Неофициальный сервер MCP для кольца Ultrahuman для интеграции с AI-агентами
Что это такое
Неофициальный сервер Model Context Protocol (MCP), оборачивающий API Ultrahuman Partner, позволяющий AI-агентам для программирования напрямую запрашивать данные о здоровье с устройств Ultrahuman Ring и CGM.
Ключевые возможности и реализация
Сервер предоставляет два основных инструмента для AI-агентов:
- Ежедневные показатели: Возвращает полный дамп данных за указанную дату в формате JSON или markdown.
- Текущее значение: Получает один показатель (например, оценку восстановления, оценку сна, ВСР) для быстрой проверки статуса.
Доступные показатели включают данные о сне, ВСР, частоте сердечных сокращений в покое, шагах, оценках восстановления, показаниях глюкозы, метаболической оценке и оценках VO2 max.
Настройка и требования
Для проекта требуется:
- Python 3.10+
- Доступ к API Ultrahuman Partner (токен получается через раздел "Получить помощь" в приложении)
- Электронная почта аккаунта для аутентификации
Учетные данные управляются исключительно через переменные окружения (ULTRAHUMAN_TOKEN и ULTRAHUMAN_EMAIL), без жестко заданных значений.
Совместимость и варианты использования
Сервер MCP работает с AI-системами, поддерживающими MCP, включая Claude Code, Cursor и OpenClaw. Репозиторий включает навыки, которые помогают моделям понимать, когда вызывать инструменты и как представлять данные для утренних брифингов, проверок восстановления и простой аналитики (недельные обзоры, тренды).
Также предоставляется скрипт для генерации PDF-отчетов с графиками для недельных сводок.
Детали проекта
- Лицензия: MIT
- Репозиторий: https://github.com/Duzafizzl/Ultrahuman-MCP
- Статус: Проект сообщества, не является официально аффилированным с Ultrahuman
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Создал ИИ-программу для судебной бухгалтерии вместе с отцом — CaseTrail автоматизирует выявление финансового мошенничества
Команда отца и сына создала CaseTrail — инструмент судебной бухгалтерии на основе ИИ, который загружает банковские выписки и выявляет аномалии. В блоге описывается интеграция с LLM для анализа транзакций.
Система самообновляемого перевода для OpenClaw автоматически поддерживает предметные глоссарии.
Скрипт на Python использует API Kimi2.5 для перевода файлов субтитров .srt с сохранением индексов блоков, временных меток и сегментации. Система использует профили проектов с файлами glossary.json, style.md и memory.jsonl, а также включает cron-задачу, которая сканирует официальные источники каждые 6 часов для обновления терминологии.
Клод IDE Мост: Инструмент WebSocket для доступа к IDE в реальном времени
claude-ide-bridge — это WebSocket-мост, который напрямую соединяет Claude Code с внутренним состоянием IDE, обеспечивая живую диагностику, переход к определению, поиск ссылок, всплывающие подсказки типов, открытие файлов, управление точками останова и потоковую передачу состояния отладчика.
Формат WCY сокращает нагрузку на токены LLM на 50–71% и добавляет структурные маркеры «Я не знаю».
WCY (Watch-Compute-Yield) — это построчный формат, который сокращает накладные расходы на токены JSON на 50-71% и вводит структурные маркеры '?' для обозначения неопределённости в рассуждениях ИИ. Формат не требует тонкой настройки — достаточно всего трёх примеров.