Ich bin Läufer. Anfang März 2026 wollte ich nach einer 6-wöchigen Erkältungspause mal was ausprobieren und habe Claude gefragt, was es von meinem aktuellen Trainingszustand hält. Das Teil hat sich daraufhin meine letzten Aktivitäten aus Tredict geholt, meine Lauf-Kapazitäten, wie FTP und hrMax, analysiert und mir ein strukturiertes Workout vorgeschlagen mit einer Vorausschau und Idee für den ganzen nächsten Monat. Die ersten vorgeschlagenen Trainings bestanden aus Aufwärmen und locker laufen, was bei diesem Tempo natürlich das gleiche ist, dann Auslaufen, aber nicht aus der Blase. Also, nichts Heftiges, aber genau richtig für den Wiedereinstieg. Ich habe auf “In Tredict anwenden” geklickt und das erste Workout lag dann in Tredict auf dem Server. Sekunden später war es auf meiner Garmin-Uhr. Das war der Moment, wo ich gemerkt habe, daß der “Tredict MCP Server” tatsächlich so funktioniert, wie ich mir das bei der Entwicklung vorgestellt hatte. In meinen vorherigen Testläufen mit Claude und der Trainingsplanerstellung war ich bereits beeindruckt, daß Claude es hinbekommt Trainingspläne über mehrere Monate sinnvoll anzulegen. Aber nun war ich hier in der Realität angekommen und laufe tatsächlich den ersten Lauf, den mir Claude geplant hat. Fühlte sich ein wenig wie Zukunft an.

Genau, Tredict hat inzwischen einen eigenen MCP Server! Für mich absolut eine logische Schlussfolgerung. Ausdauersporttrainingsdaten durch LLMs verarbeiten. Das ist universell und generisch einsetzbar. Machen! Den Entwicklungsprozess dazu und was er so kann, möchte ich Euch in diesem Blogartikel etwas darlegen.

Was ist Tredict und was zum Deivel ist MCP?

Wer meinen 6 Jahre älteren Artikel über Tredict gelesen hat oder mich kennt, der weiß, daß ich die Trainingsplattform seit 2019 selber entwickle. Mit Tredict verbindest Du Deine Sportuhr und dann werden Deine ausgeführten Trainings automatisch nach Tredict geladen und vorausgeplante Trainings zurück auf die Uhr. Tredict bietet dabei allerlei Funktionen zur Intensitätssteuerung, Trainingsplanung, Trainingsanalyse mit über 100 Metriken für Läufer, Radfahrer, Schwimmer und viele andere Arten des Ausdauersports, kostenlose Tools für Trainer, ein Trainerverzeichnis, es ist schnell, in Deutschland gehostet, DSGVO-konform und ach, vieles vieles mehr was den ganzen Blog hier vollschreiben würde.

MCP wiederum steht für Model Context Protocol, ein Standard mit dem KI-Assistenten wie Claude, ChatGPT oder Mistral Le Chat auf Datenquellen und Werkzeuge zugreifen können. Ähnlich wie bei einer HTTP-Schnittstelle bzw. API. Der “Tredict MCP Server” stellt eine Schnittstelle bereit, über die ein LLM auf Deine Trainingsdaten in Tredict zugreifen und Trainingspläne und strukturierte Workouts dort anlegen kann. Das Ganze läuft über OAuth2.1, Deine Daten bleiben also unter Deiner Kontrolle.

Ein Monat Training mit Claude und dann weiter!

Nach dem ersten von Claude geplanten Lauf, habe ich dann mit “Claude fragen” und “Training laufen” einfach weitergemacht. Immer schön iterativ. Meine Entscheidung, keine technische. Claude, schau was ich gemacht habe. Claude, was schlägst Du mir als nächstes vor? Und Claude legt mir ein strukturiertes Workout direkt in Tredict an, nahtlos, welches auch sofort über die Tredict-Garmin-API auf meiner Uhr landet. Nichts mit Copy&Paste, sondern einfach im Claude-Chat sagen was Sache ist. Der Rest wird im Hintergrund über den Tredict MCP Server erledigt. Nach 2 Wochen habe ich Claude dann eine ganze Woche vorausplanen lassen. Und das Teil hat wirklich jedes Mal den Nagel auf den Kopf getroffen. Die Aufwände sind quasi schon perfekt berechnet. Nicht zu wenig, nicht zu viel.

