
TrainerRoad MCP
TrainerRoad no ChatGPT, no Claude e em todo app MCP.
TrainerRoad não tem servidor MCP oficial.
O Memory.fit é um servidor MCP hospedado para atletas: conecte TrainerRoad no app Memory.fit, adicione um endereço à sua IA e ela lê treinos planejados por data, nome do treino e duração planejada.
Você precisa do app Memory.fit no Android (o app para iPhone chega em breve) e de uma IA que aceite adicionar um conector personalizado.
O endereço para adicionar à sua IA
https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroadEndereço MCP: https://api.memory.fit/mcp
TrainerRoad e sua IA, em resumo
- TrainerRoad: MCP oficial
- Nenhum
- Memory.fit
- Servidor MCP hospedado, nada a instalar
- O que sua IA lê
- Treinos planejados por data, Nome do treino, Duração planejada
- Treinos para TrainerRoad
- Não
- Funciona em
- ChatGPT, Claude, Grok Bot, Gemini e qualquer app MCP
- Preço
- $9 por mês ou $69 por ano, com 7 dias grátis
Verificado em 28 de outubro de 2026.
O que sua IA lê
O que sua IA pode ler de TrainerRoad
Depois de conectar TrainerRoad no app Memory.fit, toda IA que você adicionar lê o mesmo histórico, com as próprias permissões.
- Treinos planejados por data
- Nome do treino
- Duração planejada
- TSS e fator de intensidade planejados, quando o TrainerRoad os inclui
As ferramentas que leem esses dados:get_workoutsget_training_planget_day
Configuração
Configure TrainerRoad na sua IA
1. No app Memory.fit
- 01Em trainerroad.com, abra Profile → Calendar Sync e copie sua Calendar URL.
- 02No app Memory.fit, abra Configurações → Dados de saúde → TrainerRoad.
- 03Cole o link e toque em Conectar.
- 04O Memory.fit verifica seu calendário a cada hora: treinos remarcados ou removidos são atualizados.
2. Na sua IA
Escolha sua IA. Cada uma faz login com sua conta do Memory.fit.
ChatGPTEm um computador · cerca de dois minutos
- 01No chatgpt.com, abra Plugins e toque em +, depois em Add custom MCP server
- 02Dê o nome de Memory.fit e cole o endereço
- 03Escolha OAuth, confirme o aviso, depois Create as a plugin e faça login
- 04Em uma nova conversa, digite @ e escolha Memory.fit
O endereço: https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad
Em breve: com um toque, pelo diretório de plugins do ChatGPT.
ClaudeQualquer plano · cerca de um minuto
- 01Instalar no Claude
- 02Toque em Add e faça login no Memory.fit
- 03Em uma conversa, ative o Memory.fit em + › Connectors
O Claude adiciona novos conectores na web ou no app para computador. No celular, use um computador uma vez e depois funciona também no app do Claude.
Grok BotVem com X Premium, Super ou Ultra, ou um plano antigo do Cursor
- 01No app Memory.fit, abra Configurações → Agentes de IA → Grok Bot e copie seu link do Memory.fit.
- 02Abra o Grok Bot no computador ou no celular e mande uma mensagem a qualquer um dos seus Bots.
- 03Envie “Add a custom MCP server called Memory.fit at” e cole seu link do Memory.fit.
- 04Confira o nome e o link que aparecem e aprove.
- 05Toque em Authorize e entre com sua conta do Memory.fit. O Memory.fit funciona a partir da sua próxima mensagem.
O endereço: https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad
GeminiConta pessoal do Google · 18+
- 01No gemini.google.com: Customize › Connectors
- 02Toque em + Custom
- 03Cole o endereço, toque em Next, depois em Connect e faça login no Memory.fit
- 04Em uma conversa, digite @ e escolha o Memory.fit em Connectors
O endereço: https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad
Não encontrou o botão + Custom? Contas de trabalho não têm esse botão: use uma conta pessoal do Google. O Gemini pede sua permissão para cada alteração que faz.
GrokLogin · cerca de um minuto
- 01Copie o endereço
- 02No Grok: Settings › Connectors › Custom Connector › Connect
- 03Dê o nome de Memory.fit, cole o endereço, toque em Add Connector e faça login no Memory.fit
O endereço: https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad
Cursor
- 01No app Memory.fit, abra Configurações → Agentes de IA → Cursor e crie sua chave.
- 02Adicione o bloco em ~/.cursor/mcp.json (ou .cursor/mcp.json em um projeto).
- 03Confira se em Cursor Settings → Tools & MCP o Memory.fit aparece como conectado.
