freddy CLI: MCPを介してGarminやその他ウェアラブルをOpenClawに連携

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: July 10, 2026🔗 Source
Ad

freddy CLI — ヘルス・パフォーマンスデータ用の個人MCPサーバー — が、Polar、Oura、Withings、Suunto、Intervals.icu、Hevyに加えてGarminをサポートしました。エージェント(Claude Code、OpenClaw、Cowork、または自作ボット)は、標準のOAuthデバイスフローを使用して、ブラウザコールバックなしでログイン、ソースのリンク、データのクエリが可能です。

セットアップと使い方

グローバルにインストールして認証:

npm i -g u/freddy-coach/cli
freddy login --scope "mcp account:read connections:write"
freddy connect garmin

接続後、全ソースからメトリクスをクエリ:

freddy metrics
freddy query --metrics hrv,sleep_duration --days 14 --json

すべてのコマンドは--jsonをサポートし、構造化データをエージェントの次のステップに直接パイプ可能。

取得できるデータ

  • Garmin: 睡眠、HRV、安静時心拍数、Body Battery、ワークアウト
  • その他のソース: Polar、Oura、Withings、Suunto、Intervals.icu、Hevy(さらにベータ版あり — ダッシュボードからアクセスリクエスト可能)
  • クロスソース分析: 例:トレーニング量の多い週が睡眠の悪化やHRVの低下と相関するか、フラットなセッション前に回復が低下傾向にあるかなどを確認。

カスタム統合

デバイスフローとMCPエンドポイントを自分で設定したい場合、生のHTTPフローはfreddy.coach/agentsで文書化されています。

プライバシー

データは暗号化され、販売されることはなく、メンテナーはユーザーの統計から利益を得ていないと述べています。ベータアクセスはfreddy.coachのダッシュボードから利用可能です。

📖 全文を読む: r/openclaw

Ad

👀 See Also

hipEngine: RDNA3向け高速ネイティブQwen 3.6推論(Strix Halo、7900 XTX)
Tools

hipEngine: RDNA3向け高速ネイティブQwen 3.6推論(Strix Halo、7900 XTX)

hipEngineは、RDNA3 GPU向けの新しいオープンソース(AGPLv3)でROCmネイティブなQwen 3.6 MoE推論エンジンです。ベンチマークでは7900 XTXで最大2718 tok/sのプリフィルを達成し、llama.cppと競合。INT8 KVキャッシュにより、24GB未満で256Kコンテキスト全体を処理可能です。

OpenClawRadar
トラベルハッキングツールキット:ポイントとマイル検索のためのAIスキルとMCPサーバー
Tools

トラベルハッキングツールキット:ポイントとマイル検索のためのAIスキルとMCPサーバー

GitHubリポジトリには、Claude CodeとOpenCodeに25以上のマイレージプログラムで特典航空券を検索し、現金価格を比較し、ロイヤルティ残高を取得し、ホテルやフェリーを見つける方法を教える7つのマークダウンスキルと6つのMCPサーバーが提供されています。セットアップにはリポジトリをクローンしてsetup.shを実行する必要があります。

OpenClawRadar
oMLXは、Apple Silicon向けにSSD KVキャッシングを導入し、OpenClawの応答時間を30〜90秒から5秒に短縮しました。
Tools

oMLXは、Apple Silicon向けにSSD KVキャッシングを導入し、OpenClawの応答時間を30〜90秒から5秒に短縮しました。

oMLXは、KVキャッシュブロックをsafetensors形式でSSDに永続化する新しいバックエンドで、コンテキストがシフトしてもキャッシュの無効化を防ぎます。これにより、OpenClawの応答時間が、後続のターンで30〜90秒から5秒に短縮されます。

OpenClawRadar
Android CLIとAIエージェント開発ワークフローのためのスキル
Tools

Android CLIとAIエージェント開発ワークフローのためのスキル

Googleは、Android Studio以外でのAndroid開発におけるAIエージェントのワークフローを改善するために設計されたツール、Android CLIとAndroid Skillsを発表しました。内部ベンチマークでは、LLMトークン使用量が70%削減され、タスク完了が3倍高速化されたことが示されています。

OpenClawRadar