Z5) or power zone during an activity. Zones are based on the athlete's personal zone configuration (set in Strava settings). Zone analysis reveals training intensity. whether a workout was aerobic (Z1-Z2), threshold (Z3), or anaerobic (Z4-Z5). This data requires a heart rate monitor or power meter.
- 08
How do I find my athlete ID on Strava?
Your athlete ID is the numeric portion of your Strava profile URL. For example, from https://www.strava.com/athletes/12345678, your athlete ID is 12345678. You can also get it from the get_athlete capability in the Strava Planning or Strava Social MCP servers.
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