KI-Assistenten und LLMs mit Hilfe des Tredict-MCP-Server und interaktiver MCP-Apps verwenden

Nutze KI-Assistenten und Agenten wie Claude, ChatGPT oder Mistral Le Chat zusammen mit dem Tredict-MCP-Server, um Deine Trainingshistorie analysieren zu lassen, Kapazitätswerte wie den FTP zu bestimmen oder sogar komplette Trainingspläne direkt in Tredict zu erstellen.

Nach einem Haufen Arbeit freut sich Tredict Dir den Tredict-MCP-Server vorstellen zu können.

Durch KI-gestützte Assistenten und Agenten erweitert sich das Spektrum der Trainingsanalyse und -planung im Ausdauersport enorm. Tredict verbindet als herstellerunabhängige Plattform auf der einen Seite Sportuhren-Hersteller wie Garmin, Suunto, Wahoo oder Coros, die vollautomatisch ausgeführte Trainings aufzeichnen, strukturierte Workouts aus dem Kalender ausführen und mit Tredict synchronisieren können, mit KI-gestützter Trainingsanalyse und Trainingsplanerstellung direkt für Tredict durch LLMs wie Claude, ChatGPT, Mistral oder Gemini auf der anderen Seite. Damit ist Tredict die erste unabhängige Plattform, die diesen Kreis offiziell schließt!

Das Beste daran aber ist, daß Du entscheiden kannst, ob Du den Tredict-MCP-Server mit einem KI-Anbieter verbinden möchtest oder nicht. Du verwendest Tredict also mit der KI und dem Large Language Model (LLM) Deiner Wahl, nicht anders herum. So bleibt Tredict seinem Grundsatz treu und die Hoheit und Sicherheit Deiner Daten ist und bleibt wie immer sakrosankt.

Eine weitere Novität sind außerdem die sogenannten MCP-Apps des Tredict-MCP-Servers. Das sind interaktive UI-Elemente, die direkt in die Chats von Claude.ai oder ChatGPT eingebettet werden können und so die klassische, rein textbasierte Arbeitsweise von MCP um etwas Visuelles und Haptisches erweitern.

Wenn Du mehr über die technische Architektur des "Model Context Protocol" erfahren möchtest, kannst Du hier den FAQ-Eintrag dazu lesen:
Was ist das Model Context Protocol - MCP?

Mistral Le Chat setzt bessere Titel für Trainingseinheiten in Tredict.

Bedeutung für Athleten und Ausdauersportler

LLMs können Dir bei Aufgaben und Analysen helfen, die vorher entweder sehr mühsam oder sogar unmöglich waren.

Stell Dir vor, Du hast ein kompliziertes Intervalltraining oder Fahrtspiel aufgezeichnet und möchtest dieses als strukturiertes Workout nachbauen. Ein LLM kann genau das für Dich tun, indem es die aufgezeichneten Zeitreihen Deines Trainings analysiert und daraus direkt in einem Tredict-Trainingsplan ein strukturiertes Workout anlegt, das Du anschließend als Vorlage speichern oder direkt zur erneuten Ausführung auf Deine Sportuhr laden kannst.

Oder Du lässt eine LLM Deine Trainingshistorie analysieren, auch über große Zeiträume hinweg, und kannst Dir eine Zusammenfassung besonderer Trainingseinheiten anzeigen lassen, wie sich Deine Ausdauerleistung verändert hat oder Du lässt Dir bessere Titel und Beschreibungen für Deine Trainingseinheiten von der KI setzen, so daß Dein Trainingskalender deutlich aufgeräumter wird und Du direkt in Tredict einen besseren Überlick Deiner Trainingshistorie bekommst.

Durch die Analyse Deiner Trainings der letzten Monate und die Detailanalyse einzelner starker Einheiten wie Wettkämpfe, Intervalltrainings oder Schwellenwertläufe kann ein LLM Deine Kapazitätswerte bestimmen, wie Deinen FTP (Functional Threshold Power), FTPa (Functional Threshold Pace) oder hrLth (Heart Rate Lactate Threshold). Im Zusammenhang mit der automatischen Erkennung dieser Werte in Tredict ergibt sich so eine besonders präzise Einschätzung Deiner aktuellen Leistungsfähigkeit.

Und nun die Krönung: Auf Basis Deiner Trainingshistorie und Kapazitätswerte kann ein LLM direkt in Tredict einen vollständigen Trainingsplan erstellen, inklusive strukturierter Workouts, die Du direkt auf Deiner Sportuhr ausführen kannst. Die KI erkennt dabei in der Regel sogar, ob Du leistungsbasiert trainierst, etwa mit einem Leistungsmesser am Rennrad oder einem Stryd-Footpod, oder herzfrequenzbasiert mit einem Brustgurt. Ob Du Triathlet, Rennradfahrer, Läufer oder Schwimmer bist, die KI erstellt den Plan passend zu Dir direkt in einem Tredict-Trainingsplan.

Ein wichtiger Hinweis sei dennoch erlaubt, denn ein LLM ist kein Ersatz für einen Trainer! Wenn Du bisher noch nie eigene Trainingspläne erstellt hast, solltest Du einen KI-generierten Plan nicht ungeprüft übernehmen. Du kannst möglicherweise nicht einschätzen, ob er wirklich zu Dir passt. Wer verlässliches Fachwissen im Ausdauersport benötigt, sollte sich eine erfahrene Trainerin oder einen erfahrenen Trainer suchen. Die KI verändert dieses Verhältnis zwischen Athlet und Trainer nicht und kann es nicht ersetzen, sie kann aber bestehende Prozesse für alle Beteiligten deutlich vereinfachen.

