Tienes una temporada de running guardada en Strava y te gustaría una segunda opinión al respecto. ChatGPT está ahí mismo. Conectar ambos parece algo que ya debería estar resuelto a estas alturas.
En gran medida lo estaba, hasta el 1 de junio. Strava reescribió su programa de desarrolladores y su política de API este mes, y los cambios están dirigidos directamente a las herramientas de IA. Si el tutorial que estás leyendo fue escrito antes de junio de 2026, partes de él están desactualizadas y otras partes ahora van en contra de los términos de Strava. Nosotros creamos una plataforma de entrenamiento que vive en este ecosistema, así que hemos seguido el cambio de cerca. Aquí está el estado actual de las cosas, método por método.
Qué cambió Strava el 1 de junio de 2026
Tres cosas son importantes para cualquiera que intente conectar ChatGPT.
Primero, las aplicaciones de API ahora requieren una suscripción a Strava. Crear una aplicación de API solía ser gratuito y tomaba cinco minutos en strava.com/settings/api. Bajo el nuevo Nivel Estándar, necesitas una suscripción de pago a Strava para mantener una, y los desarrolladores existentes tienen hasta el 30 de junio de 2026 para suscribirse. Una aplicación recién creada puede acceder exactamente a un atleta (tú); el Nivel Estándar aumenta eso a diez, y cualquier cosa más allá pasa por una revisión de la aplicación.
Segundo, la política de API ahora prohíbe el uso de IA de terceros, con una única excepción limitada que se reservó para sí misma. El acuerdo anterior, de noviembre de 2024, prohibía el uso de datos de Strava para entrenar modelos de IA, y los desarrolladores pasaron más de un año preguntando si eso también cubría la inferencia. Strava nunca respondió. La nueva política lo responde: la Sección 5.3 dice que los desarrolladores no pueden usar datos de Strava "directa o indirectamente, en relación con el desarrollo, entrenamiento, evaluación u operación de cualquier Aplicación de IA", y su lista de actividades restringidas incluye explícitamente la "generación aumentada por recuperación, ingestión en una ventana de contexto o memoria de trabajo". Esa última frase es una descripción precisa de alimentar a ChatGPT con respuestas de la API. La excepción es el conector propio de Strava, cubierto en el Método 3 a continuación.
Tercero, Strava lanzó su propio conector MCP, que la política nombra como la única forma autorizada de poner tus datos de Strava frente a un asistente de IA. Más sobre esto a continuación, incluyendo la trampa.
El razonamiento declarado de Strava merece ser leído en su totalidad: las aplicaciones de desarrolladores aumentaron un 448% en lo que va del año, 241000 desarrolladores de API registrados, y empresas de IA que "intentan agresivamente extraer datos de plataformas... abusan de las API a través de capas intermedias y proporcionan herramientas de IA sin código". Independientemente de lo que pienses de la respuesta, la presión era real.
Con ese panorama, aquí están tus opciones reales.
Método 1: Exporta tus datos y pégalos
La nueva política rige la API de Strava. Tus propios archivos exportados son tuyos, por lo que el método más antiguo es también el único sin ninguna cuestión de términos de servicio adjunta.
Para una sola actividad, el menú de tres puntos ofrece Exportar GPX o Exportar Original. Para todo tu historial, ve a Configuración, luego a Mi cuenta, luego a "Descargar o eliminar tu cuenta" y solicita tu archivo. Un ZIP llega por correo electrónico, generalmente en unas pocas horas. El archivo útil en el interior es activities.csv: una fila por actividad con fecha, tipo, distancia, tiempo en movimiento, elevación y frecuencia cardíaca.
Pega filas de ese CSV, no archivos GPX. Un archivo GPX es latitud y longitud por segundo; una hora de carrera son miles de puntos de seguimiento, y agotarás la ventana de contexto del modelo en coordenadas antes de que lea una sola frecuencia cardíaca. Cincuenta filas de CSV de resumen más una pregunta directa funcionan mucho mejor:
"Aquí están mis últimas 8 semanas de carreras. Estoy entrenando para un maratón, objetivo 3:30. ¿Qué parte de mi volumen suave es realmente suave y dónde me estoy pasando?"
El límite es obvio después de una semana de uso. Tú eres el motor de sincronización. Cada lectura actualizada significa otra exportación y otro pegado, y el modelo solo ve lo que has seleccionado para él. Para una revisión única de un bloque de entrenamiento, sin embargo, este método es más útil de lo que parece.
Método 2: Un GPT personalizado que llama a la API de Strava
Hasta este mes, este era el tutorial estándar: crear una aplicación de API de Strava, construir un GPT personalizado, pegar un esquema OpenAPI para GET /athlete/activities, apuntar el OAuth de la Acción a los puntos finales de autorización y token de Strava, y hacer tus preguntas en lenguaje sencillo. Dado que todas las demás guías todavía lo describen, aquí está lo que suelen omitir, seguido del nuevo problema.
