freddy.
freddy è un server MCP sanitario privato e di sola lettura che collega dispositivi indossabili, CGM, misuratori di potenza e app per la palestra a ChatGPT/Claude in modo da poter interrogare sonno, recupero, HRV, allenamenti e altro ancora in linguaggio naturale con analisi tra fonti.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jun 8, 2026
Cos'è freddy.
freddy è un server MCP (Model Context Protocol) progettato per portare i tuoi dati personali di salute e fitness direttamente nelle conversazioni AI. Invece di passare da un dashboard all'altro in Oura, WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Hevy, Concept2, Intervals.icu e altre piattaforme, colleghi le tue fonti una volta e poi fai domande come "Perché ho dormito male?" o "Mi sto allenando troppo?" in ChatGPT, Claude, Claude Code o qualsiasi client compatibile con MCP. freddy è agnostico rispetto al modello, agnostico rispetto al prompt e costruito per mantenere i dati privati per impostazione predefinita, con connettori di sola lettura, crittografia, registrazione degli audit e facili controlli di revoca/esportazione/eliminazione.
Caratteristiche principali di freddy.
freddy è un server MCP (Model Context Protocol) per la salute personale che collega i tuoi dispositivi indossabili, CGM, misuratori di potenza e app da palestra a client AI come ChatGPT e Claude, in modo da poter interrogare i tuoi dati reali di salute e allenamento in linguaggio naturale. Invece di destreggiarsi tra più dashboard e punteggi opachi, incolli un singolo URL MCP privato nel tuo strumento AI e fai domande (ad esempio, qualità del sonno, tendenze HRV, picchi di glucosio, carico di allenamento). Supporta molte fonti di dati, consente l'analisi incrociata delle fonti ed è progettato per essere privato per impostazione predefinita con accesso di sola lettura e revocabile, log di audit, crittografia e facili controlli di esportazione/eliminazione.
Server MCP per dati sanitari: Agisce come un endpoint MCP privato che qualsiasi AI compatibile con MCP (ChatGPT, Claude, Claude Code e altri agenti) può chiamare per recuperare e analizzare le tue metriche all'interno della conversazione.
Connettori multi-fonte tramite OAuth: Si connette a molte piattaforme (ad esempio, Oura, WHOOP, Garmin, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Concept2, Strava e altro) utilizzando OAuth con permessi di sola lettura e revocabili.
Interrogazione di metriche in linguaggio naturale: Ti consente di fare domande come "Perché ho dormito male?" o "Mi sto allenando troppo?" e restituisce risposte basate sulla tua HRV effettiva, frequenza cardiaca a riposo, frammentazione del sonno, carico di allenamento, glucosio e altre metriche.
Analisi incrociata delle fonti: Correlata i segnali tra dispositivi e app (ad esempio, glucosio × sonno, carico di allenamento × HRV, allenamenti tardivi × eventi di veglia) per spiegare i fattori e le tendenze piuttosto che mostrare punteggi isolati.
Configurazione rapida con un singolo URL: Nessuna nuova app richiesta: connetti le fonti, quindi incolla un URL MCP nel tuo client AI per iniziare a interrogare; progettato per richiedere solo pochi minuti.
Privacy, controllo e portabilità: Privato per impostazione predefinita con crittografia in transito/a riposo, ambito per query, log di audit, nessun addestramento sui tuoi dati e esportazione con un clic (CSV) ed eliminazione dell'account/cronologia.
Casi d'uso di freddy.
Coaching personalizzato per la salute e il recupero: Gli individui possono chiedere perché l'HRV è diminuito, perché il sonno è stato frammentato o se la fatica si sta accumulando, utilizzando dati combinati di sonno, prontezza, frequenza cardiaca a riposo e allenamento invece di controllare manualmente le dashboard.
Ottimizzazione dell'allenamento di resistenza: Ciclisti/corridori/triatleti possono correlare potenza/carico di allenamento (ad esempio, Wahoo/Intervals.icu) con segnali di recupero (HRV, frequenza cardiaca a riposo, sonno) per regolare intensità, tempistica e carico settimanale.
Approfondimenti sullo stile di vita e l'alimentazione consapevoli del glucosio: Gli utenti CGM (ad esempio, Dexcom) possono indagare i picchi e i modelli di glucosio insieme al sonno, agli allenamenti e al recupero per affinare i tempi dei pasti, l'allenamento e le routine.
Revisione e progressione dell'allenamento della forza: I sollevatori che utilizzano app di registrazione (ad esempio, Hevy) possono analizzare le tendenze di volume/intensità e correlarle alle metriche di recupero per pianificare i deload, evitare il sovrallenamento e migliorare la costanza.
Ricerca di quantified-self / biohacking: Gli utenti orientati ai dati possono eseguire esplorazioni longitudinali e cross-device (cambiamenti di temperatura, baselines HRV, cambiamenti delle fasi del sonno) e porre domande in stile ipotesi in inglese semplice.
