freddy.
freddy é um servidor MCP de saúde privado e somente leitura que conecta wearables, CGMs, medidores de potência e aplicativos de academia ao ChatGPT/Claude para que você possa consultar sono, recuperação, VFC, treinos e muito mais em linguagem natural com análise entre fontes.
https://freddy.coach/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jun 8, 2026
O que é freddy.
freddy é um servidor MCP (Model Context Protocol) projetado para trazer seus dados pessoais de saúde e condicionamento físico diretamente para conversas de IA. Em vez de pular entre painéis no Oura, WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Hevy, Concept2, Intervals.icu e outras plataformas, você conecta suas fontes uma vez e depois faz perguntas como "Por que dormi mal?" ou "Estou treinando demais?" no ChatGPT, Claude, Claude Code ou qualquer cliente compatível com MCP. freddy é agnóstico em relação ao modelo, agnóstico em relação ao prompt e construído para manter os dados privados por padrão, com conectores somente leitura, criptografia, registro de auditoria e controles fáceis de revogação/exportação/exclusão.
Principais Recursos do freddy.
freddy é um servidor pessoal de MCP (Model Context Protocol) de saúde que conecta seus wearables, CGMs, medidores de potência e aplicativos de academia a clientes de IA como ChatGPT e Claude para que você possa consultar seus dados reais de saúde e treinamento em linguagem natural. Em vez de lidar com vários painéis e pontuações opacas, você cola uma única URL MCP privada em sua ferramenta de IA e faz perguntas (por exemplo, qualidade do sono, tendências de VFC, picos de glicose, carga de treinamento). Ele suporta muitas fontes de dados, permite análise entre fontes e é projetado para ser privado por padrão com acesso somente leitura e revogável, logs de auditoria, criptografia e controles fáceis de exportação/exclusão.
Servidor MCP para dados de saúde: Atua como um endpoint MCP privado que qualquer IA compatível com MCP (ChatGPT, Claude, Claude Code e outros agentes) pode chamar para recuperar e analisar suas métricas dentro da conversa.
Conectores multi-fonte via OAuth: Conecta-se a muitas plataformas (por exemplo, Oura, WHOOP, Garmin, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Concept2, Strava e mais) usando OAuth com permissões somente leitura e revogáveis.
Consulta de métricas em linguagem natural: Permite que você faça perguntas como "Por que dormi mal?" ou "Estou treinando demais?" e retorna respostas baseadas em sua VFC real, FC de repouso, fragmentação do sono, carga de treinamento, glicose e outras métricas.
Análise entre fontes: Correlaciona sinais entre dispositivos e aplicativos (por exemplo, glicose × sono, carga de treinamento × VFC, treinos tardios × eventos de despertar) para explicar os fatores e tendências, em vez de mostrar pontuações isoladas.
Configuração rápida com uma única URL: Nenhum aplicativo novo é necessário – conecte as fontes e, em seguida, cole uma URL MCP em seu cliente de IA para começar a consultar; projetado para levar apenas alguns minutos.
Privacidade, controle e portabilidade: Privado por padrão com criptografia em trânsito/em repouso, escopo por consulta, logs de auditoria, sem treinamento em seus dados e exportação (CSV) e exclusão de conta/histórico com um clique.
Casos de Uso do freddy.
Coaching pessoal de saúde e recuperação: Indivíduos podem perguntar por que a VFC caiu, por que o sono foi fragmentado ou se a fadiga está se acumulando, usando dados combinados de sono, prontidão, FC de repouso e treinamento em vez de verificar manualmente o painel.
Otimização do treinamento de resistência: Ciclistas/corredores/triatletas podem correlacionar a carga de potência/treinamento (por exemplo, Wahoo/Intervals.icu) com sinais de recuperação (VFC, FC de repouso, sono) para ajustar a intensidade, o tempo e a carga semanal.
Insights de estilo de vida e nutrição conscientes da glicose: Usuários de CGM (por exemplo, Dexcom) podem investigar picos e padrões de glicose juntamente com sono, exercícios e recuperação para refinar o tempo das refeições, o treinamento e as rotinas.
Revisão e progressão do treinamento de força: Levantadores que usam aplicativos de registro (por exemplo, Hevy) podem analisar tendências de volume/intensidade e relacioná-las a métricas de recuperação para planejar deloads, evitar o excesso de treinamento e melhorar a consistência.
Pesquisa de auto-quantificação / biohacking: Usuários orientados a dados podem realizar explorações longitudinais e entre dispositivos (mudanças de temperatura, linhas de base de VFC, mudanças de estágio do sono) e fazer perguntas no estilo de hipótese em inglês simples.
