Strava lance à son tour son MCP, dans un exercice d’équilibrisme!

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Dans la foulée de COROS, Strava vient de lancer à son tour un connecteur MCP pour permettre à une intelligence artificielle (pour l’instant Claude uniquement) d’accéder directement à vos données sportives. C’est un mouvement inattendu, en tout cas pour moi. Parce que Strava n’est pas dans la même position que COROS: c’est une plateforme secondaire de services ajoutés, qui agrège les données d’autres plateformes, et qui a ses propres abonnements payants à défendre. Lancer un MCP, c’est donc pour Strava un jeu d’équilibriste extrêmement délicat, mais passionnant à analyser. Dans cet article, on va d’abord faire le tour des outils mis à disposition par le MCP de Strava, ce qu’il sait faire et ce qu’il ne fait pas, et comment l’activer. Ensuite, on comparera concrètement ce MCP avec celui de COROS. Et enfin, on analysera ce que tout cela signifie pour Strava, pour Garmin, et pour l’avenir de ces technologies qui avancent à toute vitesse.

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Le MCP de Strava en vidéo

Strava vient de lancer son connecteur MCP, et c’est une stratégie bien plus risquée qu’il n’y paraît. Dans cette vidéo : tour complet des outils disponibles, comparatif concret avec le MCP de COROS, comment les utiliser ensemble, et surtout… pourquoi Garmin pourrait bien avoir le dernier mot dans cette histoire.

• Strava emboîte le pas de COROS, et lance un MCP!
• Strava en équilibriste entre ouverture et IA interne!
• Au programme de cette vidéo
• C’est quoi, un MCP ?
• Comment est-ce qu’on utilise le MCP de Strava ?
• Les outils disponibles
• Quel usage concret du MCP de Strava ?
• Un MCP en lecture seule!
• Différences avec le MCP de COROS
• Exploiter plusieurs MCP en même temps
• Le jeu d’équilibre de Strava
• Conclusion

Qu’est-ce qu’un MCP ?

Pour celles et ceux qui n’auraient pas suivi les contenus précédents sur les MCP ou les détails du MCP de COROS ici, voici un rappel rapide.

MCP, ça veut dire Model Context Protocol. En clair, c’est un connecteur standardisé, un morceau de logiciel, qui permet à un moteur d’intelligence artificielle d’accéder à des sources de données externes. C’est un standard ouvert, qui se répand aujourd’hui très rapidement dans l’écosystème IA.

La meilleure métaphore, c’est le câble USB : un MCP, c’est un câble USB virtuel entre une IA et une source de données. Dans le cas du MCP de Strava, ce câble relie Claude (pour l’instant, c’est le seul moteur IA officiellement supporté par Strava) à votre compte Strava et tout ce qu’il contient, ou presque (on verra ça dans la suite de l’article).

Plus besoin de dire à Claude la séance que l’on a faite, de lui envoyer des captures d’écran ou des fichiers .fit, l’IA peut aller les chercher toute seule et de manière entièrement automatique!

Comment activer le MCP de Strava

L’activation est simple. Dans l’interface de Claude, rendez-vous dans les paramètres, puis dans la section Connecteurs. Strava y apparaît désormais comme connecteur officiel. Il suffit de l’activer et de s’authentifier avec votre compte Strava.

Attention : au moment du lancement, Strava active les comptes progressivement. Si l’accès à certains outils ne fonctionne pas immédiatement, c’est normal: cela peut prendre quelques jours.

Pour les utilisateurs de Claude Code, le MCP de Strava est également disponible en ligne de commande :

claude mcp add --transport http strava-mcp https://mcp.strava.com/mcp

Une précision importante avant d’aller plus loin: le MCP de Strava est réservé aux abonnés payants. On y reviendra, car ce n’est pas un détail anodin. Et un abonnement à Claude, bien que pas absolument indispensable, est largement recommandé pour une analyse un tant soit peu poussée, au vu du nombre très limités de tokens disponibles dans la version gratuite. Pour faire simple, on arrive au bout des crédits avant même l’analyse de la première séance sportive!

Ce que permet le MCP de Strava: les outils disponibles

Une fois le connecteur activé, voici les outils auxquels l’IA a accès. Ce sont via ces outils que Claude va récupérer l’ensemble des données. Si une donnée n’est pas disponible via l’un de ces outils, Claude n’y a simplement pas accès, c’est aussi simple que cela!

