freddy.
freddy, giyilebilir cihazları, CGM'leri, güç ölçerleri ve spor salonu uygulamalarını ChatGPT/Claude'a bağlayan özel, salt okunur bir sağlık MCP sunucusudur, böylece uyku, iyileşme, HRV, antrenmanlar ve daha fazlasını çapraz kaynak analizi ile doğal dilde sorgulayabilirsiniz.
https://freddy.coach/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 8, 2026
freddy. Nedir
freddy, kişisel sağlık ve fitness verilerinizi doğrudan yapay zeka konuşmalarına getirmek için tasarlanmış bir MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucusudur. Oura, WHOOP, Garmin, Dexcom, Strava, Hevy, Concept2, Intervals.icu ve diğer platformlardaki panolar arasında geçiş yapmak yerine, kaynaklarınızı bir kez bağlarsınız ve ardından ChatGPT, Claude, Claude Code veya herhangi bir MCP uyumlu istemcide "Neden kötü uyudum?" veya "Aşırı antrenman mı yapıyorum?" gibi sorular sorarsınız. freddy modelden bağımsız, istemden bağımsızdır ve varsayılan olarak verileri gizli tutmak için tasarlanmıştır; salt okunur bağlayıcılar, şifreleme, denetim günlüğü ve kolay iptal/dışa aktarma/silme kontrolleri içerir.
freddy. Temel Özellikleri
freddy, giyilebilir cihazlarınızı, CGM'lerinizi, güç ölçerlerinizi ve spor salonu uygulamalarınızı ChatGPT ve Claude gibi yapay zeka istemcilerine bağlayan kişisel bir sağlık MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucusudur, böylece gerçek sağlık ve antrenman verilerinizi doğal dilde sorgulayabilirsiniz. Birden fazla panoyu ve opak puanları yönetmek yerine, tek bir özel MCP URL'sini yapay zeka aracınıza yapıştırır ve sorular sorarsınız (örn. uyku kalitesi, HRV trendleri, glikoz ani yükselişleri, antrenman yükü). Birçok veri kaynağını destekler, kaynaklar arası analizi mümkün kılar ve varsayılan olarak gizli olacak şekilde tasarlanmıştır; salt okunur, iptal edilebilir erişim, denetim günlükleri, şifreleme ve kolay dışa aktarma/silme kontrolleri mevcuttur.
Sağlık verileri için MCP sunucusu: Herhangi bir MCP özellikli yapay zekanın (ChatGPT, Claude, Claude Code ve diğer ajanlar) konuşma içinde metriklerinizi almak ve analiz etmek için çağırabileceği özel bir MCP uç noktası görevi görür.
OAuth aracılığıyla çok kaynaklı bağlayıcılar: Salt okunur, iptal edilebilir izinlerle OAuth kullanarak birçok platforma (örn. Oura, WHOOP, Garmin, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Concept2, Strava ve daha fazlası) bağlanır.
Metriklerin doğal dilde sorgulanması: "Neden kötü uyudum?" veya "Aşırı antrenman mı yapıyorum?" gibi sorular sormanızı sağlar ve gerçek HRV'niz, dinlenik kalp atış hızınız, uyku parçalanmanız, antrenman yükünüz, glikozunuz ve diğer metriklerinize dayalı yanıtlar döndürür.
Kaynaklar arası analiz: Yalıtılmış puanlar göstermek yerine, sürücüleri ve trendleri açıklamak için cihazlar ve uygulamalar arasındaki sinyalleri ilişkilendirir (örn. glikoz × uyku, antrenman yükü × HRV, geç antrenmanlar × uyanma olayları).
Tek bir URL ile hızlı kurulum: Yeni bir uygulama gerekmez; kaynakları bağlayın, ardından sorgulamaya başlamak için bir MCP URL'sini yapay zeka istemcinize yapıştırın; sadece birkaç dakika sürecek şekilde tasarlanmıştır.
Gizlilik, kontrol ve taşınabilirlik: Varsayılan olarak gizlidir; aktarımda/beklemede şifreleme, sorgu başına kapsam, denetim günlükleri, verileriniz üzerinde eğitim yok ve tek tıklamayla dışa aktarma (CSV) ve hesap/geçmiş silme özelliği mevcuttur.
freddy. Kullanım Alanları
Kişisel sağlık ve iyileşme koçluğu: Bireyler, manuel pano kontrolü yerine birleştirilmiş uyku, hazır olma durumu, dinlenik kalp atış hızı ve antrenman verilerini kullanarak HRV'nin neden düştüğünü, uykunun neden parçalı olduğunu veya yorgunluğun birikip birikmediğini sorabilirler.
Dayanıklılık antrenmanı optimizasyonu: Bisikletçiler/koşucular/triatletler, yoğunluğu, zamanlamayı ve haftalık yükü ayarlamak için güç/antrenman yükünü (örn. Wahoo/Intervals.icu) iyileşme sinyalleriyle (HRV, dinlenik kalp atış hızı, uyku) ilişkilendirebilirler.
