Ultrahuman 건강 데이터를 AI 에이전트와 연결하는 MCP 서버 공개

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핵심 요약

Ultrahuman 스마트 링 및 CGM 데이터를 MCP 서버를 통해 Claude Code나 Cursor 같은 AI 에이전트에서 직접 조회하고 분석할 수 있는 오픈소스 프로젝트가 공개됐다.

배경

Ultrahuman 스마트 링 사용자가 자신의 건강 데이터를 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있도록 Model Context Protocol(MCP) 기반의 서버를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

MCP를 통한 개인 생체 데이터의 AI 통합은 에이전트가 사용자의 물리적 상태를 인지하고 행동하는 개인화된 AI의 실질적인 구현 사례이다. 이는 향후 다양한 웨어러블 기기와 LLM 간의 표준화된 데이터 교환 생태계가 확장될 것임을 의미한다.

커뮤니티 반응

사용자들은 정량화된 자아(Quantified Self)와 AI의 결합에 긍정적인 반응을 보이며 실질적인 활용 가능성에 주목했다.

실용적 조언

Ultrahuman 앱 내 'Get help' 메뉴를 통해 Partner API 토큰을 요청하여 발급받아야 한다.
매 메시지마다 회복 지수(Recovery Index)를 컨텍스트로 포함하도록 설정하면 AI가 사용자의 컨디션에 맞춘 답변을 제공한다.

섹션별 상세

Ultrahuman 스마트 링과 CGM 데이터를 MCP 서버로 래핑하여 Claude Code나 Cursor 같은 AI 도구가 직접 건강 지표를 조회할 수 있는 환경을 구축했다. 이를 통해 사용자는 앱에서 데이터를 복사하여 붙여넣는 번거로움 없이 AI와 대화하며 자신의 신체 상태를 분석할 수 있다. AI 에이전트는 서버를 통해 구조화된 JSON 데이터를 받아 실시간으로 사용자의 건강 맥락을 파악한다.

서버는 특정 날짜의 전체 지표를 덤프하는 기능과 실시간 값을 확인하는 두 가지 주요 도구를 제공한다. 수면 점수, HRV, 안정 시 심박수, 걸음 수, 회복 지수 등 광범위한 데이터를 JSON 또는 마크다운 형식으로 AI에게 전달하여 구조화된 분석을 가능하게 한다. 특히 라이브 값 조회 기능을 통해 AI가 매 메시지마다 사용자의 현재 회복 상태를 확인하고 대화의 톤을 조절할 수 있다.

보안을 최우선으로 고려하여 API 토큰과 이메일 정보를 하드코딩하지 않고 환경 변수로만 관리하도록 설계했다. 사용자는 Ultrahuman 앱의 고객 지원 메뉴를 통해 Partner API 토큰을 획득하여 로컬 환경에서 안전하게 서버를 실행할 수 있다. 이 방식은 민감한 건강 데이터가 코드에 노출되는 것을 방지하며 사용자 본인의 로컬 환경에서만 데이터가 흐르도록 보장한다.

단순한 데이터 조회를 넘어 주간 트렌드 분석이나 아침 브리핑을 수행할 수 있는 스킬셋이 포함되어 있다. 또한 차트가 포함된 PDF 보고서를 생성하는 스크립트를 제공하여 AI가 시각적인 요약 자료까지 제작할 수 있도록 지원한다. 이는 정량화된 자아 데이터를 AI가 능동적으로 활용하여 사용자에게 가치 있는 통찰을 제공하는 구조를 형성한다.

실무 Takeaway

Model Context Protocol(MCP)을 활용해 Ultrahuman의 건강 데이터를 AI 에이전트의 컨텍스트로 직접 통합하여 개인화된 건강 관리가 가능하다.
Python 3.10 이상 환경에서 작동하며 MIT 라이선스로 공개되어 누구나 자유롭게 수정하고 확장할 수 있다.
API 토큰 기반의 환경 변수 설정을 통해 보안성을 유지하면서도 AI가 실시간 생체 지표에 접근할 수 있는 통로를 마련했다.

언급된 도구

Ultrahuman-MCP추천

Ultrahuman API 데이터를 MCP 프로토콜로 변환하여 AI에게 전달

Claude Code추천

MCP 서버를 호출하여 데이터를 분석하는 CLI 기반 AI 에이전트

Cursor추천

MCP 연동을 지원하는 AI 코드 편집기

언급된 리소스

GitHubUltrahuman-MCP GitHub Repository