Integrazioni per sviluppatori/agenti per flussi di lavoro sanitari: I team che costruiscono agenti compatibili con MCP possono incorporare i dati reali di dispositivi indossabili/CGM di un utente in check-in automatizzati, riepiloghi o flussi di lavoro di avviso senza creare integrazioni personalizzate per ogni fonte di dati.
Vantaggi
Indipendente dal modello e dallo strumento: funziona con qualsiasi client MCP (ChatGPT, Claude, Claude Code, agenti), riducendo il lock-in.
Unifica i dati frammentati di salute/allenamento e consente risposte incrociate tra le fonti invece di punteggi isolati delle app.
Forte postura di controllo: connettori di sola lettura, accesso revocabile, log di audit, crittografia e facile esportazione/eliminazione senza addestramento sui dati dell'utente.
Svantaggi
La disponibilità dei connettori varia in base allo stato (Live/Alpha/Beta/Pianificato), quindi alcuni ecosistemi potrebbero non essere ancora supportati.
Il valore dipende dalla disponibilità di dispositivi/fonti di dati compatibili; utilità limitata se non si monitorano le metriche o la piattaforma non è disponibile.
Richiede di fidarsi di un servizio di terze parti per intermediare l'accesso a dati sanitari sensibili, anche con i controlli sulla privacy dichiarati.
Come usare freddy.
1) Iscriviti / Accedi: Vai su https://freddy.coach/app/login e accedi (non è richiesta alcuna carta per il piano gratuito).
2) Collega una fonte di dati (dispositivo indossabile/app): Nell'app freddy, scegli una fonte (ad esempio, Oura, WHOOP, Garmin Connect, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Suunto, Strava, Concept2, ecc.) e completa l'approvazione OAuth. freddy è di sola lettura e l'accesso è revocabile.
3) Conferma che i tuoi dati si stanno sincronizzando: Dopo la connessione, attendi brevemente la sincronizzazione. Con il piano gratuito avrai 1 fonte connessa e i primi 30 giorni di cronologia disponibili.
4) Copia il tuo URL MCP di freddy: In freddy, trova l'URL del server MCP (mostrato come https://freddy.coach/mcp) e copialo. Questo è l'unico endpoint che incollerai in un client AI compatibile con MCP.
5) Aggiungi freddy come connettore nel tuo client AI: Apri un client compatibile con MCP (ad esempio, Claude Desktop / claude.ai, ChatGPT, Claude Code o un altro client MCP) e aggiungi un nuovo connettore/server MCP utilizzando l'URL che hai copiato.
6) Autentica il connettore (se richiesto): Quando il tuo client AI te lo richiede, approva la connessione utilizzando la stessa email/account che usi per freddy. Dovresti quindi vedere "freddy" elencato come connettore disponibile.
7) Scopri quali metriche sono disponibili: Chiedi alla tua AI qualcosa come "Quali metriche hai da freddy?" L'AI chiamerà lo strumento list_metrics di freddy per restituire le metriche disponibili, gli intervalli di date e il dispositivo sorgente per ogni metriche.
8) Interroga metriche/intervalli di tempo specifici: Poni domande mirate (ad esempio, "Mostra la mia durata del sonno, REM, sonno profondo e HRV per la scorsa notte" o "Come è cambiata la mia linea di base HRV negli ultimi 30 giorni?"). L'AI chiamerà lo strumento query_metrics di freddy per recuperare i dati pertinenti.
9) Poni domande causali/di tendenza tra metriche in linguaggio naturale: Poni domande causali/di tendenza come "Perché ho dormito male la scorsa notte?", "Mi sto allenando troppo?" o "Perché il mio glucosio è aumentato?" freddy fornisce i numeri sottostanti in modo che l'AI possa spiegare i modelli (ad esempio, carico di allenamento vs frammentazione del sonno vs HRV).
10) Aggiungi altre fonti (opzionale): Se esegui l'upgrade a Pro, collega fonti illimitate, accedi alla cronologia completa ed esegui analisi tra fonti (ad esempio, glucosio × sonno, carico di allenamento × HRV).
11) Gestisci privacy e accesso: Revoca qualsiasi fonte connessa in freddy in qualsiasi momento. freddy dichiara di non vendere/condividere/addestrare i tuoi dati; i token e i dati sanitari archiviati sono crittografati a riposo (AES-256).
12) Esporta o elimina i tuoi dati (opzionale): Usa i controlli dell'account di freddy per esportare la tua cronologia (CSV) o eliminare il tuo account/connettori/cronologia.
FAQ di freddy.
freddy è un server MCP di salute personale che connette i tuoi dispositivi indossabili, CGM, misuratori di potenza e app per la palestra a strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT e Claude, così puoi interrogare i tuoi dati di salute e allenamento in linguaggio naturale.
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