GlycemicGPT: セルフホスト型AI糖尿病モニター、BYOAIとプラグインSDK対応

GlycemicGPTは、自己ホスティング向けに構築されたオープンソースの糖尿病管理プラットフォームです。持続血糖モニター(CGM)とインスリンポンプを、自分のインフラ上で動作するAI分析層に接続します。このプロジェクトは、内分泌科の診察の合間にデータを確認するツールを必要とした1型糖尿病のソフトウェアエンジニアによって作成されました。
対応デバイス
- Dexcom G7 – クラウドAPI経由(確認済み)
- Tandem t:slim X2 – 直接BLE + クラウドAPI(確認済み)
- Tandem Mobi – BLE(プロトコル互換、物理ハードウェアでは未確認)
- Nightscout – 既存のインスタンスを指定
AI層の機能
- 夜間および24時間のパターンを要約したデイリーブリーフ
- 食事応答分析
- 臨床知識を備えたRAGによる会話型チャット
- 設定可能なしきい値と介護者へのエスカレーションによる予測アラート
重要: GlycemicGPTはインスリンの投与、ポンプの制御、またはクローズドループシステムとして機能しません。データを読み取り、洞察のみを提供します。
アーキテクチャ
- DockerまたはKubernetesを介して自己ホスト – すべて自分のハードウェア上で実行
- BYOAI – 独自のAIプロバイダを持ち込み:完全ローカル運用の場合はOllama(データがハードウェアから出ることはありません)、またはOpenAI互換のエンドポイント(Claude、OpenAIなど)も利用可能
- データはインスタンスから選択したプロバイダに直接流れます。プロジェクトが運営する集中型サービスはありません
技術スタック
- バックエンドAPI: FastAPI、Python 3.12、PostgreSQL 16、Redis 7
- Webダッシュボード: Next.js 15、React 19、Tailwind CSS、shadcn/ui
- AIサイドカー: TypeScript、Express、マルチプロバイダプロキシ
- Androidアプリ: Kotlin、Jetpack Compose、BLE
- Wear OS: Kotlin、Wear Compose、Watch Face Push API
- プラグインSDK: Kotlinインターフェース、機能ベース、サンドボックス化
クイックスタート
Docker Composeでデプロイし、デバイスの認証情報とAIプロバイダのエンドポイントを含む.envファイルを設定して、次を実行します:docker compose up -d
既存のNightscoutインスタンスを指定して、即座にデータを取り込むこともできます。
対象ユーザー
自分自身のAI搭載モニタリングスタックを自己ホストしたい糖尿病患者の開発者、およびBLE/Androidや糖尿病デバイス統合に興味があるコントリビューター。
📖 全文を読む: HN AI Agents
👀 See Also

AIMEAT:AIエージェント、ローカルLLM、共有機能のためのセルフホスト型プロトコル
AIMEATは、人間、AIエージェント、ローカルLLMがHTTP/JSONを介してアプリ、知識、機能を共有できるセルフホスト型のプロトコルとサーバーです。ベンダーロックインも特別なSDKも不要で、プレーンなプロンプトとURLフェッチで動作します。

エージェントファクトリー:永続的なAIサブエージェントチームのためのClaudeコードプラグイン
Agent-factoryは、Claude Codeのプラグインで、個性とファイルベースのメモリを持つ永続的なサブエージェントチームを作成します。対話型インタビュープロセスを通じてプロジェクトごとに2〜5人のエージェントを構築し、各エージェントにはコードレビュー、技術的負債の追跡、戦略立案などの特定の役割があります。

サムゲートは、AI安全性のために清華大学の自然言語エージェント制御パターンを実装しています
オープンソースツールThumbGateは、清華大学のNLAH論文のNatural-Language Agent Harnessパターンを実装し、4つのコンポーネントをマッピングしています:契約をサムズダウンフィードバックからの予防ルールに、検証ゲートをPreToolUseフックに、永続状態をSQLite+FTS5レッスンデータベースに、アダプターを複数のAIコーディングエージェント向けのMCPサーバーアダプターにマッピングしています。

Memtrace: Claudeコードエージェントのための永続的で時間認識型のコードベースメモリ
Memtraceは、Tree-sitter AST解析とハイブリッド検索(BM25 + Jina-code埋め込み)を使用し、インデックス作成中にLLM推論コストをゼロに保ちながら、Claude Codeエージェントに常に新鮮なスナップショットと二時間軸リプレイを提供します。