polar-mcp-mini

polar-mcp-mini

Minimal MCP server connecting Polar AccessLink to Claude, enabling retrieval of exercises, sleep, and nightly recharge data.

Category
Visit Server

README

polar-mcp (Python)

MCP-сервер: данные Polar Flow → Claude. Переписан с Node.js на Python.

Что изменилось по сравнению с JS-версией

Главное: ушли транзакции. Прошлая версия использовала exercise-transactions — это deprecated часть Polar API, где каждая тренировка отдаётся ровно один раз, а потом исчезает.

Актуальный API — обычный GET /v3/exercises?samples=true&zones=true:

  • окно 30 дней, перечитывать можно сколько угодно раз
  • зоны и семплы приходят сразу, отдельные запросы не нужны
  • никакого хранилища/БД не требуется

Ограничение осталось одно: отдаются только тренировки, загруженные в Flow после регистрации приложения. Старые из Polar Flow недоступны.

Инструменты

Инструмент Что отдаёт
get_exercises Тренировки за 30 дней: пульс, зоны, cardio/muscle load, Running Index, сводка по каденсу, высоте, мощности
get_exercise Одна тренировка по id
get_exercise_samples Сырые секундные семплы (пульс, темп, каденс, высота, мощность)
get_sleep Сон: стадии, sleep score
get_nightly_recharge HRV, ANS charge, восстановление
get_cardio_load Нагрузка, strain, tolerance (без даты — 28 дней)
get_continuous_hr Пульс в течение дня, интервал 5 мин
get_daily_activity Шаги, калории, активные минуты
get_physical_info Вес, рост, HRmax, пороги, VO2max из настроек Polar

Семплы не вываливаются целиком: get_exercises отдаёт сводку (min/avg/max, набор и сброс высоты), сырые точки — только по явному запросу через get_exercise_samples.

Установка с нуля

1. Polar client

На https://admin.polaraccesslink.com создай клиента. Redirect URI: http://localhost:8080/callback Сохрани Client ID и Client Secret.

2. Токен (локально, один раз)

pip install -r requirements.txt
POLAR_CLIENT_ID=... POLAR_CLIENT_SECRET=... python setup_polar_auth.py

Windows PowerShell:

$env:POLAR_CLIENT_ID="..."; $env:POLAR_CLIENT_SECRET="..."; python setup_polar_auth.py

Скрипт выведет POLAR_ACCESS_TOKEN — сохрани.

3. Деплой на Railway

Залей в GitHub, подключи репозиторий в Railway (увидит Dockerfile сам).

Переменные в Railway → Variables:

Переменная Значение
POLAR_ACCESS_TOKEN из шага 2
SHARED_SECRET любая длинная случайная строка (openssl rand -hex 32)

POLAR_USER_ID больше не нужен — актуальный API работает без него.

Settings → Networking → Generate Domain.

Проверка: curl https://твой-домен.up.railway.app/health → {"status":"ok"}

4. Подключение к Claude

Настройки → Connectors → Add custom connector

Server URL: https://твой-домен.up.railway.app/mcp/твой_SHARED_SECRET

Advanced settings оставить пустыми.

Переход с JS-версии

Если JS-версия уже развёрнута и подключена:

  1. Замени в репозитории server.js/package.json/Dockerfile на файлы отсюда
  2. Удали POLAR_USER_ID из Railway (не мешает, но не используется)
  3. SHARED_SECRET и POLAR_ACCESS_TOKEN оставь как есть
  4. URL коннектора не меняется — переподключать в Claude не нужно
  5. После деплоя список инструментов обновится; если Claude показывает старый — отключи и подключи коннектор заново

Про типы семплов

Polar нумерует типы семплов, но в документации таблица неполная. В server.py есть словарь SAMPLE_TYPE_NAMES с предварительным мэппингом. В выдаче всегда присутствует sample_type_raw, так что при расхождении (например, unknown_type_8 вместо каденса) достаточно поправить словарь.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured