Geschlossene Beta in Vorbereitung

Dein Modell weiß, wo deine Zone 2 liegt.

training mcp gibt Claude, ChatGPT und anderen Sprachmodellen Zugriff auf deine Trainingsdaten und auf eine Wissensbasis aus der Sportwissenschaft. Dein Modell baut damit Trainingspläne aus deinen echten Zahlen, wertet Einheiten aus und sagt dir, ob heute Intervalle drin sind. Seine Empfehlungen stützt es auf Studien, die es dir auch nennt.

Die Beta startet mit einer kleinen Gruppe. Registrierung und Abo öffnen danach.

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Wie war mein Lauf gestern? Erklär's mir ohne Fachbegriffe.
Einfach erklärt Ein ruhiger, gleichmäßiger Lauf, fast durchgehend im lockeren Bereich. Genau so baust du Grundlage auf. Dass dein Puls zum Ende leicht gestiegen ist, ist nach 12 Kilometern normal.
Und genauer, mit Zonen?
Mit Details 71 % der Zeit in Zone 2, 22 % in Zone 3, die Pulsdrift lag bei 4,1 %. Unter 5 % gilt das als Zeichen einer guten aeroben Grundlage.
Sollte ich mehr in Zone 3 laufen?
Mit Quelle Eher nicht. Bei Freizeitläufern hat viel lockerer Umfang mit wenigen harten Einheiten besser gewirkt als viel mittleres Tempo (Muñoz et al. 2014). Dein Anteil passt also.
Anwendung

Was du dein Modell fragen kannst

Du schreibst wie mit einem Trainer. Welche Daten und Studien es dafür braucht, holt sich das Modell selbst.

  • „Bau mir einen Plan für den Halbmarathon am 14. März. Ich habe vier Tage pro Woche Zeit.“
  • „Wie war meine Woche? Habe ich zu viel im mittleren Bereich trainiert?“
  • „Ich habe schlecht geschlafen. Intervalle oder lieber locker?“
  • „Werte den Lauf von gestern aus. Warum ist der Puls am Ende so gestiegen?“
  • „Wie lange sollte mein Taper vor der Mitteldistanz sein, und was sagt die Forschung dazu?“
  • „Meine Physiotherapeutin sagt: zwei Wochen keine Sprünge und kein Bergablaufen. Plan die nächsten zwei Wochen darum herum.“

Für den Einstieg liefert training mcp drei Vorlagen mit: Wochenrückblick, Einheit erklären und Trainingsplan. Du wählst jeweils, ob du es einfach erklärt, mit den wichtigsten Zahlen oder mit allen Details und Studien haben willst.

Zwölf Befunde aus dem Kompendium ansehen, mit Zahl und Quelle Trainingsplan mit ChatGPT oder Claude erstellen: Anleitung mit Beispiel-Prompt
Beispiel

So sieht eine Antwort mit Daten aus

Ich bin heute ziemlich platt. Soll ich die Intervalle trotzdem laufen?
Deine HRV liegt heute 12 % unter deinem Mittel der letzten vier Wochen, der Ruhepuls fünf Schläge darüber, und die Belastung ist in den letzten zwei Wochen schneller gestiegen als deine Grundlage. Ich würde die Intervalle auf Donnerstag schieben und heute 40 Minuten locker in Zone 2 laufen. Eine Einschränkung: Die oft zitierte Regel, dass ein ACWR über 1,5 das Verletzungsrisiko erhöht, stammt aus Gabbett 2016 und ist methodisch umstritten. Ich stütze mich deshalb vor allem auf HRV und Ruhepuls.

Dafür hat dein Modell abgerufen: HRV, Ruhepuls und Schlaf von heute, deine Belastung der letzten zwei Wochen und den Forschungsstand zur ACWR-Regel.

Erfundene Messwerte, echte Quellen. Die Werkzeuge liefern Zahlen und Befunde, die Antwort formuliert dein Modell.

Daten

Aus den Quellen, die du schon nutzt

Deine Uhr misst, training mcp sammelt, gleicht ab und rechnet die Kennzahlen. Dein Modell bekommt Einheiten, Tageswerte und Belastung so aufbereitet, dass es damit planen kann.

Garmin
Connect
intervals.icu
Coros, Wahoo, Polar …
Apple Health
per iPhone-App
RunGap
Webhook
FIT-Dateien
Upload
Sportwissenschaft
über 2.000 Befunde →
training mcp
MCP-Server
Archiv · Gedächtnis
Dein Sprachmodell
ClaudeChatGPTweitere MCP-Clients

Garmin

Direkt aus Garmin Connect: Aktivitäten mit allen Messwerten, dazu Schlaf, HRV und Ruhepuls.

intervals.icu

Coros, Wahoo, Polar, Suunto, Zwift und weitere, verbunden über dein Konto bei intervals.icu.

Apple Health

Über die iPhone-App von training mcp: Workouts, Herzfrequenz, HRV, Schlaf und Körperwerte.

RunGap und FIT-Dateien

Automatisch per Webhook aus RunGap oder als FIT-Datei zum Hochladen.

Daten von Strava sind ausgeschlossen. Strava untersagt seit Juni 2026 die Weitergabe an KI-Anwendungen.

Was dein Modell abfragen kann

  • Jede Einheit mit Runden, Pulszonen und wie sich der Puls im Verlauf verändert hat
  • Schlaf, Ruhepuls und HRV, verglichen mit deinen üblichen Werten
  • Wie sich deine Belastung über Wochen entwickelt und ob die Erholung mithält
  • Wie viel du pro Woche in jeder Sportart trainierst
Gedächtnis

Ein Gedächtnis für dein Training

Ein Chat fängt normalerweise bei null an. training mcp speichert, was du trainierst und was du deinem Modell erzählst, und gibt es im nächsten Gespräch wieder heraus. Weil das Gedächtnis am Server hängt und nicht am Chat, weiß Claude dasselbe wie ChatGPT.

Was deine Uhr misst

Alle Einheiten und Tageswerte aus deinen Quellen, an einem Ort und über Jahre. Kommt dieselbe Einheit aus zwei Quellen, wird sie zusammengeführt. Aus der Historie rechnet training mcp, wie sich Belastung und Erholung entwickeln.

Was du erzählst

Deine Ziele und Rennen, deine Schwellen und die Tage, an denen du Zeit hast. Wie sich eine Einheit angefühlt hat, warum eine ausgefallen ist, was ihr entschieden habt, dazu dein Krafttraining. Dein Modell legt das selbst ab, sobald es im Gespräch vorkommt.

Nach dem Start kommen geplante Einheiten dazu, die mit deinem tatsächlichen Training abgeglichen werden, sowie Ausrüstung und Abwesenheiten.

Nichts wird still überschrieben. Widerspricht ein neuer Eintrag einem alten, fragt dein Modell nach. Löschen kannst nur du, im Konto.

Wie lange hat es nach dem Marathon im April gedauert, bis ich wieder hart trainiert habe?
Beispiel Du hattest am 28. April notiert, dass die Beine nach dem Rennen noch schwer sind. Danach bist du zwei Wochen nur locker gelaufen. Deine HRV war am 9. Mai wieder in deinem üblichen Bereich, die erste harte Einheit kam am 14. Mai.
Wissenschaft

Damit dein Modell nichts erfindet

Sprachmodelle antworten flüssig, auch wenn sie es nicht wissen. Bei Trainingsfragen klingt eine erfundene Faustregel genauso überzeugend wie ein belegter Befund, und von außen ist der Unterschied nicht zu sehen.

training mcp gibt deinem Modell deshalb eine Grundlage aus der Sportwissenschaft. Bevor es dir etwas zu Umfang, Intensität, Erholung oder Ernährung empfiehlt, schlägt es dort nach und stützt die Antwort auf das, was die Forschung tatsächlich zeigt.