Glikoz farkındalıklı yaşam tarzı ve beslenme içgörüleri: CGM kullanıcıları (örn. Dexcom), öğün zamanlamasını, antrenmanı ve rutinleri iyileştirmek için glikoz ani yükselişlerini ve modellerini uyku, egzersiz ve iyileşme ile birlikte inceleyebilirler.
Kuvvet antrenmanı incelemesi ve ilerlemesi: Günlük tutma uygulamalarını (örn. Hevy) kullanan kaldırıcılar, hacim/yoğunluk trendlerini analiz edebilir ve bunları iyileşme metrikleriyle ilişkilendirerek dinlenme dönemlerini planlayabilir, aşırı antrenmandan kaçınabilir ve tutarlılığı artırabilirler.
Ölçülebilir benlik / biyohackleme araştırması: Veri odaklı kullanıcılar, uzunlamasına, cihazlar arası keşifler (sıcaklık değişimleri, HRV taban çizgileri, uyku evresi değişiklikleri) yapabilir ve hipotez tarzı soruları basit İngilizce ile sorabilirler.
Sağlık iş akışları için geliştirici/ajan entegrasyonları: MCP özellikli ajanlar geliştiren ekipler, veri kaynağı başına özel entegrasyonlar oluşturmadan, bir kullanıcının gerçek giyilebilir/CGM verilerini otomatik check-in'lere, özetlere veya uyarı iş akışlarına dahil edebilirler.
Artıları
Modelden bağımsız ve araçtan bağımsız: herhangi bir MCP istemcisiyle (ChatGPT, Claude, Claude Code, ajanlar) çalışır, kilitlenmeyi azaltır.
Parçalanmış sağlık/antrenman verilerini birleştirir ve yalıtılmış uygulama puanları yerine kaynaklar arası yanıtlar sağlar.
Güçlü kontrol duruşu: salt okunur bağlayıcılar, iptal edilebilir erişim, denetim günlükleri, şifreleme ve kullanıcı verileri üzerinde eğitim olmaksızın kolay dışa aktarma/silme.
Eksileri
Bağlayıcı kullanılabilirliği duruma göre değişir (Canlı/Alfa/Beta/Planlı), bu nedenle bazı ekosistemler henüz desteklenmeyebilir.
Değer, uyumlu cihazlara/veri kaynaklarına sahip olmaya bağlıdır; metrikleri takip etmiyorsanız veya platformunuz mevcut değilse sınırlı fayda sağlar.
Belirtilen gizlilik kontrollerine rağmen, hassas sağlık verilerine erişim sağlamak için üçüncü taraf bir hizmete güvenmeyi gerektirir.
freddy. Nasıl Kullanılır
1) Kaydolun / Giriş Yapın: https://freddy.coach/app/login adresine gidin ve oturum açın (ücretsiz plan için kart gerekmez).
2) Bir veri kaynağı bağlayın (giyilebilir cihaz/uygulama): freddy uygulamasında bir kaynak seçin (örn. Oura, WHOOP, Garmin Connect, Polar, Withings, Dexcom, Wahoo, Hevy, Intervals.icu, Suunto, Strava, Concept2 vb.) ve OAuth onayını tamamlayın. freddy salt okunurdur ve erişim iptal edilebilir.
3) Verilerinizin senkronize edildiğini onaylayın: Bağlandıktan sonra, senkronizasyon için kısa bir süre bekleyin. Ücretsiz planda 1 bağlı kaynağınız ve ilk 30 günlük geçmişiniz mevcut olacaktır.
4) freddy MCP URL'nizi kopyalayın: freddy'de MCP sunucu URL'sini (https://freddy.coach/mcp gibi gösterilir) bulun ve kopyalayın. Bu, MCP uyumlu bir yapay zeka istemcisine yapıştıracağınız tek uç noktadır.
5) freddy'yi yapay zeka istemcinize bir bağlayıcı olarak ekleyin: MCP uyumlu bir istemciyi (örn. Claude Desktop / claude.ai, ChatGPT, Claude Code veya başka bir MCP istemcisi) açın ve kopyaladığınız URL'yi kullanarak yeni bir MCP bağlayıcı/sunucu ekleyin.
6) Bağlayıcıyı doğrulayın (istenirse): Yapay zeka istemciniz sizi uyardığında, freddy için kullandığınız e-posta/hesap ile bağlantıyı onaylayın. Ardından "freddy"nin mevcut bir bağlayıcı olarak listelendiğini görmelisiniz.
