Oura MCP 서버

“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

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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.

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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"]
    }
  }
}

5. 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
6. 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"]
    }
  }
}

4. 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"]
    }
  }
}

4. 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"]
    }
  }
}

4. 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.

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

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

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.