O que strava-mcp faz?
Servidor MCP para Strava — integre suas atividades, segmentos, dados de atleta e histórico de treinos em agentes de IA via Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol).
Servidor MCP para Strava — integre suas atividades, segmentos, dados de atleta e histórico de treinos em agentes de IA via Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol).
O davidmosiah/strava-mcp é um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que agentes de IA (como Claude Code, Cursor e Codex) acessem diretamente os dados da API do Strava. Com ele, desenvolvedores podem consultar atividades recentes, buscar segmentos, obter perfil do atleta e até recuperar métricas de treino sem sair do ambiente do agente. É especialmente útil para criar ferramentas de análise esportiva, assistentes de treino personalizados ou dashboards de desempenho baseados em IA. O servidor se conecta via OAuth à conta do Strava, expondo endpoints padronizados que o agente pode chamar para extrair informações em tempo real.
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Servidor MCP para Strava — integre suas atividades, segmentos, dados de atleta e histórico de treinos em agentes de IA via Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol).
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.