List Activities

Le premier outil que l’IA consultera dans presque tous les cas: la liste des activités. C’est l’équivalent de la page qui liste l’ensemble des activités de Strava.

La liste inclut toutes les données de base, avec toutes vos séances listées chronologiquement, ou pour une plage de dates données.

Get Activity Performance

Cet outil permet de savoir si des données de fréquence cardiaque et/ou de puissance sont enregistrées dans une activité, et d’en récupérer les données récapitulatives: distance, durée, FC moyenne, FC max, calories, et la liste des segments parcourus ainsi que vos performances personnelles sur ces segments.

Toutefois, cet outil ne donne pas accès à des classements sur les segments, ou des données « sociales » de Strava.

Get Activity Streams

L’outil le plus intéressant mais qui a aussi ses limites. Il permet de récupérer les données détaillées d’une activité: fréquence cardiaque, puissance, cadence, altitude, point par point. Mais attention: Strava plafonne la résolution à 100 points de données par activité, également espacés.

Ça peut paraître abstrait, alors voici ce que ça signifie concrètement :

• Sur une séance d’1h40 (100 minutes), c’est un point par minute (donc une valeur de FC ou de puissance par minute!).
• Sur une sortie vélo de 3h, c’est un point toutes les 2 minutes environ.

Pour analyser une ascension du col du Télégraphe comme c’est le cas dans mon analyse plus bas, c’est probablement suffisant. Pour disséquer des répétitions de 400m ou des sprints, c’est nettement trop peu.

Get Athlete Profile

Récupère les informations de votre profil : âge, taille, poids, localisation.

Get Athlete Zones

Vos zones de fréquence cardiaque et de puissance telles qu’elles sont définies dans Strava.

Get Gear

La liste du matériel enregistré dans votre compte : vélos, chaussures de course, avec leur kilométrage cumulé.

Get Club Infos

Les clubs auxquels vous appartenez, le nombre de membres, et les événements à venir dans ces clubs.

Get Training Plan

Les données relatives à un éventuel plan d’entraînement actif dans Strava.

Ce que ça donne concrètement

Une fois le connecteur configuré, les usages les plus naturels sont l’analyse de séances, la mise en perspective de vos performances, et la planification.

Par exemple, on peut demander à Claude quelle est son estimation de la FTP sur une sortie vélo, en précisant le contexte (troisième grosse sortie en trois jours, jambes un peu lourdes). Avec 100 points de données sur une sortie de 3h, on a une mesure toutes les 2 minutes environ comme on l’a vu plus haut. C’est suffisant pour une analyse globale, mais il ne faut pas s’attendre à la précision millimétrique de l’analyse d’un fichier fit avec un échantillonnage à la seconde.

On peut aussi lui demander de comparer le déroulement de son plan d’entraînement avec ses performances réelles, ou d’analyser ses forces et ses faiblesses à partir des dernières séances. Les limites, c’est celles que les outils imposent, et on les a vues, ainsi que notre imagination dans les prompts. La seule chose qu’on ne peut pas faire: modifier quoi que ce soit. Le MCP de Strava est en lecture seule. Impossible de lui demander de créer ou d’ajuster un plan d’entraînement directement dans Strava.

Comparatif MCP Strava vs MCP COROS

Les deux connecteurs ne font pas la même chose, et c’est là que ça devient intéressant.

En résumé : COROS est plus fort sur tout ce qui touche à la santé et la récupération (sommeil, HRV, charge), tandis que Strava apporte ce que COROS ne peut pas offrir pour l’instant: les données de fréquence cardiaque et de puissance dans les activités, mais avec des limites.

Utiliser les deux MCP conjointement

Et c’est là que ça devient vraiment puissant. Puisque les deux connecteurs couvrent des domaines différents, rien n’empêche de les activer simultanément et de laisser l’IA aller chercher les données là où elles se trouvent.

Exemple concret: on active les deux MCP, et on pose la question suivante à Claude.

