freddy.
freddy est un serveur MCP de santé privé et en lecture seule qui connecte les appareils portables, les CGMs, les capteurs de puissance et les applications de gym à ChatGPT/Claude afin que vous puissiez interroger le sommeil, la récupération, la VRC, les entraînements et plus encore en langage naturel avec une analyse inter-sources.
https://freddy.coach/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 8, 2026
Qu'est-ce que freddy.
freddy est un serveur MCP (Model Context Protocol) conçu pour intégrer vos données personnelles de santé et de fitness directement dans les conversations IA. Au lieu de naviguer entre les tableaux de bord d'Oura, WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Hevy, Concept2, Intervals.icu et d'autres plateformes, vous connectez vos sources une seule fois, puis posez des questions telles que « Pourquoi ai-je mal dormi ? » ou « Suis-je en surentraînement ? » dans ChatGPT, Claude, Claude Code ou tout autre client compatible MCP. freddy est agnostique au modèle, agnostique à l'invite et conçu pour protéger la confidentialité des données par défaut, avec des connecteurs en lecture seule, le chiffrement, la journalisation d'audit et des contrôles faciles de révocation/exportation/suppression.
Caractéristiques principales de freddy.
freddy est un serveur MCP (Model Context Protocol) de santé personnelle qui connecte vos appareils portables, CGMs, capteurs de puissance et applications de gym à des clients IA comme ChatGPT et Claude afin que vous puissiez interroger vos données de santé et d'entraînement réelles en langage naturel. Au lieu de jongler avec plusieurs tableaux de bord et des scores opaques, vous collez une seule URL MCP privée dans votre outil d'IA et posez des questions (par exemple, qualité du sommeil, tendances VRC, pics de glucose, charge d'entraînement). Il prend en charge de nombreuses sources de données, permet une analyse inter-sources et est conçu pour être privé par défaut avec un accès en lecture seule et révocable, des journaux d'audit, un chiffrement et des contrôles d'exportation/suppression faciles.
Serveur MCP pour les données de santé: Agit comme un point de terminaison MCP privé que toute IA compatible MCP (ChatGPT, Claude, Claude Code et d'autres agents) peut appeler pour récupérer et analyser vos métriques au sein de la conversation.
Connecteurs multi-sources via OAuth: Se connecte à de nombreuses plateformes (par exemple, Oura, WHOOP, Garmin, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Concept2, Strava et plus) en utilisant OAuth avec des autorisations en lecture seule et révocables.
Interrogation des métriques en langage naturel: Vous permet de poser des questions comme « Pourquoi ai-je mal dormi ? » ou « Suis-je en surentraînement ? » et renvoie des réponses basées sur votre VRC réelle, votre fréquence cardiaque au repos, votre fragmentation du sommeil, votre charge d'entraînement, votre glucose et d'autres métriques.
Analyse inter-sources: Corréle les signaux entre les appareils et les applications (par exemple, glucose × sommeil, charge d'entraînement × VRC, entraînements tardifs × événements de réveil) pour expliquer les facteurs et les tendances plutôt que de montrer des scores isolés.
Configuration rapide avec une seule URL: Aucune nouvelle application requise – connectez les sources, puis collez une URL MCP dans votre client IA pour commencer à interroger ; conçu pour ne prendre que quelques minutes.
Confidentialité, contrôle et portabilité: Privé par défaut avec chiffrement en transit/au repos, portée par requête, journaux d'audit, aucune formation sur vos données, et exportation (CSV) et suppression du compte/historique en un clic.
Cas d'utilisation de freddy.
Coaching personnalisé en santé et récupération: Les individus peuvent demander pourquoi la VRC a chuté, pourquoi le sommeil a été fragmenté, ou si la fatigue s'accumule, en utilisant des données combinées de sommeil, de préparation, de fréquence cardiaque au repos et d'entraînement au lieu de vérifier manuellement les tableaux de bord.
Optimisation de l'entraînement d'endurance: Les cyclistes/coureurs/triathlètes peuvent corréler la puissance/charge d'entraînement (par exemple, Wahoo/Intervals.icu) avec les signaux de récupération (VRC, fréquence cardiaque au repos, sommeil) pour ajuster l'intensité, le timing et la charge hebdomadaire.
Informations sur le mode de vie et la nutrition tenant compte du glucose: Les utilisateurs de CGM (par exemple, Dexcom) peuvent étudier les pics et les schémas de glucose parallèlement au sommeil, aux entraînements et à la récupération pour affiner le timing des repas, l'entraînement et les routines.
Examen et progression de l'entraînement en force: Les haltérophiles utilisant des applications de journalisation (par exemple, Hevy) peuvent analyser les tendances de volume/intensité et les relier aux métriques de récupération pour planifier les décharges, éviter le surentraînement et améliorer la cohérence.
Recherche sur le quantified-self / biohacking: Les utilisateurs axés sur les données peuvent effectuer des explorations longitudinales et multi-appareils (changements de température, lignes de base VRC, changements de stade de sommeil) et poser des questions de type hypothèse en langage clair.
