Oura MCP 서버

Oura MCP 서버

Oura Ring을 FlowHunt에 연결하고 Oura MCP 서버로 실행 가능한 건강 인사이트를 확인하세요—수면, 준비도, 활동 등 AI 기반 분석과 인터랙티브 시각화를 제공합니다.

“Oura” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Oura MCP 서버는 Oura Ring에서 수집된 건강 데이터를 모델 컨트롤러 프로토콜(MCP)을 통해 AI 어시스턴트가 안전하게 접근, 분석, 시각화할 수 있도록 지원합니다. 이 서버는 Oura API와 AI 클라이언트 간의 브릿지로 작동하여, 개발자와 사용자가 수면, 준비도, 활동 등 다양한 건강 지표에 구조화된 방식으로 접근할 수 있게 해줍니다. 서버는 맞춤형 쿼리, 주요 건강 분석을 위한 사전 정의된 프롬프트 템플릿, 자동 데이터 시각화 기능을 지원합니다. 이 MCP 서버를 활용하면 AI 어시스턴트가 건강 트렌드 분석, 리포트 생성, 인사이트 제공 등 다양한 건강 및 웰니스 경험을 개발할 수 있습니다.

프롬프트 목록

  • 수면 데이터 분석: 지정 기간의 수면 데이터를 조회하고 설명하는 템플릿
  • 식사와 준비도 상관 분석: 식사 혹은 영양 정보가 준비도 점수에 미치는 영향 분석
  • 스트레스 vs 평일/주말 비교: 평일과 주말의 스트레스 수준 비교
  • 수면 중 심박수 분석: 수면 중 심박 데이터를 조회 및 분석(예: 음주 여부 필터)
  • 수면 효율 트렌드 시각화: 수면 효율 등 지표의 트렌드 차트 생성
  • 준비도 점수 비교 시각화: 다양한 이벤트(예: 식사 후)별 준비도 점수 비교 차트

리소스 목록

  • 수면 지표: Oura Ring의 수면 데이터(단계, 시간, 효율, 커스텀 태그 등) 접근
  • 준비도 점수: 준비도 점수 및 기여 요인 노출
  • 활동 데이터: Oura의 일/주간 활동 지표 조회
  • 심박 변이도(HRV): HRV 상세 데이터 분석 및 시각화

도구 목록

제공된 리포지토리(server.py 등)에 명시된 도구 리스트는 없습니다.

MCP 서버 활용 사례

  • 개인 수면 분석: 사용자의 수면 패턴을 분석, 해석하고 실행 가능한 인사이트 및 시각화를 제공하는 어시스턴트 개발
  • 식사와 준비도 상관성 분석: 식습관이 준비도 및 웰빙에 미치는 영향 탐구로 맞춤 건강 추천 지원
  • 스트레스 및 라이프스타일 비교: 평일/주말 등 다양한 요일별 스트레스 트렌드 분석으로 생활 습관 최적화
  • 건강 트렌드 데이터 시각화: Oura 데이터를 차트, 그래프로 시각화—코칭, 리포트, 개인 모니터링 등에 활용
  • 맞춤형 건강 쿼리: (예: 음주 후 수면 중 심박수 등) 고급, 사용자 맞춤 건강 분석 지원

설치 방법

Windsurf

  1. Node.js v18+가 설치되어 있는지 확인하세요.
  2. Oura Personal Access Token을 발급받아 .env 파일에 OURA_TOKEN=your_personal_access_token으로 추가하세요.
  3. Oura MCP 서버 패키지를 구성에 추가하세요.
  4. Windsurf 구성 파일을 다음과 같이 수정하세요:
{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
  1. 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
  2. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정(Windsurf)

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

Claude

  1. Node.js v18+를 설치하세요.
  2. .env 파일에 OURA_TOKEN을 설정하세요.
  3. Claude 구성에 Oura MCP 서버를 추가하세요:
{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
  1. 저장 후 Claude를 재시작하고 연결이 성공적으로 이루어지는지 확인하세요.

