Freddy CLI: Conecte Dados de Saúde a Agentes de IA via MCP
A Freddy Coach lançou uma ferramenta CLI que conecta dados de saúde de wearables a agentes de IA através do Model Context Protocol (MCP). É open source (MIT) e cuida do fluxo OAuth, renovação de token e infraestrutura MCP para que você não precise implementar do zero.
Instalação e Configuração
npm i -g freddy-coach/cli
freddy login # login via fluxo de dispositivo, tokens em ~/.freddy (0600)
freddy connect oura # exibe uma URL para vincular um wearableComandos Principais
freddy providers— lista wearables conectáveisfreddy metrics— o que você pode consultarfreddy query --metrics hrv,sleep_duration --days 7— obtém dadosfreddy profile | freddy status— verifica conexãofreddy sync oura— força sincronização de um wearablefreddy disconnect oura— remove dispositivo
Todos os comandos aceitam --json para análise amigável a agentes. Os tokens de acesso duram uma hora e são renovados automaticamente para agentes de longa duração.
Dados e Dispositivos Suportados
O CLI lê sono, FCV, frequência cardíaca de repouso, recuperação, carga de treino, treinos, composição corporal e mais. Atualmente disponíveis: Polar, Oura, Withings, Suunto, Intervals.icu, Concept2, Wahoo, Hevy. Em beta: WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Ultrahuman.
Servidor MCP por Baixo dos Panos
O CLI encapsula o servidor MCP da Freddy. Os mesmos dados são acessíveis de qualquer cliente MCP (Claude, ChatGPT, etc.) — o CLI é apenas para terminais e agentes que preferem comandos de shell.
Encontre em freddy.coach ou no npm como freddy-coach/cli.
📖 Leia a fonte original: r/openclaw
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