Serveur Oura MCP

Que fait le serveur « Oura » MCP ?

Le serveur Oura MCP permet aux assistants IA d’accéder, d’analyser et de visualiser en toute sécurité les données de santé collectées depuis votre Oura Ring via le Model Controller Protocol (MCP). Agissant comme un pont entre l’API Oura et les clients IA, il fournit aux développeurs et utilisateurs un accès structuré à des métriques de santé telles que le sommeil, la préparation, l’activité, et plus encore. Le serveur prend en charge des requêtes personnalisables, des modèles de prompts prédéfinis pour des tâches d’analyse de santé courantes, ainsi que des capacités automatiques de visualisation des données. En tirant parti de ce serveur MCP, les assistants IA peuvent effectuer des analyses de tendances de santé, générer des rapports et mettre en avant des corrélations pertinentes—permettant aux développeurs de créer des expériences santé et bien-être plus riches et informatives.

Liste des prompts

• Analyse des données de sommeil : Modèle pour récupérer et expliquer les données de sommeil pour une période donnée.
• Corréler les repas avec la préparation : Analyse de l’impact des repas ou des données nutritionnelles sur les scores de préparation.
• Comparaison du stress en semaine vs week-end : Comparer les niveaux de stress entre les jours ouvrés et les week-ends.
• Analyse de la fréquence cardiaque pendant le sommeil : Récupérer et analyser les données de fréquence cardiaque pendant le sommeil, avec filtres optionnels (ex : consommation d’alcool).
• Visualiser les tendances de l’efficacité du sommeil : Créer des graphiques montrant les tendances d’efficacité du sommeil ou d’autres métriques.
• Comparer les scores de préparation : Modèle de visualisation pour comparer la préparation après différents événements (ex : repas).

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Liste des ressources

• Métriques du sommeil : Accès aux données de sommeil Oura Ring, incluant les stades, la durée, l’efficacité et des tags personnalisés.
• Scores de préparation : Exposition des scores de préparation et de leurs facteurs contributifs.
• Données d’activité : Récupération des métriques d’activité quotidiennes et hebdomadaires depuis Oura.
• Variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) : Données VFC détaillées pour l’analyse et la visualisation.

Liste des outils

Aucune liste explicite d’outils dans server.py ou fichier similaire n’est disponible dans le contenu du dépôt fourni.

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Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Analyse personnelle du sommeil : Les développeurs peuvent créer des assistants qui récupèrent et interprètent les schémas de sommeil des utilisateurs, fournissant des insights exploitables et des visualisations.
• Corrélation entre repas et préparation : Permet d’explorer comment les habitudes alimentaires impactent la préparation et le bien-être général, en soutenant des recommandations santé personnalisées.
• Comparaison du stress et du mode de vie : Facilite l’analyse des tendances du stress selon les jours (ex : jours ouvrés vs week-ends) pour optimiser le mode de vie.
• Visualisation des tendances de santé : Permet aux utilisateurs de générer des graphiques et courbes des données Oura Ring—utile pour le coaching, le reporting ou le suivi personnel.
• Requêtes santé personnalisées : Prend en charge des requêtes avancées et spécifiques à l’utilisateur (ex : fréquence cardiaque pendant le sommeil après consommation d’alcool) pour une analyse santé fine.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js v18+ est installé.
2. Obtenez votre jeton d’accès personnel Oura et ajoutez-le à un fichier .env sous la forme OURA_TOKEN=your_personal_access_token.
3. Ajoutez le package du serveur Oura MCP à votre configuration :
4. Modifiez le fichier de configuration Windsurf :

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

5. Enregistrez et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API (Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "OURA_TOKEN": "your_personal_access_token"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js v18+.
2. Configurez votre fichier .env avec OURA_TOKEN.
3. Ajoutez le serveur Oura MCP à la configuration Claude :

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

4. Enregistrez, redémarrez Claude et confirmez la connexion réussie.

Sécurisation des clés API (Claude)

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Vérifiez que Node.js v18+ est installé.
2. Obtenez votre jeton d’accès personnel Oura et stockez-le dans .env.
3. Mettez à jour la liste des serveurs MCP dans Cursor :

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cursor.

Sécurisation des clés API (Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Installez Node.js v18 ou supérieur.
2. Placez votre jeton d’accès personnel Oura dans un fichier .env.
3. Ajoutez/modifiez l’entrée du serveur MCP dans votre configuration Cline :

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

4. Enregistrez les modifications, redémarrez Cline et testez la configuration.

Sécurisation des clés API (Cline)

{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OURA_TOKEN": "${OURA_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "oura": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “oura” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Sur la base de ce qui précède, le serveur Oura MCP couvre la plupart des primitives MCP requises et des détails de configuration. Cependant, l’absence de définitions explicites d’outils et de documentation sur la prise en charge de l’échantillonnage/racine limite son exhaustivité en tant qu’implémentation MCP généraliste. Il offre néanmoins de solides fonctionnalités santé/suivi pour les utilisateurs Oura.

Score MCP

Notre note : 5/10.
Bien que le serveur fournisse une bonne documentation, des modèles de prompts, une exposition des ressources et des instructions d’installation, il manque une licence open source, des outils explicites et la prise en charge de l’échantillonnage/racine, essentiels pour un serveur MCP complet. Il est adapté à l’analyse personnelle des données de santé mais pas en tant que vitrine MCP généraliste.