Las dificultades técnicas son reales incluso cuando todo está permitido. Los tokens de acceso de Strava caducan después de seis horas y los tokens de actualización rotan: cada actualización puede devolver un nuevo token de actualización, y el anterior deja de funcionar. Una acción de GPT que no persiste el token más reciente muere silenciosamente unas horas después de funcionar por primera vez, lo cual es el fallo más común en los hilos del foro de desarrolladores de OpenAI sobre este tema. Strava también quiere que los alcances (scopes) estén separados por comas en lugar de por espacios (activity:read_all y similares), lo que rompe las configuraciones de OAuth ingenuas. Y los límites de solicitudes son más estrictos de lo que la gente espera: 200 solicitudes por cada 15 minutos en total, pero solo 100 de ellas pueden ser lecturas, con ventanas que se reinician cada cuarto de hora.
Ahora el nuevo problema. A partir del 1 de junio, necesitas una suscripción de pago a Strava solo para mantener la aplicación de la API, y la Sección 5.3 convierte la conexión de su salida a una ventana de contexto de LLM en una actividad restringida por nombre. ¿Perseguirá Strava a un GPT de aficionado de un solo atleta? Nadie lo sabe, y no vamos a fingir que lo sabemos. Lo que sí podemos decirte es que el texto de la política ya no es ambiguo, y la revocación del acceso es decisión exclusiva de Strava. Si construyes esto hoy, lo estás haciendo bajo unos términos que dicen que no deberías.
Método 3: MCP
El Protocolo de Contexto de Modelos (Model Context Protocol) es la forma en que los asistentes de IA hablan con herramientas externas, y es donde Strava decidió que reside la vía autorizada. El conector oficial de MCP de Strava se lanzó el 1 de junio: de solo lectura, basado en OAuth, revocable desde tu configuración y disponible para los suscriptores de Strava. La política de la API lo define como "la única interfaz mediada por agentes de primera parte autorizada" para tus propios datos.
El inconveniente, si ChatGPT es tu asistente preferido: el conector oficial se lanzó con Claude como su primer cliente, con otros asistentes prometidos "en el futuro". ChatGPT puede conectarse a servidores MCP ahora (el modo desarrollador se encuentra en Configuración, luego Aplicaciones, luego Configuración avanzada, en la aplicación web para los planes Plus, Pro y Business), pero apuntarlo a un servidor comunitario como r-huijts/strava-mcp, un proyecto de TypeScript bien construido con 25 herramientas y alrededor de 430 estrellas, te devuelve a la API regular y de nuevo bajo la Sección 5.3.
Así que la situación de MCP en junio de 2026 es complicada: el conector que está permitido aún no es compatible con ChatGPT, y los conectores que son compatibles con ChatGPT no están permitidos.
Si alejamos la vista, el panorama es sencillo. Ahora puedes leer tus datos de Strava dentro de Claude, ya que el conector oficial es real y funciona. Lo que todavía no puedes hacer es construir un producto de entrenamiento sobre los datos de Strava, ya que la Sección 5.3 excluye a las aplicaciones de terceros de eso, y Strava comenzó a cobrar por el acceso a la API además de eso. Y nada de este método escribe nada de vuelta a un reloj. La lectura obtuvo una vía autorizada. Construir sobre lo que hay detrás de ella, y cerrar el ciclo de vuelta a tu muñeca, no.
El techo que comparten los tres métodos
Digamos que el acceso fuera gratuito, legal e instantáneo mañana. Aún así, chocarías contra el muro por el que empezamos esta empresa.
Un modelo de lenguaje razona sobre lo que cabe en su contexto, lo que para los datos de entrenamiento significa resúmenes. Los flujos por segundo que contienen la señal interesante (deriva de la frecuencia cardíaca en salidas suaves, la forma de tus intervalos) llegan a decenas de miles de valores por actividad; se sabe que la propia API de Strava devuelve errores 500 en solicitudes de flujo para actividades muy largas simplemente debido al tamaño de la carga útil. Así que el modelo lee tu semana de la forma en que un entrenador leería una postal sobre tu semana.
Y nada persiste. Cada conversación comienza aproximadamente desde cero, el plan que te dio el martes pasado no se ajusta cuando duermes mal el jueves, y ningún entrenamiento que escriba puede aterrizar en tu reloj como una sesión estructurada. Profundizamos en esos modos de fallo, con la investigación sobre cada uno, en ChatGPT como entrenador de running. Los usuarios de Garmin chocan contra un muro paralelo (sin API personal y con un ecosistema no oficial roto) cubierto en conectar ChatGPT a los datos de Garmin.
Hay una cosa más que ninguno de estos tres métodos hace, sin importar cómo resulten las reglas de Strava: enviar un entrenamiento a tu reloj. Leer datos y escribir datos son problemas diferentes, y cada ruta anterior solo resuelve el primero. Vertical evita la cuestión de Strava por completo al sincronizar dispositivos directamente, Garmin, COROS, Polar, por lo que no hay ninguna política de la API de Strava que lo impida ni ninguna conexión intermedia que mantener. También funciona ahora dentro de ChatGPT y Claude a través de un conector MCP, en acceso anticipado, con la ruta de escritura incluida.
Hacer que los datos lleguen al modelo siempre fue la mitad fácil. La mitad difícil es un sistema que mantenga toda tu temporada, observe cada carrera a medida que se registra, se adapte antes de que lo pidas y escriba la siguiente sesión en tu muñeca. Esa es la mitad en la que trabajamos.