Intégrations développeur/agent pour les flux de travail de santé: Les équipes développant des agents compatibles MCP peuvent incorporer les données réelles des appareils portables/CGM d'un utilisateur dans des enregistrements automatisés, des résumés ou des flux de travail d'alerte sans créer d'intégrations sur mesure par source de données.
Avantages
Indépendant du modèle et de l'outil : fonctionne avec n'importe quel client MCP (ChatGPT, Claude, Claude Code, agents), réduisant le verrouillage.
Unifie les données de santé/entraînement fragmentées et permet des réponses inter-sources au lieu de scores d'applications isolés.
Position de contrôle forte : connecteurs en lecture seule, accès révocable, journaux d'audit, chiffrement et exportation/suppression faciles sans formation sur les données utilisateur.
Inconvénients
La disponibilité des connecteurs varie selon le statut (Live/Alpha/Bêta/Prévu), de sorte que certains écosystèmes peuvent ne pas encore être pris en charge.
La valeur dépend de la possession d'appareils/sources de données compatibles ; utilité limitée si vous ne suivez pas les métriques ou si votre plateforme n'est pas disponible.
Nécessite de faire confiance à un service tiers pour gérer l'accès aux données de santé sensibles, même avec les contrôles de confidentialité déclarés.
Comment utiliser freddy.
1) S'inscrire / se connecter: Allez sur https://freddy.coach/app/login et connectez-vous (aucune carte n'est requise pour le plan gratuit).
2) Connecter une source de données (appareil portable/application): Dans l'application freddy, choisissez une source (par exemple, Oura, WHOOP, Garmin Connect, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Suunto, Strava, Concept2, etc.) et complétez l'approbation OAuth. freddy est en lecture seule et l'accès est révocable.
3) Confirmer la synchronisation de vos données: Après la connexion, attendez un court instant pour la synchronisation. Avec le plan gratuit, vous aurez 1 source connectée et les 30 premiers jours d'historique disponibles.
4) Copier votre URL MCP freddy: Dans freddy, trouvez l'URL du serveur MCP (affichée comme https://freddy.coach/mcp) et copiez-la. C'est le seul point d'accès que vous collerez dans un client IA compatible MCP.
5) Ajouter freddy comme connecteur dans votre client IA: Ouvrez un client compatible MCP (par exemple, Claude Desktop / claude.ai, ChatGPT, Claude Code, ou un autre client MCP) et ajoutez un nouveau connecteur/serveur MCP en utilisant l'URL que vous avez copiée.
6) Authentifier le connecteur (si demandé): Lorsque votre client IA vous y invite, approuvez la connexion en utilisant le même e-mail/compte que vous utilisez pour freddy. Vous devriez alors voir « freddy » listé comme un connecteur disponible.
7) Découvrir les métriques disponibles: Demandez à votre IA quelque chose comme « Quelles métriques avez-vous de freddy ? » L'IA appellera l'outil list_metrics de freddy pour renvoyer les métriques disponibles, les plages de dates et le dispositif source pour chaque métrique.
8) Interroger des métriques/plages de temps spécifiques: Posez des questions ciblées (par exemple, « Montrez ma durée de sommeil, mon sommeil paradoxal, mon sommeil profond et ma VRC pour la nuit dernière » ou « Comment ma ligne de base VRC a-t-elle changé au cours des 30 derniers jours ? »). L'IA appellera l'outil query_metrics de freddy pour récupérer les données pertinentes.
9) Poser des questions « pourquoi » inter-métriques en langage naturel: Posez des questions causales/de tendance comme « Pourquoi ai-je mal dormi la nuit dernière ? », « Suis-je en surentraînement ? » ou « Pourquoi mon glucose a-t-il augmenté ? » freddy fournit les chiffres sous-jacents afin que l'IA puisse expliquer les modèles (par exemple, charge d'entraînement vs fragmentation du sommeil vs VRC).
10) Ajouter plus de sources (facultatif): Si vous passez à la version Pro, connectez un nombre illimité de sources, accédez à l'historique complet et effectuez des analyses inter-sources (par exemple, glucose × sommeil, charge d'entraînement × VRC).
11) Gérer la confidentialité et l'accès: Révoquez toute source connectée dans freddy à tout moment. freddy déclare ne pas vendre/partager/former sur vos données ; les jetons et les données de santé stockées sont chiffrés au repos (AES-256).
12) Exporter ou supprimer vos données (facultatif): Utilisez les contrôles de compte de freddy pour exporter votre historique (CSV) ou supprimer votre compte/connecteurs/historique.
FAQ de freddy.
freddy est un serveur MCP de santé personnelle qui connecte vos "wearables", CGMs, capteurs de puissance et applications de gym à des outils d'IA comme ChatGPT et Claude, afin que vous puissiez interroger vos données de santé et d'entraînement en langage naturel.
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