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MCP Server · AI代理

Ultrahuman MCP Server

Ultrahuman MCP Server是一个提供健康数据访问的协议服务器,通过标准化工具使AI助手和应用程序能够与Ultrahuman的健康和健身数据进行交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonAI交互API访问

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作者 / 组织
Vodolazkyi
提供方
Vodolazkyi

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选型结论

Ultrahuman MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

超人类MCP服务器

模型上下文协议(MCP)服务器,提供对超人类API数据的访问。该服务器允许AI助手和应用程序通过标准化的MCP工具与超人类健康和健身数据进行交互。

特性

  • 完整的健康指标访问:睡眠、运动、心率、心率变异性、血糖等
  • 专用工具:针对不同数据类型(睡眠、运动、血糖、心脏指标)的专用工具
  • 错误处理:具有详细错误消息的稳健错误处理
  • 日期验证:日期格式的自动验证
  • 环境配置:通过环境变量灵活配置

可用工具

核心工具

  • get_default_user_metrics(date) -获取特定日期默认用户的所有健康指标(来自env)
  • get_user_metrics(email, date) -获取特定日期用户的所有健康指标
  • get_sleep_data(email, date) -获取特定睡眠指标
  • get_movement_data(email, date) -获取运动和活动数据
  • get_glucose_metrics(email, date) -获取葡萄糖相关指标
  • get_heart_metrics(email, date) -获取心率、心率变异性和恢复数据

资源

  • ultrahuman://api-info -关于超人类合作伙伴API的信息

可用指标

服务器提供对以下健康指标的访问:

  1. 睡眠数据 -睡眠模式、质量、持续时间
  2. 运动数据 -活动水平、运动模式
  3. 心率 -连续心率监测
  4. 心率变异性 -心率变异性测量
  5. 温度 -体温读数
  6. 步骤 -每日步数
  7. 葡萄糖 -血糖水平(来自CGM)
  8. 代谢评分 -总体代谢健康评分
  9. 葡萄糖变异性(%) -血糖稳定性
  10. 平均葡萄糖(mg/dL) -每日葡萄糖平均值
  11. 糖化血红蛋白 -长期血糖控制指标
  12. 目标时间(%) -在目标葡萄糖范围内花费的时间
  13. 恢复指数 -恢复状态指标
  14. 运动指数 -运动质量评估
  15. 最大摄氧量 -心血管健康测量

设置

先决条件

  1. 超人类API访问:

- 授权密钥(40个字符的字母数字字符串) - 来自用户的数据共享代码 - 已授予访问权限的用户电子邮件 - 📋 请参阅详细的设置说明: API_SETUP.md - 联系support@ultrahuman.com用于API访问 - API文件:https://blog.ultrahuman.com/blog/accessing-the-ultrahuman-partnership-api/

  1. Python 3.11+

安装

  1. 克隆此存储库:
git clone https://github.com/Vodolazkyi/Ultrahuman-Server.git
cd Ultrahuman-Server
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境变量:
cp env.example .env
# Edit .env with your Ultrahuman API credentials
  1. 运行服务器:
python main.py

服务器将于启动 http://localhost:8000/mcp 默认情况下。

环境变量

变量描述默认值
ULTRAHUMAN_AUTH_KEY您的40个字符的授权密钥必填
ULTRAHUMAN_BASE_URLAPI基本URLhttps://partner.ultrahuman.com/api/v1
ULTRAHUMAN_DEFAULT_EMAIL用于测试的默认用户电子邮件可选
PORT服务器端口8000

使用示例

与MCP客户端一起使用

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python",
        args=["main.py"],
        env={"ULTRAHUMAN_AUTH_KEY": "your_key_here"}
    )
    
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            # Initialize the connection
            await session.initialize()
            
            # Get user metrics
            result = await session.call_tool(
                "get_user_metrics",
                {
                    "email": "user@example.com",
                    "date": "2024-01-15"
                }
            )
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

工具示例

获取完整指标
# Get all metrics for a user
result = await session.call_tool("get_user_metrics", {
    "email": "user@example.com",
    "date": "2024-01-15"
})
仅获取睡眠数据
# Get sleep-specific data
result = await session.call_tool("get_sleep_data", {
    "email": "user@example.com", 
    "date": "2024-01-15"
})
获取血糖指标
# Get glucose-related metrics
result = await session.call_tool("get_glucose_metrics", {
    "email": "user@example.com",
    "date": "2024-01-15"
})

API响应格式

所有工具都返回一致的响应格式:

{
    "success": true,
    "email": "user@example.com",
    "date": "2024-01-15",
    "metrics": {
        // ... actual metrics data
    }
}

出现错误时:

{
    "success": false,
    "email": "user@example.com", 
    "date": "2024-01-15",
    "error": "Error description"
}

部署

铁路部署

此服务器已配置为在Railway上部署:

  1. 将您的GitHub存储库连接到Railway
  2. 在铁路仪表板中设置环境变量:

- ULTRAHUMAN_AUTH_KEY - ULTRAHUMAN_BASE_URL (可选)

  1. 从主分支自动部署

Docker部署

# Build the image
docker build -t ultrahuman-mcp .

# Run the container
docker run -p 8000:8000 \
  -e ULTRAHUMAN_AUTH_KEY=your_key_here \
  ultrahuman-mcp

API环境

  • 生产: https://partner.ultrahuman.com/api/v1/metrics
  • 暂存: https://www.staging.ultrahuman.com/api/v1/metrics

错误处理

服务器包括全面的错误处理:

  • 身份验证错误:授权密钥无效或丢失
  • 验证错误:电子邮件格式或日期格式无效
  • API错误:来自Ultrahuman API的HTTP错误
  • 网络错误:连接超时或网络问题

安全

  • API密钥通过环境变量进行管理
  • 所有API请求都使用HTTPS
  • 没有记录或缓存敏感数据

贡献

我们欢迎捐款!请随时:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支: git checkout -b feature-name
  3. 提交您的更改: git commit -am 'Add feature'
  4. 推到分支: git push origin feature-name
  5. 提交拉取请求

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

支持

关于以下问题:

  • MCP服务器:在此存储库中打开一个问题
  • 超人类API:联系超人支持
  • FastMCP:检查 FastMCP文档

存储库设置

有关最大可见性和SEO优化,请参阅 有关以下内容的详细说明:

  • 使用适当的标签配置GitHub About部分
  • 搜索引擎的SEO优化
  • 添加到MCP展示和精彩列表

链接

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

健康数据Python本地部署协议服务器AI交互健身数据API访问

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Ultrahuman MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Ultrahuman MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Ultrahuman MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Ultrahuman MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Ultrahuman MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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