API 키 보안 설정(Claude)

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

Cursor

  1. Node.js v18+가 설치되어 있는지 확인하세요.
  2. Oura Personal Access Token을 받아 .env에 저장하세요.
  3. Cursor에서 MCP 서버 목록을 다음과 같이 업데이트하세요:
{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
  1. 구성 파일을 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

API 키 보안 설정(Cursor)

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

Cline

  1. Node.js v18 이상을 설치하세요.
  2. .env 파일에 Oura Personal Access Token을 입력하세요.
  3. Cline 구성 파일에서 MCP 서버 항목을 다음과 같이 추가/수정하세요:
{
  "mcpServers": {
    "oura": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oura/mcp-server@latest"]
    }
  }
}
  1. 변경사항을 저장한 뒤, Cline을 재시작하고 설정을 테스트하세요.

API 키 보안 설정(Cline)

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

플로우에서 MCP 서버 사용법

FlowHunt에서 MCP 활용하기

플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하여 MCP 서버를 플로우에 통합할 수 있습니다.

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 영역에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

설정이 끝나면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “oura” 부분을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 교체하세요.


개요

섹션지원 여부세부사항/비고
개요README.md에 개요 및 주요 기능 정리
프롬프트 목록README.md의 “Example Prompts"로 제공
리소스 목록수면, 준비도, 활동, HRV 등 주요 기능 명시
도구 목록리포지토리 및 server.py에 명시된 도구 없음
API 키 보안.env 및 JSON env 예시와 함께 설명
샘플링 지원(중요도 낮음)관련 근거 없음

위 내용을 바탕으로 Oura MCP 서버는 주요 MCP 프리미티브와 설치 방법을 대부분 충족합니다. 다만, 명시적 도구 정의와 샘플링/루트 지원 문서가 없어 범용 MCP로서 완전성은 일부 부족하지만, Oura 유저를 위한 건강/트래킹 기능은 매우 강력합니다.


MCP 점수

라이선스 보유
최소 1개 도구 보유
포크 수0
별점7

평가: 5/10
서버는 우수한 문서화, 프롬프트 템플릿, 리소스 노출, 설치 가이드를 제공하지만, 오픈소스 라이선스, 명시적 도구, 샘플링/루트 지원이 없어 완성된 MCP 서버로 보기는 어렵습니다. 개인 건강 데이터 분석에는 적합하지만, 범용 MCP 데모로는 부족합니다.

자주 묻는 질문

Oura MCP 서버란 무엇인가요?

Oura MCP 서버는 Oura Ring API와 AI 클라이언트 간의 브릿지 역할을 하며, 수면, 준비도, 활동, HRV 등 구조화된 건강 데이터를 AI 플로우(예: FlowHunt) 내에서 분석, 리포트, 시각화할 수 있도록 제공합니다.

Oura MCP 서버로 어떤 건강 데이터를 볼 수 있나요?

수면 지표(단계, 시간, 효율), 준비도 점수 및 요인, 활동 데이터, 심박 변이도(HRV) 등을 구조화된 엔드포인트를 통해 확인할 수 있습니다.

이 MCP로 건강 트렌드를 분석하고 시각화할 수 있나요?

네, 서버는 일반적인 분석을 위한 맞춤 쿼리와 사전 정의된 프롬프트 템플릿, 그리고 트렌드, 비교, 상관관계 자동 시각화를 지원합니다.

예시 활용 사례가 있나요?

예시로 개인 수면 분석, 식사와 준비도 연관성 분석, 평일과 주말 스트레스 비교, 건강 트렌드 차트 생성, 맞춤형 건강 어시스턴트 구축 등이 있습니다.

내 Oura 데이터는 안전한가요?

네, Oura Personal Access Token은 환경 변수에 저장되며 직접 노출되지 않습니다. 제공된 설정 안내를 따라 안전하게 구성할 수 있습니다.

이 서버는 오픈소스 사용이 가능한가요?

오픈소스 라이선스가 없으며, 명시적 도구나 샘플링 기능도 제공하지 않으므로 건강 데이터 분석에 초점을 둔 개인 또는 폐쇄형 환경에서의 사용에 적합합니다.

FlowHunt에서 Oura MCP 서버 사용해보기

Oura 건강 데이터를 AI 플로우에 원활하게 통합하세요. 분석, 시각화, 더 깊은 인사이트까지—모두 FlowHunt에서 가능합니다.

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