Am Ende des Monats, wo Fitness und Leistungsfähigkeit gleichermaßen nach oben stiegen, hatte es bei mir richtig “Klick” gemacht und ich habe den Trainingseffekt voll angefangen zu spüren, wo es in den ersten Wochen doch etwas zäh war. Dann habe ich mich gleich für den Hella Halbmarathon 2026 hier in Hamburg angemeldet! :D

Das werde ich natürlich alles weiter mit Claude planen und auch irgendwie dokumentieren. Die erste Aprilwoche hatte ich leider wieder eine Erkältung, aber ich freue mich schon darauf, Claude zu fragen wie es weitergeht.

Die Trainings-Aufwände wurden von Claude perfekt getroffen und die Tredict-Formkurve geht gleichmäßig nach oben.
Die Trainings-Aufwände wurden von Claude perfekt getroffen und die Tredict-Formkurve geht gleichmäßig nach oben.

Was der MCP Server alles kann

Der MCP-Server stellt 16 Tools bereit. Damit ein LLM wirklich sinnvoll mit Trainingsdaten arbeiten kann, braucht es Zugriff auf ziemlich viel.

Zum Abrufen stehen Trainingslisten für ganze Jahre mit kurzen Zusammenfassungen zur Verfügung, ebenso detaillierte Informationen zu einzelnen Trainings inklusive Zeitreihen, Wattleistungsreihen, GPS-Koordinaten der Route sowie Garmin Running Dynamics wie die Ground Contact Balance. Hinzu kommen die datumsbasierten Kapazitätswert-Revisionen von Tredict mit Werten wie hrMax, FTP und FTPa, die Zonenrevisionen mit datumsbasierten Trainingszoneneinstellungen für Laufen, Radfahren und Schwimmen inklusive Intensitätsstufen sowie HRV- und Schlafdaten.

Auf der Schreibseite lassen sich Titel und Beschreibung einer Aktivität ändern, wiederverwendbare Trainingspläne anlegen (was besonders für Trainer interessant ist, die damit deutlich schneller arbeiten können) und strukturierte Workouts einem Trainingsplan hinzufügen. Diese können dann als komplexe strukturierte Workouts auf die Uhr von Garmin, Suunto, Coros, Wahoo oder icTrainer synchronisiert werden.

Damit ergibt sich eine Reihe praktischer Anwendungsfälle: Das Training lässt sich KI-getrieben vorausplanen, auf Basis einer vorherigen KI-Analyse des Bisherigen. Je nach LLM funktioniert das richtig gut. Intensive Trainings lassen sich analysieren und daraus eine FTP-Bestimmung ableiten. Und Trainingstitel sowie Beschreibungen können durch ein LLM nachgepflegt und verbessert werden, damit man besser danach suchen kann oder einfach mehr Ordnung reinkommt.

Eine Laufaktivität wird in ChatGPT als MCP App in der Tredict UI angezeigt.
Eine Laufaktivität wird in ChatGPT als MCP App in der Tredict UI angezeigt.

Die Sache mit den Tool-Beschreibungen

Die Entwicklung des MCP-Servers war ein langer Prozess mit viel Ausprobieren. Besonders die einzelnen Tool-Beschreibungen so zu definieren, daß sie vernünftig von den LLMs interpretiert und verwendet werden können, hat ordentlich Zeit gekostet. Am besten schlägt sich dabei Claude, zumindest momentan, der ziemlich genau weiß, wann welches Tool benutzt wird. ChatGPT ruft gerne viele kleinere Tools präventiv auf, dann ist aber leider der viel zu kleine Kontext voll und Tools wie das für die Trainingsplanerstellung werden dann vergessen oder nicht mehr aufgerufen.

MCP-Apps und das iFrame-Abenteuer

Der “Tredict MCP Server” beinhaltet auch 2 “MCP Apps”, also interaktive Widgets, die in den Chatverlauf von Claude oder ChatGPT vom MCP-Host geladen werden können. Der Entwicklungsprozess dazu war etwas abenteuerlich. Wenn die MCP-App gut in ChatGPT dargestellt wird, heißt das noch lange nicht, daß sie auch gut in Claude.ai dargestellt wird. Jeder MCP-Host kocht hier sein eigenes Süppchen.