Über 2.000 Befunde aus der Forschung

Zu Trainingsplanung, Belastung und Erholung, Ernährung, Psychologie, Verletzungen, Technik und Messgenauigkeit der Uhr. Jeder Befund nennt seine Quelle, eine Studie oder ein Fachbuch.

Wie gut etwas belegt ist

Jeder Befund trägt eine Belegstärke. Wo sich die Forschung widerspricht, steht das dabei, und dein Modell sagt es dir.

Passend zu dir

Sportart, Alter und Umfang aus deinen Daten bestimmen, welche Befunde zählen. Was an Elite-Radfahrern gemessen wurde, gilt für eine Hobbyläuferin nur eingeschränkt, und das steht dann auch so da.

Zwölf Beispiele ansehen, mit Zahl und Quelle

Ganz verhindern lässt sich das Erfinden nicht, ein Sprachmodell bleibt ein Sprachmodell. Aber es hat eine belegte Grundlage, und du kannst nachprüfen, worauf es sich beruft.

Worauf sich die Antwort zu Zone 3 stützt
  • Gut trainierte Ausdauersportler trainieren den Großteil ihrer Zeit lockerSeiler 2010; Stöggl & Sperlich 2015 · Belegstärke stark
  • Bei Freizeitläufern wirkt viel locker, wenig hart besser als viel mittleres TempoMuñoz et al. 2014 · Belegstärke mittel
  • Mittleres Tempo ermüdet stark, ohne mehr zu bringen („Black Hole“)Seiler & Kjerland 2006, eher Hypothese · Belegstärke schwach
stark
mehrere gute Studien, gleiche Richtung
mittel
einzelne Studien oder gemischte Ergebnisse
schwach
Beobachtung, Erfahrung, wenig Forschung
Einrichtung

In drei Schritten im Gespräch

  1. 1

    Konto anlegen und Quelle verbinden

    Garmin oder intervals.icu verknüpfen oder die iPhone-App für Apple Health installieren. Die Historie kommt beim ersten Abgleich mit.

  2. 2

    Server im Client eintragen

    In Claude oder ChatGPT fügst du die Adresse von training mcp als Connector hinzu und meldest dich einmal an.

  3. 3

    Losfragen

    Nach einem Plan, einer Auswertung oder einer Entscheidung für heute. Dein Modell ruft die Werkzeuge selbst auf, sobald es Daten oder Belege braucht.

Anleitung für Claude, ChatGPT und andere Clients
Datenschutz

Gesundheitsdaten bleiben in Deutschland

Gehostet in Deutschland

Server und Datenbank laufen in Deutschland, Sicherungen liegen verschlüsselt in Frankfurt.

Weitergabe nur auf deinen Abruf

Deine Daten gehen nur an das Sprachmodell, das du selbst verbindest. Verkauft oder für Werbung genutzt wird nichts, und training mcp ruft selbst kein Sprachmodell auf.

Einwilligung, die du zurücknehmen kannst

Getrennt für Verarbeitung und Weitergabe. Export und Löschung erledigst du im Konto.

Analyse nur mit Einwilligung

Keine Werbung. Wie die Seite genutzt wird, misst Google Analytics, aber erst, wenn du zustimmst. Ohne Zustimmung setzt sie keine Cookies.

Was mit deinen Daten beim Anbieter deines Sprachmodells geschieht, regeln dessen Bedingungen.

Preis

Ab 2,99 € im Monat

Basis enthält deine Daten und alle Werkzeuge, die schreiben dürfen. Plus legt das Kompendium, die Auswertung im Web und die Ausgabe als PDF, Mail und Workout dazu.

Buchbar ab 1. November 2026, Preise inklusive Umsatzsteuer. Die Beta ist kostenlos.

Alle Stufen im Vergleich
Fragen

Häufige Fragen