freddyはどのAIツールと連携しますか？

freddyはChatGPT、Claude、およびMCPを話すあらゆるAIエージェント/クライアントと連携します（サイトではOpenClawやHermesなどのエージェントのサポートも言及されています）。

どのようなデータソースやデバイスを接続できますか？

freddyは、Oura、Withings、Polar、Garmin Connect、Suunto、Wahoo、Intervals.icu、Hevy、Concept2など、健康、回復、スポーツに関する多くのデータソースをサポートしています。一部のコネクタは稼働中ですが、その他はアルファ/ベータ版または計画中です（例：Dexcomはアルファ版としてリストされています。Apple Healthは計画中です）。

セットアップはどのように行われますか？

サインアップし、OAuth経由でデータソースを接続し、プライベートMCP URLをMCP対応のAIクライアント（例：ChatGPTまたはClaude）に貼り付けます。サイトでは、セットアップには約90秒から数分かかると説明されています。

freddyは読み取り専用ですか？ウェアラブルアカウントに書き込むことはできますか？

はい。freddyは、すべてのウェアラブルアカウントで読み取り専用として説明されており、取り消し可能なOAuth接続を使用しています。

どのような種類の指標について質問できますか？

freddyは、睡眠と睡眠段階、HRVや安静時心拍数などの回復シグナル、血糖値（CGM用）、パワー/トレーニング負荷、筋力/リフトログなど、100以上の指標を提供します。

freddyはプライバシーとセキュリティをどのように扱いますか？

サイトによると、freddyはデフォルトでプライベートであり、あなたのデータでトレーニングすることはなく、販売または共有することもありません。転送中および保存時に暗号化を使用し、クエリごとのスコープと監査ログを提供し、ソースを取り消すことができます。履歴をCSVとしてエクスポートし、数回のクリックでアカウント/データを削除できます。

無料プランと有料プランは何ですか？

無料プランは永続的に0ドルで、1つの接続されたソースと最初の30日間の履歴が含まれます。Proのローンチ価格は年間19ドル（年間49ドルから割引されたものとして表示）で、無制限のソース、完全な履歴、クロスソース分析が含まれます。

アプリをインストールする必要がありますか？

いいえ。サイトには、インストールするアプリはなく、覚える新しいログイン情報もないと記載されています。ソースを接続し、MCP URLを介して既存のAIツールを通じてfreddyを使用します。

freddy.

WebsiteFreemiumHealthcare

freddyは、ウェアラブル、CGM、パワーメーター、ジムアプリをChatGPT/Claudeに接続するプライベートな読み取り専用の健康MCPサーバーであり、睡眠、回復、HRV、ワークアウトなどを自然言語でクロスソース分析とともにクエリできます。

ウェブサイトを訪問

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https://freddy.coach/?ref=producthunt&utm_source=aipure

概要
代替案

製品情報

更新日:2026年06月08日

freddy.とは

freddyは、個人の健康およびフィットネスデータをAI会話に直接取り込むために設計されたMCP（Model Context Protocol）サーバーです。Oura、WHOOP、Garmin、Dexcom、Strava、Hevy、Concept2、Intervals.icuなどのプラットフォームのダッシュボード間を飛び回る代わりに、一度ソースを接続すれば、ChatGPT、Claude、Claude Code、またはその他のMCP互換クライアントで「なぜよく眠れなかったのか？」や「オーバートレーニングしているのか？」といった質問をすることができます。freddyはモデル非依存、プロンプト非依存であり、読み取り専用コネクタ、暗号化、監査ログ、簡単な取り消し/エクスポート/削除コントロールにより、デフォルトでデータのプライバシーを保護するように構築されています。

freddy.の主な機能

freddyは、ウェアラブル、CGM、パワーメーター、ジムアプリをChatGPTやClaudeのようなAIクライアントに接続するパーソナルヘルスMCP（Model Context Protocol）サーバーです。これにより、実際の健康データやトレーニングデータを自然言語で照会できます。複数のダッシュボードや不透明なスコアに悩まされることなく、単一のプライベートMCP URLをAIツールに貼り付け、質問（例：睡眠の質、HRVの傾向、血糖値スパイク、トレーニング負荷）をするだけです。多くのデータソースをサポートし、クロスソース分析を可能にし、デフォルトでプライベートになるように設計されており、読み取り専用で取り消し可能なアクセス、監査ログ、暗号化、簡単なエクスポート/削除制御が備わっています。