Das erinnerte mich doch sehr an die Zeiten von vor 20 Jahren, wo man eine Webseite verschieden für den Internet Explorer und Netscape Navigator ausliefern musste oder dort Weichen einbaute, um dem jeweiligen Browser ein anderes StyleSheet und JavaScript zu geben. Diese Zeiten sind ja heute vorbei, eine Webseite läuft in jedem Browser gleichermaßen, man achtet nur noch auf die Plattform wie z.B. Mobile oder Desktop. Bei MCP-Apps geht das noch nicht. “Write once, run everywhere” ist noch in der Ferne. “Write twice, run once” trifft es doch besser. :-)

Des Weiteren laufen die MCP-Apps in einem iFrame, was weitere Schwierigkeiten mit authentifizierten Inhalten macht. Der MCP-Host fragt bei Tredict den normalen OAuth-Flow an, aber die benutzerbezogenen Daten müssen halt irgendwie in das iFrame kommen, welches aber den Zugriffsschlüssel gar nicht besitzt. Das Problem konnte ich durch meine Erfahrung datenschutzsicher lösen. Eine Dokumentation seitens Anthropic oder OpenAI gibt es dafür keinesfalls. Das ist alles noch richtig Early Stage bei Denen. :-O Wer wissen will, wie das alles geht oder ich das machen soll, kann mich gerne teuer buchen. Ich bin ja selbständiger Softwareentwickler und Berater </Werbung>.

Und leider, Mistral Le Chat kann keine MCP-Apps in den Chatverlauf einbinden. Das ist natürlich schade, aber auch kein Weltuntergang, denn die normalen datenbearbeitenden Tools sind auch dort alle verfügbar. So kann man bei einem europäischen KI-Anbieter sein, wenn man diesen bevorzugt. Allerdings muss man dann ein paar Abstriche mit der Leistungsfähigkeit in Kauf nehmen. Die Mistral-Modelle sind leider ein gutes Stück zurück.

Ein Trainingsplan wurde von Claude direkt in Tredict erstellt.
Ein Trainingsplan wurde von Claude direkt in Tredict erstellt.

Wie verbindet man sich?

Wer das selber ausprobieren möchte, braucht ein Konto beim jeweiligen KI-Anbieter und natürlich auch ein Tredict-Konto.

Claude: Unter “Anpassen -> Konnektoren” einen benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen mit der Server-URL https://www.tredict.com/api/mcp/v2 und der Client-ID claude. Dann den OAuth-Flow durchlaufen. Anleitung

ChatGPT: In den Einstellungen unter “Apps” den Entwicklermodus aktivieren, eine neue App erstellen mit derselben Server-URL und der Client-ID openai. Wird von Tredict derzeit als experimentell eingestuft. Anleitung

Mistral Le Chat: Unter “Intelligence -> Connectors” einen Connector hinzufügen. Hier braucht man einen Personal API Token aus Tredict, den man in den Tredict-Einstellungen unter “Personal API/MCP -> Access Tokens” erzeugt. Anleitung

Die vollständige technische Dokumentation des MCP-Servers ist ebenfalls verfügbar, für alle die andere MCP-kompatible Clients verwenden wollen.

Mich motiviert es

Insgesamt ist der “Tredict MCP Server” eine nützliche Erweiterung für die Tredict-Trainingsplattform und wirklich hilfreich bei der Erstellung von Trainings, Aktivitätspflege und im Dialog mit einem LLM auch für die eigene Motivation, da man mit einem guten LLM seine eigenen Gedanken reflektieren und erweitern kann. Mich hat diese Möglichkeit auf jeden Fall wieder zum konstanten Laufen gebracht, wo ich doch vorher ein kleines Motivationstief hatte.

Ein LLM ist natürlich kein Ersatz für einen echten Trainer. Aber als Werkzeug, um sich selber zu organisieren, zu motivieren und seine Trainingsplanung zu strukturieren, funktioniert es erstaunlich gut und das gilt für Athleten und Trainer gleichermaßen!

Wer sich das Ganze im Detail anschauen möchte: KI-Assistenten und LLMs mit dem Tredict MCP Server verwenden.