Claude erstellt einen wiederverwendbaren Trainingsplan für das Laufen und Schwimmen direkt in Tredict.

Bedeutung für Trainer

Da Trainer mithilfe eines LLMs direkt in Tredict wiederverwendbare Trainingspläne anlegen können, entfallen die mühsamen Schritte der manuellen Erstellung einzelner Segmente eines strukturierten Workouts, wie etwa bei einem Intervalltraining. Als Trainer formulierst Du einfach im KI-Chat, welche Art von strukturiertem Workout Du haben möchtest, und es wird automatisch ein wiederverwendbarer Trainingsplan mit diesem Workout erstellt, den Du direkt bei Deinen Athleten anwenden kannst und der dann automatisch auf deren Sportuhr zur Ausführung geladen wird.

Geht man noch einen Schritt weiter, lassen sich durch eine präzise Anfrage an das LLM komplette Trainingspläne erstellen, die strukturierte Workouts über Wochen und Monate hinweg beinhalten! Mit Deinem professionellem Trainerwissen kuratierst Du die erstellten Pläne anschließend und baust so in kürzerer Zeit einen Fundus an wiederverwendbaren Trainingsplänen und Workouts auf, die genau Deiner Vorstellung entsprechen und trotzdem Deine Handschrift tragen. Die gewonnene Zeit kannst Du wiederum in die persönliche Arbeit mit Deinen Ausdauersportlern investieren.

Ja, das funktioniert wirklich! Probiere es aus.

Was geht nicht? Das LLM hat über den Tredict-MCP-Server keinen Zugriff auf die Trainingsdaten Deiner Athleten, da diese Daten sonst an Dritte weitergeleitet würden. Das ist natürlich keine gute Idee.

Unterstützte KI-Assistenten und -Plattformen

Ganz generell wird jeder KI-Assistent unterstützt, der als MCP-Host bzw. MCP-Client fungiert und einen MCP-Server mit Authorisierung einbinden kann. Auf manchen Plattformen wird dies als "MCP Konnektor" bezeichnet, in agentischen Terminals hingegen häufig schlicht "MCP Server" genannt.

Manche Plattformen nutzen dabei die OAuth2.1-Autorisierungsmethode, bei Anderen kannst Du einen Bearer Token verwenden, den Du unter Einstellungen → Personal API / MCP erstellen kannst.

Vorgefertigte Verbindungs-Anleitungen

Hier findest Du ein paar vorgefertigte Anleitungen zur Verbindung des Tredict-MCP-Servers mit populären KI-Assistenten:

ChatGPT bestimmt den Functional Threshold Power

ChatGPT bestimmt den aktuellen Lauf-FTP des Athleten mit Hilfe des Tredict-MCP-Servers.

Probleme

LLMs arbeiten probabilistisch und nicht deterministisch und so können Antworten und Trainingspläne bei jeder Anfrage unterschiedlich ausfallen. Je nach Modell und Kontextgröße können dabei teils deutliche Abweichungen entstehen. Leistungsstarke LLMs mit großem Kontextfenster liefern auch bei komplexen Trainingsplänen ausgesprochen gute Ergebnisse, während schwächere Modelle mit kleinem Kontextfenster oder niedrigem Limit bei komplexeren Strukturen schnell an ihre Grenzen stoßen und einfach die Arbeit einstellen. So liegt es auch ein wenig an Dir, herauszufinden, welches LLM Du für welche Aufgaben mit Deiner Trainingsplanung am besten einsetzt, zumal sich die Gegebenheiten recht schnell ändern können. Momentan (Stand Februar 2026) belegt Claude im Zusammenspiel mit dem Tredict-MCP-Server die Spitzenposition und liefert durchweg ausgezeichnete Ergebnisse bei der Trainingsplanerstellung für Ausdauersportler.

Wenn Du externe KI-Plattformen wie Claude von Anthropic oder ChatGPT von OpenAI verwendest und dort den Tredict-MCP-Server einbindest, werden, je nach Berechtigungs-Einstellung in Tredict, Deine Trainingsdaten an diese Anbieter übertragen. Ob das ein Problem darstellt, muss jeder für sich selbst entscheiden, es schadet jedoch nicht, die Datenschutzbestimmungen der jeweiligen Plattform zu lesen. Eine Alternative bieten lokale oder selbst gehostete Modelle, z.B. Qwen mit Ollama, die für einfachere Aufgaben wie die Verbesserung von Aktivitätstiteln oder die Analyse der Trainingshistorie heute schon gut geeignet sind, bei komplexeren Strukturen wie Trainingsplänen jedoch schnell an ihre Grenzen stoßen. Als europäische Alternative zu OpenAI und Anthropic haben sich die Modelle von Mistral AI aus Frankreich ebenfalls einen Namen gemacht und lassen sich, inklusive MCP-Konnektor, auch direkt auf ihrer eigenen Plattform Le Chat verwenden.

Felix Gertz
Felix ist Erfinder und Entwickler der Ausdauersport-Trainingsplattform Tredict. Seit 2020 wird Tredict als Plattform für die Trainingsanalyse und Trainingsplanung bei Ausdauersportler:innen und Trainer:innen auf der ganzen Welt geschätzt.