miband-mcp
Enables AI to query Xiaomi Mi Band health data (steps, sleep, heart rate) from Gadgetbridge SQLite exports via the MCP protocol, allowing natural language questions about daily activity.
README
miband-mcp
晨熹 · 让 AI 读懂你的手腕
零第三方依赖的 Python MCP Server：读取 Gadgetbridge 导出的 SQLite 数据库（小米手环健康数据），通过 MCP 协议暴露给任意支持 MCP 的 AI 客户端（Reasonix / Claude / Cursor / Kimi / GLM 等），让 AI 能回答"今天走了几步""昨晚睡得怎么样"。
架构
小米手环 9 / 9 Pro / 10 → Gadgetbridge（手机端采集）→ SQLite 导出 → miband-mcp（读库+聚合）→ MCP 协议 → AI
提供的工具
| 工具 | 参数 | 返回 |
|---|---|---|
get_hr |
count（默认 10，最大 100） |
最近 N 条心率（时间 + bpm） |
get_sleep |
date（默认今天） |
入睡/醒来时间、睡眠分期（light/deep/rem）、总时长 |
get_daily |
date（默认今天） |
步数、平均/最高/最低心率 |
快速开始
1. 准备数据源
- 手机安装 Gadgetbridge（官方仓库在 Codeberg，不是 GitHub）
- 按官方 配对指南 连接手环（小米手环 9 需手环主动发起连接：手环设置 → 系统操作 → 连接新手机）
- 从小米运动健康日志中提取 32 位
encryptKey作为配对密钥（注意：绑定后不可解绑，否则密钥失效） - Gadgetbridge 设置 → 自动化 → 开启 自动导出数据库
2. 运行 MCP Server
# 零依赖，纯标准库
python miband_mcp.py --db /path/to/gadgetbridge.db
3. 接入 AI（以 Reasonix 为例）
[[plugins]]
name = "miband"
type = "stdio"
command = "python"
args = ["<路径>/miband_mcp.py", "--db", "<路径>/gadgetbridge.db"]
auto_start = true
然后 /new 新会话即可生效。
⚠️ 当前限制
数据同步为手动模式：本项目读取的是 Gadgetbridge 导出的 SQLite 数据库快照，不会自动从手环拉取数据。
当前工作流：
- 手环数据由 Gadgetbridge 采集（需先同步）
- 手动将导出的数据库文件（
.db）发送到运行 miband-mcp 的电脑 - AI 通过 MCP 工具读取数据库中的最新数据
因此：AI 回答的是"最近一次同步的数据"，不是实时数据。若需要实时读取，可结合 Termux 脚本 + 定时同步，将 .db 文件自动推送到电脑（本项目暂未实现，欢迎 PR）。
开发
python -m unittest discover -s tests -v # 34 个测试，零依赖
许可
MIT © ChenxiDawn · 晨熹
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