Codex mit Tredict verbinden

FAQ

Hinweis: Die Verwendung von Codex mit dem Tredict MCP Server wird derzeit von Tredict als experimentell eingestuft.

LLMs sind künstliche Systeme, die Fehler machen, und kein Ersatz für einen Trainer oder den eigenen Verstand.

Füge den Tredict MCP Server zur Codex CLI hinzu, indem Du in Deinem Terminal die folgendene Befehle ausführst.

MCP-Server-Konfiguration zu Codex hinzufügen

Öffne die Konfigurationsdatei von OpenAI Codex unter ~/.codex/config.toml.

[mcp_servers.tredict]
url = "https://www.tredict.com/api/mcp/v2"
bearer_token_env_var = "TREDICT_PERSONAL_API_KEY"
enabled = true

Tredict Personal API Zugriffstoken erstellen

Erstelle einen persönlichen "Tredict API Zugriffstoken" unter Einstellungen -> Personal API / MCP -> Zugriffstoken.

Kopiere den Zugriffstoken in die Zwischenablage und füge ihn zu Deinen Umgebungsvariablen hinzu:
export TREDICT_PERSONAL_API_KEY='dein_persönlicher_api_token'

Speichere bei Bedarf den Token mit einem Umgebungsvariablenmanager und sei vorsichtig, daß der Token nicht entwendet wird, insbesondere durch Prompt-Injection-Attacks oder zu umfangreiche Dateisystem-Lese-Berechtigungen für Codex und Co.

MCP Server Konfiguration überprüfen

Überprüfe nun ob der MCP Server korrekt zu Codex hinzugefügt wurde.
codex mcp get tredict
codex mcp list

Tredict MCP Server in Codex verwenden

Jetzt kannst Du Codex CLI ausführen und mit folgendem Befehl siehst Du nun die Tools-Liste des Tredict MCP Servers:
/mcp

Wenn das gut aussieht, starte einfach mit der Eingabe Deiner Prompts an Codex. Codex wird bei Bedarf automatischen den Tredict MCP Server anfragen, ohne das Du diesen weiter auswählen musst.

Beispiel-Prompts mit Codex CLI

Jetzt kannst Du "Tredict MCP Tools" direkt in der Codex CLI verwenden, beispielsweise durch diese Prompts:

"Ermittle meinen Lauf-FTP durch Analyse meiner Trainingshistorie in Tredict."

"Zeige mir eine Zusammenfassung meines coolsten Trainings vom letzten Jahr."

"Erstelle einen 2-wöchigen, herzfrequenzbasierten Lauf-Trainingsplan direkt in Tredict mit dem 'plan-creation' Tool. Jede Trainingseinheit sollte sowohl Dauer als auch geschätztes Tempo enthalten. Der Plan sollte locker sein, mit 4 Trainingseinheiten pro Woche. Integriere einige Läufe mit Steigerungen und eine einfache Intervall-Session pro Woche. Analysiere vor der Erstellung des Plans meine Trainingshistorie und aktuellen Kapazitäten, um meine Fitness besser einschätzen zu können."

In der Codex CLI wird die Trainingshistorie aus Tredict analysiert.

Die Trainingshistorie eines Ausdauerläufers wird von OpenAI Codex analysiert.

Hier findest du eine ausführliche Beschreibung der Tools, Prompts und Ressourcen des "Tredict MCP Server": Tredict MCP Server Dokumentation.

Was ist der Tredict MCP Server?

Der Tredict MCP Server ermöglicht die Integration von KI-gestützter Trainingsplanung und -analyse direkt in Deine bevorzugte KI-Umgebung. Mit einer Vielzahl von Tools kannst Du Deine Trainingsdaten analysieren, individuelle Trainingspläne erstellen und Deine sportliche Leistung optimieren. Der Server bietet Zugriff auf detaillierte Aktivitätsdaten, Kapazitätswerte, Zonenverteilungen und vieles mehr, um, mit Hilfe eines LLM und KI, maßgeschneiderte Trainingsempfehlungen zu generieren. Egal, ob Du ein ambitionierter Läufer, Radfahrer oder Schwimmer bist, der Tredict MCP Server hilft Dir, Deine Ausdauersport-Trainingsdaten noch effizienter auszuwerten.

Mit dem Tredict MCP Server integrierst Du Tredict in die KI, nicht die KI in Tredict. Volle Kontrolle und DSGVO-konform? Natürlich!

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