7) Hangi metriklerin mevcut olduğunu keşfedin: Yapay zekaya "freddy'den hangi metrikleriniz var?" gibi bir soru sorun. Yapay zeka, mevcut metrikleri, tarih aralıklarını ve her metrik için kaynak cihazı döndürmek üzere freddy'nin list_metrics aracını çağıracaktır.
8) Belirli metrikleri/zaman aralıklarını sorgulayın: Hedefli sorular sorun (örn. "Dün geceki uyku sürem, REM, derin uyku ve HRV'mi göster" veya "HRV bazal değerim son 30 günde nasıl değişti?"). Yapay zeka, ilgili verileri almak için freddy'nin query_metrics aracını çağıracaktır.
9) Doğal dilde çapraz metrik 'neden' soruları sorun: "Dün gece neden kötü uyudum?", "Aşırı antrenman mı yapıyorum?" veya "Glikozum neden yükseldi?" gibi nedensel/eğilim soruları sorun. freddy temel sayıları sağlar, böylece yapay zeka kalıpları açıklayabilir (örn. antrenman yükü vs. uyku parçalanması vs. HRV).
10) Daha fazla kaynak ekleyin (isteğe bağlı): Pro'ya yükseltirseniz, sınırsız kaynak bağlayın, tam geçmişe erişin ve çapraz kaynak analizi yapın (örn. glikoz × uyku, antrenman yükü × HRV).
11) Gizliliği ve erişimi yönetin: freddy'deki bağlı herhangi bir kaynağı istediğiniz zaman iptal edin. freddy, verilerinizi satmadığını/paylaşmadığını/eğitmediğini belirtir; jetonlar ve depolanan sağlık verileri beklemede şifrelenir (AES-256).
12) Verilerinizi dışa aktarın veya silin (isteğe bağlı): Geçmişinizi dışa aktarmak (CSV) veya hesabınızı/bağlayıcılarınızı/geçmişinizi silmek için freddy'nin hesap kontrollerini kullanın.
freddy. SSS
freddy, giyilebilir cihazlarınızı, CGM'lerinizi, güç ölçerlerinizi ve spor salonu uygulamalarınızı ChatGPT ve Claude gibi yapay zeka araçlarına bağlayan kişisel bir sağlık MCP sunucusudur, böylece sağlık ve antrenman verilerinizi doğal dilde sorgulayabilirsiniz.
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
freddy. Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
DocAI
DocAI, gelişmiş makine öğrenimi teknolojileri aracılığıyla akıllı belge işleme, tıbbi danışmanlık analizi ve kişiselleştirilmiş sağlık çözümleri sunan bir AI destekli platformdur.
Nutrecity
Nutrecity, bireysel sağlık hedeflerine, diyet tercihlerine ve kısıtlamalarına göre özelleştirilmiş beslenme planları oluşturan, kapsamlı beslenme takibi ve raporlaması sağlayan AI destekli bir yemek planlama platformudur.
Fit Aura
Fit Aura, kişiselleştirilmiş yemek planları oluşturan, tarifler üreten ve sağlık hedeflerine ulaşmak için fitness ilerlemesini takip etmeye yardımcı olan AI destekli bir diyet ve beslenme platformudur.
Nutroscan
Nutroscan, bireysel sağlık koşulları, diyet tercihleri ve beslenme ihtiyaçlarına dayalı kişiselleştirilmiş beslenme planları oluşturan yapay zeka destekli bir yemek planlama platformudur.
freddy. Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Microsoft Dragon Copilot
Microsoft Dragon Copilot, dokümantasyonu kolaylaştırmak, bilgileri yüzeye çıkarmak ve sağlık hizmetleri ortamlarında görevleri otomatikleştirmek için doğal dil sesle dikte, ortam dinleme yetenekleri ve üretken yapay zekayı birleştiren yapay zeka destekli bir klinik iş akışı asistanıdır.
TrackFit
TrackFit, kullanıcıların egzersizleri izlemesine, ilerlemeyi takip etmesine ve egzersiz formunu gerçek zamanlı olarak iyileştirmesine yardımcı olmak için akıllı saat sensör verilerini, makine öğrenimi modellerini ve kişiselleştirilmiş analizleri birleştiren kapsamlı bir yapay zeka destekli fitness takip sistemidir.
HealthyAI - Nutrition Scanner
FreemiumHealthcare
HealthyAI, barkod tarama ve fotoğraf tanıma teknolojisi aracılığıyla anında içerik analizi, beslenme dökümleri ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlayarak kullanıcıların daha sağlıklı yiyecek seçimleri yapmasına yardımcı olan yapay zeka destekli bir beslenme tarayıcı uygulamasıdır.
Neck-Life
FreemiumHealthcare
Neck-Life, AirPods sensörlerini kullanarak boyun duruşunu gerçek zamanlı olarak izleyen ve zamanında bildirimler ve kişiselleştirilmiş ayarlarla 'teknoloji boynu'nu önlemeye yardımcı olan yenilikçi bir uygulamadır.