freddy.
freddy是一个私有的、只读的健康MCP服务器，它将可穿戴设备、CGM、功率计和健身应用程序连接到ChatGPT/Claude，因此您可以用自然语言查询睡眠、恢复、心率变异性、锻炼等，并进行跨源分析。
https://freddy.coach/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年06月08日
什么是 freddy.
freddy是一个MCP（模型上下文协议）服务器，旨在将您的个人健康和健身数据直接引入AI对话。您无需在Oura、WHOOP、Garmin、Dexcom、Strava、Hevy、Concept2、Intervals.icu和其他平台之间切换仪表板，只需连接一次数据源，然后就可以在ChatGPT、Claude、Claude Code或任何MCP兼容客户端中提出“我为什么睡不好？”或“我是否过度训练？”之类的问题。freddy与模型无关，与提示无关，并且默认情况下旨在保护数据隐私，具有只读连接器、加密、审计日志以及易于撤销/导出/删除的控制。
freddy. 的主要功能
freddy 是一个个人健康 MCP (模型上下文协议) 服务器，它将您的可穿戴设备、CGM、功率计和健身房应用程序连接到 ChatGPT 和 Claude 等 AI 客户端，这样您就可以用自然语言查询您的真实健康和训练数据。您无需在多个仪表板和不透明的分数之间切换，只需将一个私有 MCP URL 粘贴到您的 AI 工具中并提出问题（例如，睡眠质量、HRV 趋势、血糖峰值、训练负荷）。它支持许多数据源，支持跨源分析，并且默认设计为私密，具有只读、可撤销的访问权限、审计日志、加密以及易于导出/删除的控制。
健康数据的 MCP 服务器: 充当私有 MCP 端点，任何支持 MCP 的 AI（ChatGPT、Claude、Claude Code 和其他代理）都可以调用它来在对话中检索和分析您的指标。
通过 OAuth 的多源连接器: 使用 OAuth 连接到许多平台（例如，Oura、WHOOP、Garmin、Polar、Withings、Dexcom、Wahoo、Hevy、Intervals.icu、Concept2、Strava 等），具有只读、可撤销的权限。
指标的自然语言查询: 让您提出“我为什么睡不好？”或“我是否过度训练？”之类的问题，并返回基于您的实际 HRV、静息心率、睡眠碎片化、训练负荷、血糖和其他指标的答案。
跨源分析: 关联设备和应用程序之间的信号（例如，血糖 × 睡眠、训练负荷 × HRV、深夜锻炼 × 清醒事件），以解释驱动因素和趋势，而不是显示孤立的分数。
通过单个 URL 快速设置: 无需新应用程序——连接源，然后将一个 MCP URL 粘贴到您的 AI 客户端即可开始查询；设计为只需几分钟。
隐私、控制和可移植性: 默认私密，具有传输中/静态加密、按查询范围、审计日志、不训练您的数据，以及一键导出（CSV）和删除帐户/历史记录。
freddy. 的使用场景
个人健康与恢复指导: 个人可以询问 HRV 下降的原因、睡眠中断的原因，或者是否正在积累疲劳，使用结合了睡眠、准备度、静息心率和训练数据，而不是手动检查仪表板。
耐力训练优化: 骑行者/跑步者/铁人三项运动员可以将功率/训练负荷（例如，Wahoo/Intervals.icu）与恢复信号（HRV、静息心率、睡眠）相关联，以调整强度、时间和每周负荷。
血糖感知的生活方式和营养见解: CGM 用户（例如，Dexcom）可以调查血糖峰值和模式，同时结合睡眠、锻炼和恢复，以优化进餐时间、训练和日常习惯。
力量训练回顾和进展: 使用日志记录应用程序（例如，Hevy）的举重运动员可以分析容量/强度趋势，并将其与恢复指标相关联，以规划减载、避免过度训练并提高一致性。
量化自我/生物黑客研究: 数据驱动型用户可以进行纵向、跨设备探索（温度变化、HRV 基线、睡眠阶段变化），并用简单的英语提出假设式问题。
健康工作流的开发者/代理集成: 构建 MCP 功能代理的团队可以将用户的真实可穿戴设备/CGM 数据整合到自动化签到、摘要或警报工作流中，而无需为每个数据源构建定制集成。
优点
模型无关和工具无关：适用于任何 MCP 客户端（ChatGPT、Claude、Claude Code、代理），减少锁定。
统一碎片化的健康/训练数据，并实现跨源答案，而不是孤立的应用程序分数。
强大的控制姿态：只读连接器、可撤销访问、审计日志、加密以及易于导出/删除，不训练用户数据。
缺点
连接器可用性因状态（实时/Alpha/Beta/计划中）而异，因此某些生态系统可能尚未受支持。
价值取决于拥有兼容的设备/数据源；如果您不跟踪指标或您的平台不可用，则实用性有限。
即使有明确的隐私控制，也需要信任第三方服务来代理对敏感健康数据的访问。
如何使用 freddy.