ヘルスデータ用MCPサーバー: MCP対応AI（ChatGPT、Claude、Claude Code、その他のエージェント）が会話内でメトリクスを取得・分析するために呼び出すことができるプライベートMCPエンドポイントとして機能します。

OAuth経由のマルチソースコネクタ: 読み取り専用で取り消し可能な権限を持つOAuthを使用して、多くのプラットフォーム（例：Oura、WHOOP、Garmin、Polar、Withings、Dexcom、Wahoo、Hevy、Intervals.icu、Concept2、Stravaなど）に接続します。

メトリクスの自然言語クエリ: 「なぜ睡眠の質が悪かったのですか？」や「オーバートレーニングしていますか？」といった質問をすることができ、実際のHRV、安静時心拍数、睡眠の断片化、トレーニング負荷、血糖値、その他のメトリクスに基づいた回答を返します。

クロスソース分析: デバイスやアプリ間のシグナル（例：血糖値×睡眠、トレーニング負荷×HRV、遅いワークアウト×覚醒イベント）を相関させ、個別のスコアを示すのではなく、要因と傾向を説明します。

単一URLでの高速セットアップ: 新しいアプリは不要です。ソースを接続し、1つのMCP URLをAIクライアントに貼り付けるだけでクエリを開始できます。わずか数分で完了するように設計されています。

プライバシー、制御、ポータビリティ: デフォルトでプライベートであり、転送中/保存時の暗号化、クエリごとのスコープ、監査ログ、データでのトレーニングなし、ワンクリックでのエクスポート（CSV）とアカウント/履歴の削除が可能です。

freddy.のユースケース

パーソナルヘルス＆リカバリーコーチング: 個人は、手動でダッシュボードを確認する代わりに、睡眠、準備状態、安静時心拍数、トレーニングデータを組み合わせて、HRVが低下した理由、睡眠が分断された理由、疲労が蓄積しているかどうかを尋ねることができます。

エンデュランストレーニングの最適化: サイクリスト/ランナー/トライアスリートは、パワー/トレーニング負荷（例：Wahoo/Intervals.icu）と回復シグナル（HRV、安静時心拍数、睡眠）を相関させて、強度、タイミング、週ごとの負荷を調整できます。

血糖値を意識したライフスタイルと栄養に関する洞察: CGMユーザー（例：Dexcom）は、睡眠、ワークアウト、回復と並行して血糖値スパイクとパターンを調査し、食事のタイミング、トレーニング、ルーティンを改善できます。

筋力トレーニングのレビューと進捗: ログアプリ（例：Hevy）を使用しているリフターは、ボリューム/強度トレンドを分析し、回復指標と関連付けて、デロードを計画し、オーバートレーニングを避け、一貫性を向上させることができます。

クオンティファイド・セルフ / バイオハッキング研究: データ駆動型のユーザーは、長期的なデバイス間の探索（体温変化、HRVベースライン、睡眠段階の変化）を実行し、平易な英語で仮説スタイルの質問をすることができます。

ヘルスワークフロー向け開発者/エージェント統合: MCP対応エージェントを構築するチームは、データソースごとに専用の統合を構築することなく、ユーザーの実際のウェアラブル/CGMデータを自動チェックイン、要約、またはアラートワークフローに組み込むことができます。