« Peux-tu analyser en détail ma sortie de course à pied d’hier dans Strava, en récupérant les données de fréquence cardiaque détaillées pour estimer ma charge, puis aller chercher mes données de sommeil des deux dernières nuits dans COROS pour en analyser l’impact sur ma récupération ? »

Claude ira chercher les données stream de fréquence cardiaque chez Strava (disponibles uniquement là) et les mettra en perspective avec les données de sommeil récupérées chez COROS, disponibles uniquement là. C’est un exemple parmi d’autres, mais il illustre bien comment l’utilisation combinée démultiplie les possibilités par rapport à un seul MCP.

Le jeu d’équilibriste de Strava

Là où la situation devient vraiment intéressante à analyser, c’est sur le plan stratégique. Pour COROS, lancer un MCP était relativement simple: c’est une marque de montres, qui gère ses propres données, et qui n’a pas d’IA propriétaire à protéger. L’ouverture ne coûte rien, elle apporte tout. Pour Strava, c’est beaucoup plus compliqué.

D’un côté, Strava est une plateforme secondaire: elle agrège des données qui viennent de montres Garmin, Polar, Suunto, COROS, Apple Watch, Wahoo… Elle n’est pas la source primaire de ces données. De l’autre, Strava a ses propres fonctionnalités IA dans son abonnement payant. Ouvrir un MCP, c’est potentiellement court-circuiter cette valeur ajoutée.

La réponse de Strava à cette situation est un subtil équilibre de risque et d’intéressement: le MCP n’est disponible que pour les abonnés payants.

Pourquoi? Parce que Strava est particulièrement bien placée vis-à-vis de Garmin, en tout cas pour l’instant. Garmin ne propose pas de MCP officiel. Mais il existe désormais un MCP à disposition pour les utilisateurs Garmin: celui de Strava. Si vous portez une fenix ou une Forerunner et que vous synchronisez tout sur Strava, vous pouvez maintenant connecter vos données à Claude via le MCP de Strava. Et pour ça, il faut un abonnement Strava payant.

C’est un incitatif pour les utilisateurs Garmin à franchir le pas de l’abonnement Strava. Et puisque l’IA intégrée à Strava nécessite aussi un abonnement payant, il n’y a pas de cannibalisation interne: les deux fonctions coexistent sans se manger l’une l’autre.

Mais tout ça ne tient qu’à une simple décision de Garmin. Si Garmin lance son propre MCP (qui serait logiquement réservé aux abonnés Connect+), et s’il est bien implémenté, il surpasserait probablement celui de Strava, parce qu’il intégrerait les données de sommeil, de récupération, de Body Battery, de préparation à l’effort en plus des données sportives. Des données que Strava ne possède tout simplement pas.

Dans ce scénario, le seul atout différenciant de Strava serait les données sociales de la plateforme: les classements sur les segments, les kudos, les interactions avec les clubs. Mais aujourd’hui, ces données ne sont pas disponibles via le MCP, et Claude lui-même le confirme à sa manière:

L’équilibre est donc fin. Strava a une fenêtre d’opportunité, mais Garmin peut retourner la table dans un avenir très proche, ou alors se satisfaire de la situation, en tout cas pour l’instant.

Conclusion

Les connecteurs MCP se multiplient. Après COROS et Strava, Runalize commence aussi à proposer le sien. La machine est en mouvement, et si on ne va pas avec, on restera à quai.

Pour les plateformes natives (Garmin Connect, Polar Flow, Suunto App, COROS) la question n’est plus de savoir si elles vont lancer un MCP, mais quand. Celles qui attendent laisseront un avantage concurrentiel toujours plus grand à celles qui ont déjà sauté le pas.

Pour les plateformes secondaires comme Strava, Training Peaks ou Nolio, le défi est différent: elles devront proposer des fonctions que les plateformes natives ne peuvent pas offrir. L’agrégation multi-sources est un atout, les données sociales en sont un autre. Mais intégrer de l’IA propriétaire dans une plateforme fermée, comme Garmin et Strava le font déjà, c’est une stratégie qui risque de montrer ses limites rapidement face à la puissance et à la flexibilité d’un modèle comme Claude ou ChatGPT connecté directement aux données via MCP.

Ces évolutions vont très vite. Et ceci sans même parler des bouleversements attendus dans le monde de l’IA cette année encore avec l’entrée en bourse quasi simultanée de Open AI et d’Antropic. Évidemment, je reste collé à l’actualité pour continuer à les décrypter et je suis curieux d’avoir vos retours sur vos propres expériences avec le MCP de Strava et les autres!

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