freddy CLI: Garmin & andere Wearables über MCP in OpenClaw einbinden
Die freddy CLI – ein persönlicher MCP-Server für Gesundheits- und Leistungsdaten – unterstützt jetzt Garmin neben Polar, Oura, Withings, Suunto, Intervals.icu und Hevy. Dein Agent (Claude Code, OpenClaw, Cowork oder dein eigener Bot) kann sich anmelden, eine Quelle verknüpfen und Daten abfragen – ohne Browser-Callback, mit einem standardmäßigen OAuth-Gerätefluss.
Einrichtung & Nutzung
Global installieren und authentifizieren:
npm i -g u/freddy-coach/cli
freddy login --scope "mcp account:read connections:write"
freddy connect garminNach der Verbindung Metriken über alle Quellen abfragen:
freddy metrics
freddy query --metrics hrv,sleep_duration --days 14 --jsonJeder Befehl unterstützt --json und leitet strukturierte Daten direkt an den nächsten Schritt deines Agenten weiter.
Was du bekommst
- Garmin: Schlaf, HRV, Ruhepuls, Body Battery, Workouts
- Andere Quellen: Polar, Oura, Withings, Suunto, Intervals.icu, Hevy (weitere in der Beta – Zugang über das Dashboard anfordern)
- Quellenübergreifende Analyse: z.B. prüfen, ob Trainingswochen mit schlechterem Schlaf und niedrigerer HRV korrelieren oder ob die Erholung vor einer flachen Session rückläufig war.
Benutzerdefinierte Integration
Wenn du den Gerätefluss und MCP-Endpunkt selbst einrichten möchtest, ist der rohe HTTP-Fluss unter freddy.coach/agents dokumentiert.
Privatsphäre
Daten werden verschlüsselt, nicht verkauft, und der Betreiber gibt an, keine Gewinne aus Nutzerstatistiken zu erzielen. Beta-Zugang ist über das Dashboard unter freddy.coach verfügbar.
📖 Lies die vollständige Quelle: r/openclaw
👀 Siehe auch
Lokales Verhaltensüberwachungssystem mit MCP-Pipeline und Claude Code
Ein Entwickler hat ein lokales Verhaltensüberwachungssystem namens BRAIN erstellt, das App-Wechsel, Dateioperationen und Entwicklungssitzungen verfolgt und Daten über einen benutzerdefinierten MCP-Server an Claude Code weiterleitet. Das System läuft zu 100 % lokal ohne Cloud-Abhängigkeiten.
Vier Claude-Code-Hooks sorgen für einheitliche Stimme und Tonalität in KI-geschriebenen Texten
Ein Entwickler hat ein System mit vier Claude Code Hooks implementiert, um zu verhindern, dass KI-generierte Texte vom Markenauftritt abweichen. Das System blockiert die Bearbeitung von Textdateien (.tsx, .md), bis ein Prüfungsagent den Inhalt anhand einer VOICE-AND-TONE.md-Anleitung validiert.
LLMSpend: Open-Source-Kostentracker für Anthropic- und OpenAI-SDKs
LLMSpend ist eine Python-Bibliothek, die mit nur zwei Codezeilen Kostenverfolgung zu Anthropic- und OpenAI-SDK-Aufrufen hinzufügt. Sie bietet lokale SQLite-Speicherung, CLI-Berichte und ein Web-Dashboard, ohne Daten extern zu senden.
Pilot Protocol: Open-Source P2P-Netzwerkstack für KI-Agentenschwärme
Pilot Protocol ist ein Open-Source-Layer-3- und Layer-4-Overlay-Netzwerk-Stack, der speziell für die Kommunikation von KI-Agenten entwickelt wurde und direkte, verschlüsselte UDP-Tunnel zwischen Agenten mit permanenten 48-Bit-Virtualadressen bereitstellt.