Integrações de desenvolvedor/agente para fluxos de trabalho de saúde: Equipes que constroem agentes compatíveis com MCP podem incorporar dados reais de wearables/CGM de um usuário em check-ins automatizados, resumos ou fluxos de trabalho de alerta sem construir integrações personalizadas por fonte de dados.
Vantagens
Independente de modelo e ferramenta: funciona com qualquer cliente MCP (ChatGPT, Claude, Claude Code, agentes), reduzindo o bloqueio.
Unifica dados fragmentados de saúde/treinamento e permite respostas entre fontes em vez de pontuações de aplicativos isoladas.
Forte postura de controle: conectores somente leitura, acesso revogável, logs de auditoria, criptografia e fácil exportação/exclusão sem treinamento em dados do usuário.
Desvantagens
A disponibilidade do conector varia de acordo com o status (Ao Vivo/Alfa/Beta/Planejado), portanto, alguns ecossistemas podem ainda não ser suportados.
O valor depende de ter dispositivos/fontes de dados compatíveis; utilidade limitada se você não rastrear métricas ou se sua plataforma não estiver disponível.
Requer confiar em um serviço de terceiros para intermediar o acesso a dados de saúde confidenciais, mesmo com os controles de privacidade declarados.
Como Usar o freddy.
1) Cadastre-se / faça login: Vá para https://freddy.coach/app/login e faça login (não é necessário cartão para o plano gratuito).
2) Conecte uma fonte de dados (dispositivo vestível/aplicativo): No aplicativo freddy, escolha uma fonte (por exemplo, Oura, WHOOP, Garmin Connect, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Suunto, Strava, Concept2, etc.) e conclua a aprovação OAuth. freddy é somente leitura e o acesso é revogável.
3) Confirme se seus dados estão sincronizando: Após a conexão, aguarde um breve momento para a sincronização. No plano gratuito, você terá 1 fonte conectada e os primeiros 30 dias de histórico disponíveis.
4) Copie sua URL MCP do freddy: No freddy, encontre a URL do servidor MCP (mostrada como https://freddy.coach/mcp) e copie-a. Este é o único endpoint que você colará em um cliente de IA compatível com MCP.
5) Adicione o freddy como um conector em seu cliente de IA: Abra um cliente compatível com MCP (por exemplo, Claude Desktop / claude.ai, ChatGPT, Claude Code ou outro cliente MCP) e adicione um novo conector/servidor MCP usando a URL que você copiou.
6) Autentique o conector (se solicitado): Quando seu cliente de IA solicitar, aprove a conexão usando o mesmo e-mail/conta que você usa para o freddy. Você deverá ver "freddy" listado como um conector disponível.
7) Descubra quais métricas estão disponíveis: Pergunte à sua IA algo como "Que métricas você tem do freddy?" A IA chamará a ferramenta list_metrics do freddy para retornar as métricas disponíveis, intervalos de datas e o dispositivo de origem para cada métrica.
8) Consulte métricas/intervalos de tempo específicos: Faça perguntas direcionadas (por exemplo, "Mostre minha duração do sono, REM, sono profundo e VFC da noite passada" ou "Como minha linha de base de VFC mudou nos últimos 30 dias?"). A IA chamará a ferramenta query_metrics do freddy para buscar os dados relevantes.
9) Faça perguntas causais de várias métricas em linguagem natural: Faça perguntas causais/de tendência como "Por que dormi mal ontem à noite?", "Estou treinando demais?" ou "Por que minha glicose disparou?" freddy fornece os números subjacentes para que a IA possa explicar padrões (por exemplo, carga de treinamento vs. fragmentação do sono vs. VFC).
10) Adicione mais fontes (opcional): Se você atualizar para o Pro, conecte fontes ilimitadas, acesse o histórico completo e execute análises entre fontes (por exemplo, glicose × sono, carga de treinamento × VFC).
11) Gerencie a privacidade e o acesso: Revogue qualquer fonte conectada no freddy a qualquer momento. freddy afirma que não vende/compartilha/treina seus dados; tokens e dados de saúde armazenados são criptografados em repouso (AES-256).
12) Exporte ou exclua seus dados (opcional): Use os controles de conta do freddy para exportar seu histórico (CSV) ou excluir sua conta/conectores/histórico.
Perguntas Frequentes do freddy.
freddy é um servidor MCP de saúde pessoal que conecta seus wearables, CGMs, medidores de potência e aplicativos de ginástica a ferramentas de IA como ChatGPT e Claude, para que você possa consultar seus dados de saúde e treinamento em linguagem natural.
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