Freddy CLI: Conecta Datos de Salud a Agentes de IA vía MCP
Freddy Coach lanzó una herramienta CLI que conecta datos de salud portátiles a agentes de IA a través del Model Context Protocol (MCP). Es de código abierto (MIT) y maneja el flujo OAuth, la renovación de tokens y la implementación de MCP para que no tengas que hacerlo tú mismo.
Instalación y configuración
npm i -g freddy-coach/cli
freddy login # inicio de sesión con flujo de dispositivo, tokens en ~/.freddy (0600)
freddy connect oura # imprime una URL para vincular un wearableComandos principales
freddy providers— lista los wearables conectablesfreddy metrics— qué puedes consultarfreddy query --metrics hrv,sleep_duration --days 7— obtén datosfreddy profile | freddy status— verifica la conexiónfreddy sync oura— fuerza la sincronización de un wearablefreddy disconnect oura— elimina un dispositivo
Cada comando acepta --json para un análisis fácil por parte de agentes. Los tokens de acceso duran una hora y se renuevan automáticamente para agentes de larga duración.
Datos y dispositivos compatibles
La CLI lee sueño, HRV, frecuencia cardíaca en reposo, recuperación, carga de entrenamiento, entrenamientos, composición corporal y más. Actualmente disponibles: Polar, Oura, Withings, Suunto, Intervals.icu, Concept2, Wahoo, Hevy. En beta: WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Ultrahuman.
Servidor MCP subyacente
La CLI envuelve el servidor Freddy MCP. Los mismos datos son accesibles desde cualquier cliente MCP (Claude, ChatGPT, etc.) — la CLI es solo para terminales y agentes que prefieren comandos de shell.
Encuéntralo en freddy.coach o npm como freddy-coach/cli.
📖 Lee la fuente completa: r/openclaw
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