freddy: health context for AI
reThrive Labs LLC · KI-Assistent
freddy: health context for AI ist ein privater MCP-Server im Nur-Lese-Modus, der deine Gesundheits- und Trainingsdaten in die KI-Assistenten leitet, die du ohnehin nutzt. Er verbindet Wearables, CGMs, Leistungsmesser und Fitness-Apps mit Claude, ChatGPT, Gemini und jedem MCP-Client. Frag nach Schlaf, Erholung, HRV und Workouts in normaler Sprache, statt ein Dutzend Dashboards zu öffnen. Die Einrichtung dauert ein paar Minuten. Die kostenlose Stufe braucht keine Kreditkarte.
Über freddy: health context for AI
Was ist freddy: health context for AI
freddy schließt eine Lücke, die die meisten Fitness-Apps absichtlich lassen. Du sammelst längst ernsthafte Signale von einem Oura-Ring, einem WHOOP-Armband, einem Dexcom-Sensor, einem Wahoo-Leistungsmesser und einem Trainingslog, aber jede App zeigt eine Zahl für sich. freddy ist der Gesundheits-MCP-Server, der zwischen diesen Quellen und deinem KI-Assistenten sitzt und deine echten Daten in einen Kontext übersetzt, über den das Modell nachdenken kann.
Die Frage ist nicht, welche App du nutzt. Sie lautet, ob deine KI deine Gesundheitsdaten für KI überhaupt sehen kann. freddy ist der Gesundheits-MCP-Server, der zwischen diesen Quellen und deinem KI-Assistenten sitzt und deine echten Daten in einen Kontext übersetzt, über den das Modell nachdenken kann.
Das Produkt ist von Grund auf nur lesend und privat. Du verbindest jede Quelle per OAuth, und freddy schreibt nie auf deine Geräte zurück noch verkauft es, was es liest. Rund 29 Quellen und mehr als 100 Messwerte werden unterstützt. Das deckt HRV, Glukose, Schlafphasen, Leistung und Trainingsvolumen ab. Weil der Server das Model Context Protocol spricht, funktioniert er mit Claude, ChatGPT, Gemini, Grok und neueren Clients wie OpenClaw, ohne eine separate App zu installieren.
Die größte Grenze ist der Umfang: freddy ist ein Gesundheits-Kontextserver, kein Medizinprodukt, und er diagnostiziert oder behandelt nichts. Er ist außerdem nur so nützlich wie die Daten, die du ihm gibst, also liefert ein einzelnes Wearable dünnere Antworten als ein voller Gerätepark.
Erste Schritte
- Erstelle ein kostenloses Konto auf freddy.coach. Zahlungsdaten sind nicht nötig.
- Verbinde deine Datenquellen eine nach der anderen und autorisiere jede per OAuth, damit freddy sie in deinem Namen lesen kann.
- Kopiere deinen privaten MCP-Endpunkt und füge ihn in Claude, ChatGPT oder einen MCP-Client ein, der eigene Server unterstützt.
- Stelle deine erste Frage in normaler Sprache, etwa "warum habe ich letzte Nacht schlecht geschlafen", und lass den Assistenten die zugrunde liegenden Messwerte holen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von freddy: health context for AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Sportler, die Trainingslast und Erholung verfolgen
- Biohacker mit Experimenten über mehrere Quellen
- Nutzer mit Fokus auf Langlebigkeit
- Alle, die schon mehrere Gesundheits-Apps bezahlen
Aufgaben
- Eine schlechte Nacht erklären
- Trends erkennen
- Wettkampf- und Eventvorbereitung
- Einen Trainingsblock auswerten
Szenarien
- Morgenchecks
- Auswertung nach dem Training
- Langfristige Gesundheitschecks
Wichtigste Funktionen
Ein MCP-Endpunkt für jeden Assistenten
Statt Integrationen für jedes KI-Tool zu bauen, gibt freddy dir eine einzige private URL, mit der sich Claude, ChatGPT, Gemini, Grok und OpenClaw alle verbinden können. Du autorisierst einmal, und derselbe Endpunkt bedient jeden Client, den du nutzt. Ein Wechsel des Assistenten heißt also nicht, deine Daten neu zu verbinden.
Datenzugriff nur lesend
freddy liest nur die Quellen, die du verbindest, und nur in deinem Namen. Es kann keine Einstellungen auf deinen Geräten ändern, keine Workouts posten und nichts an die Plattformen zurücksyncen, aus denen es zieht. Für alle, die Skepsis haben, Gesundheitsdaten einer KI zu geben, ist dieses Einbahnstraßen-Design der ganze Punkt. Nichts verlässt deine Kontrolle.
29 Quellen und über 100 Messwerte
Der Server deckt Wearable- und CGM-Daten, Leistungsmesser und Fitness-Apps an einem Ort ab. Zu den Messwerten gehören HRV, Glukose, Schlafphasen, Leistung und Lasten, sodass Fragen Bereiche überschreiten, statt in der Insellösung einer App zu bleiben. Ein Assistent. Alle deine Quellen.
Fragen in normaler Sprache über Quellen hinweg
Du musst keine Messwertnamen oder API-Aufrufe kennen. Frag "hat der späte Kaffee meinen Tiefschlaf ruiniert", und freddy ordnet das den richtigen Quellen zu und gibt deinem Assistenten dann die Zahlen, die er zum Antworten braucht. So sollte sich eine KI zur Schlaf- und Erholungsverfolgung anfühlen. Das Gespräch ist die Schnittstelle.
Automatische Synchronisierung
Während deine Geräte mit ihren eigenen Apps syncen, hält freddy die Daten aktuell, also exportierst du keine Dateien von Hand und autorisierst nicht jede Woche neu. Dein Assistent sieht frische Zahlen statt eines veralteten Schnappschusses.
Quellenkontrolle und Kontolöschung
Du siehst alles, was du verbunden hast, und kannst jede Quelle jederzeit trennen. Löschst du dein Konto, werden auch deine Daten entfernt. freddy erklärt, dass es deine Daten nicht verkauft und nicht für Werbung nutzt.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Funktioniert mit den KI-Assistenten, die du schon bezahlst, also gibt es keine neue Chat-App zu lernen.
- Das Nur-Lese-Design senkt das Risiko, Gesundheitsdaten herauszugeben, weil nichts auf deine Geräte zurückschreibt.
- Abfragen über mehrere Quellen sind der eigentliche Reiz: HRV, Glukose, Schlaf und Leistung in einem Gespräch.
- Kostenloser Start ohne Karte, und die Einrichtung zählt in Minuten statt in Stunden.
- Deckt 29 Quellen ab, was das manuelle Kopieren und Einfügen reduziert, das eine KI sonst mit deinen Zahlen versorgt.
Nachteile
- Der Wert hängt davon ab, wie viele Quellen du verbindest, also liefert ein einzelnes Wearable merklich dünnere Antworten.
- Es ist ein Kontextserver, kein Diagnosewerkzeug, also sagt es dir nicht, was ein Symptom medizinisch bedeutet.
- Die MCP-Einrichtung kann technisch wirken, wenn du nie einen eigenen Server zu einem KI-Client hinzugefügt hast.
- Der Erfolg hängt daran, dass jedes Gerät sauber synct; eine langsame Quelle kann verzögern, was der Assistent sieht.
Häufige Fragen
Es ist ein Gesundheits-MCP-Server, der deine Wearables, CGMs, Leistungsmesser und Fitness-Apps liest und diese Daten dann KI-Assistenten wie Claude und ChatGPT zugänglich macht. Du stellst eine Frage in normaler Sprache. Der Assistent antwortet mit deinen echten Messwerten.
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