{
"mcpServers": {
"memory-fit": {
"url": "https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad",
"headers": { "Authorization": "Bearer mem_pat_your_key" }
}
}
}O Cursor se conecta com uma chave do app Memory.fit. Cole a chave nas configurações do Cursor, nunca em uma conversa.
Claude CodeEm um computador · Claude Code · cerca de um minuto
- 01No seu terminal, execute o comando
- 02Abra o Claude Code e execute /mcp
- 03Escolha memory-fit e faça login no Memory.fit
claude mcp add --transport http memory-fit "https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad"CodexEm um computador · Codex CLI · cerca de um minuto
- 01No seu terminal, execute o comando
- 02Depois execute: codex mcp login memory-fit
- 03Faça login no Memory.fit no navegador que abrir
codex mcp add memory-fit --url "https://api.memory.fit/mcp?src=mcp-trainerroad"Mais IAs, passo a passo:
Experimente
Experimente estes prompts
“Leia meus treinos do TrainerRoad da próxima semana e me diga quais dias pedem mais nutrição.”
Usa:get_workoutsget_day
“Escreva um plano de nutrição para o treino de sábado do TrainerRoad.”
Usa:get_workoutsset_session_fuel_plan
“Planeje minhas refeições de acordo com os dois treinos mais pesados do TrainerRoad desta semana.”
Usa:get_workoutsset_meal_plan
“Encaixe duas corridas leves no meu plano do TrainerRoad desta semana.”
Usa:get_workoutsplan_session
Suas opções
Todas as formas de levar TrainerRoad para uma IA
TrainerRoad não mantém servidor MCP. Servidores da comunidade rodam no seu computador, serviços hospedados fazem isso por você, assim como o Memory.fit.
| Opção | Onde roda | O que você precisa |
|---|---|---|
| Servidor da comunidadegesteves/domestiqueEm um servidor que você implanta | Em um servidor que você implanta | O link do seu calendário do TrainerRoad mais as chaves do intervals.icu e da WHOOP, implantados em um servidor seu. |
| Servidor MCP hospedadoMemory.fit MCPHospedado, no ChatGPT, no Claude, no Grok Bot, no Gemini e em qualquer app MCP | Hospedado, no ChatGPT, no Claude, no Grok Bot, no Gemini e em qualquer app MCP | O app Memory.fit e a conexão com TrainerRoad. $9 por mês ou $69 por ano, com 7 dias grátis. |
Quando outra opção é melhor
- Você quer o plano do TrainerRoad ao lado do intervals.icu e da WHOOP e não se importa de rodar seu próprio servidor: o Domestique lê o mesmo link de calendário.
Limites, sem rodeios
- O link do calendário traz só treinos planejados. Um pedal que você termina chega à sua IA quando um ciclocomputador ou relógio conectado ao Memory.fit também o gravou.
- O TrainerRoad envia os pedais concluídos para o Garmin Connect e para o Strava. A cópia do Strava nunca chega à sua IA, e não contamos com a cópia que ele envia ao Garmin Connect.
- O Memory.fit verifica seu calendário do TrainerRoad a cada hora, então um treino remarcado é atualizado em até uma hora.
Fontes, verificadas em 28 de outubro de 2026
- github.com/gesteves/domestique: TRAINERROAD_CALENDAR_URL, intervals.icu API key, WHOOP OAuth; Node, deploys to Fly.io
- support.trainerroad.com/hc/en-us/articles/33795416138139-Syncing-TrainerRoad-With-Third-Party-Platforms: TrainerRoad exports completed workouts to Garmin Connect and Strava
Perguntas
TrainerRoad MCP, em resumo.
Não. TrainerRoad não tem servidor MCP. Existem servidores da comunidade, e você mesmo os executa.
Sim. Conecte TrainerRoad no app Memory.fit, adicione o Memory.fit ao ChatGPT como conector e o ChatGPT passa a ler esses dados. O Claude e qualquer app MCP funcionam do mesmo jeito.
Não. O Memory.fit é hospedado: você adiciona um endereço à sua IA e faz login com sua conta do Memory.fit. Nada para instalar, nenhuma senha de outro serviço para colar.
Cada IA recebe só as permissões que você permitir, toda mudança aparece no app com quem a fez, e você pode desconectar uma IA ou uma fonte a qualquer momento.
Não pelo TrainerRoad: o link do calendário dele traz só treinos planejados. Um pedal chega à sua IA quando o ciclocomputador ou o relógio que o gravou está conectado ao Memory.fit.
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- O que o Memory.fit lê de TrainerRoad
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Seu próximo capítulo começa com tudo o que você aprendeu.
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