1) 注册/登录: 访问 https://freddy.coach/app/login 并登录（免费计划无需信用卡）。
2) 连接数据源（可穿戴设备/应用程序）: 在freddy应用程序中，选择一个数据源（例如，Oura、WHOOP、Garmin Connect、Polar、Withings、Dexcom、Wahoo、Hevy、Intervals.icu、Suunto、Strava、Concept2等）并完成OAuth授权。freddy是只读的，并且访问权限可撤销。
3) 确认您的数据正在同步: 连接后，稍等片刻进行同步。在免费计划中，您将拥有1个连接的数据源和前30天的历史数据。
4) 复制您的freddy MCP URL: 在freddy中，找到MCP服务器URL（显示为 https://freddy.coach/mcp）并复制它。这是您将粘贴到MCP兼容AI客户端的单个端点。
5) 在您的AI客户端中添加freddy作为连接器: 打开一个MCP兼容客户端（例如，Claude Desktop / claude.ai、ChatGPT、Claude Code或另一个MCP客户端），并使用您复制的URL添加一个新的MCP连接器/服务器。
6) 验证连接器（如果提示）: 当您的AI客户端提示您时，使用您用于freddy的相同电子邮件/帐户批准连接。然后您应该会看到“freddy”列为可用连接器。
7) 发现可用的指标: 向您的AI提问，例如“freddy有哪些指标？”AI将调用freddy的list_metrics工具来返回可用的指标、日期范围以及每个指标的来源设备。
8) 查询特定指标/时间范围: 提出有针对性的问题（例如，“显示我昨晚的睡眠时长、REM、深度睡眠和心率变异性”或“我的心率变异性基线在过去30天内有何变化？”）。AI将调用freddy的query_metrics工具来获取相关数据。
9) 用自然语言提出跨指标的“为什么”问题: 提出因果/趋势问题，例如“我昨晚为什么睡不好？”、“我是否过度训练？”或“我的血糖为什么会飙升？”freddy提供底层数据，以便AI可以解释模式（例如，训练负荷与睡眠碎片化与心率变异性）。
10) 添加更多数据源（可选）: 如果您升级到Pro，可以连接无限的数据源，访问完整历史记录，并运行跨源分析（例如，血糖×睡眠，训练负荷×心率变异性）。
11) 管理隐私和访问: 随时在freddy中撤销任何连接的数据源。freddy声明它不会出售/共享/训练您的数据；令牌和存储的健康数据在静态时进行加密（AES-256）。
12) 导出或删除您的数据（可选）: 使用freddy的帐户控制来导出您的历史记录（CSV）或删除您的帐户/连接器/历史记录。
freddy. 常见问题
freddy 是一个个人健康 MCP 服务器，它将您的可穿戴设备、CGM、功率计和健身应用程序连接到 ChatGPT 和 Claude 等 AI 工具，因此您可以用自然语言查询您的健康和训练数据。
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