メリット

モデルに依存せず、ツールに依存しない：MCPクライアント（ChatGPT、Claude、Claude Code、エージェント）と連携し、ロックインを軽減します。

断片化された健康/トレーニングデータを統合し、個別のアプリスコアではなく、クロスソースの回答を可能にします。

強力な制御体制：読み取り専用コネクタ、取り消し可能なアクセス、監査ログ、暗号化、ユーザーデータでのトレーニングなしでの簡単なエクスポート/削除。

デメリット

コネクタの可用性はステータス（ライブ/アルファ/ベータ/計画済み）によって異なるため、一部のエコシステムはまだサポートされていない場合があります。

価値は互換性のあるデバイス/データソースがあるかどうかに依存します。メトリクスを追跡しない場合やプラットフォームが利用できない場合は、有用性が限られます。

明示されたプライバシー制御がある場合でも、機密性の高い健康データへのアクセスを仲介するためにサードパーティサービスを信頼する必要があります。

freddy.の使い方

1) サインアップ/ログイン: https://freddy.coach/app/loginにアクセスし、サインインします（無料プランではカードは不要です）。

2) データソース（ウェアラブル/アプリ）を接続する: freddyアプリでソース（例：Oura、WHOOP、Garmin Connect、Polar、Withings、Dexcom、Wahoo、Hevy、Intervals.icu、Suunto、Strava、Concept2など）を選択し、OAuth承認を完了します。freddyは読み取り専用であり、アクセスは取り消し可能です。

3) データが同期されていることを確認する: 接続後、同期が完了するまでしばらく待ちます。無料プランでは、1つの接続されたソースと過去30日間の履歴が利用可能です。

4) freddy MCP URLをコピーする: freddyでMCPサーバーURL（https://freddy.coach/mcpのように表示されます）を見つけてコピーします。これは、MCP対応AIクライアントに貼り付ける単一のエンドポイントです。

5) AIクライアントにfreddyをコネクタとして追加する: MCP対応クライアント（例：Claude Desktop / claude.ai、ChatGPT、Claude Code、またはその他のMCPクライアント）を開き、コピーしたURLを使用して新しいMCPコネクタ/サーバーを追加します。

6) コネクタを認証する（プロンプトが表示された場合）: AIクライアントからプロンプトが表示されたら、freddyで使用しているのと同じメール/アカウントを使用して接続を承認します。その後、「freddy」が利用可能なコネクタとして表示されるはずです。

7) 利用可能なメトリクスを発見する: AIに「freddyからどのようなメトリクスがありますか？」のように質問します。AIはfreddyのlist_metricsツールを呼び出し、利用可能なメトリクス、日付範囲、および各メトリクスのソースデバイスを返します。

8) 特定のメトリクス/時間範囲をクエリする: 「昨夜の睡眠時間、レム睡眠、深い睡眠、HRVを表示して」や「過去30日間でHRVのベースラインはどのように変化しましたか？」のように、具体的な質問をします。AIはfreddyのquery_metricsツールを呼び出し、関連するデータを取得します。

9) 自然言語でクロス・メトリクスの「なぜ」という質問をする: 「昨夜なぜよく眠れなかったのですか？」、「オーバートレーニングしていますか？」、または「なぜ血糖値が急上昇したのですか？」のような因果関係/傾向に関する質問をします。freddyは基礎となる数値を提供するため、AIはパターン（例：トレーニング負荷と睡眠の断片化とHRV）を説明できます。

10) さらにソースを追加する（オプション）: Proにアップグレードすると、無制限のソースを接続し、完全な履歴にアクセスし、クロスソース分析（例：血糖値×睡眠、トレーニング負荷×HRV）を実行できます。

11) プライバシーとアクセスを管理する: freddyで接続されているソースはいつでも取り消すことができます。freddyは、ユーザーのデータを販売/共有/トレーニングに使用しないと明言しています。トークンと保存された健康データは、保存時に暗号化されます（AES-256）。

12) データをエクスポートまたは削除する（オプション）: freddyのアカウントコントロールを使用して、履歴をエクスポート（CSV）したり、アカウント/コネクタ/履歴を削除したりできます。