Freddy CLI: Gesundheitsdaten über MCP mit KI-Agenten verbinden
Freddy Coach hat ein CLI-Tool veröffentlicht, das Gesundheitsdaten von Wearables über das Model Context Protocol (MCP) mit KI-Agenten verbindet. Es ist Open Source (MIT) und kümmert sich um den OAuth-Gerätefluss, Token-Aktualisierung und MCP-Integration – ganz ohne Eigenentwicklung.
Installation und Einrichtung
npm i -g freddy-coach/cli
freddy login # Gerätefluss-Anmeldung, Tokens in ~/.freddy (0600)
freddy connect oura # zeigt eine URL zum Verbinden eines WearablesWichtige Befehle
freddy providers– auflistbare Wearables anzeigenfreddy metrics– abfragbare Metriken anzeigenfreddy query --metrics hrv,sleep_duration --days 7– Daten abrufenfreddy profile | freddy status– Verbindung prüfenfreddy sync oura– erzwungene Synchronisation eines Wearablesfreddy disconnect oura– Gerät entfernen
Jeder Befehl akzeptiert --json für agentenfreundliche Ausgabe. Zugangstokens gelten eine Stunde und werden für langlebige Agenten automatisch erneuert.
Unterstützte Daten und Geräte
Das CLI liest Schlaf, HRV, Ruhepuls, Erholung, Trainingsbelastung, Workouts, Körperzusammensetzung und mehr. Derzeit verfügbar: Polar, Oura, Withings, Suunto, Intervals.icu, Concept2, Wahoo, Hevy. In Beta: WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Ultrahuman.
MCP-Server im Hintergrund
Das CLI nutzt den Freddy MCP-Server. Dieselben Daten sind von jedem MCP-Client (Claude, ChatGPT etc.) zugänglich – das CLI ist nur für Terminals und Agenten gedacht, die Shell-Befehle bevorzugen.
Zu finden unter freddy.coach oder auf npm als freddy-coach/cli.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
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