delx-living-body

delx-living-body

15 個のウェルネス MCP を、AI エージェント向けの統合された身体データレイヤーにまとめる Meta-MCP です。

「今日はハードにトレーニングすべき？」という問いに答えるには、これまでエージェントが WHOOP の回復指標、Garmin Body Battery、Oura の睡眠、Nourish の栄養情報、そして月経周期の段階を、5 つの別々の MCP サーバーで連携させる必要がありました。これはユーザーにとって不安定で、エージェントにとっても複雑です。

delx-living-body は、次の機能を備えた 単一の MCP サーバーです。

1. ローカルにすでにインストールされている 15 個の Delx Wellness コネクターのうち、どれがあるかを 自動検出 します。手動設定は不要です。
2. 適切な対象に対する並列呼び出しを 組み合わせます。
3. ルールベースの推論を使って、自然言語の回答に加え、構造化された推論トレースとソースごとの信頼度を 統合します。LLM の呼び出しはありません。

一度インストールするだけで、統合された身体データレイヤーが利用できます。すでに使っているウェルネス MCP と組み合わせて動作します。

Compose マトリクス（*_series に対応する子と、要約のみの子）：docs/compose-matrix.md。 ピンのずれ：docs/pin-drift.md。

エージェントのワークフローに役立ったら、リポジトリにスターを付けてください。スターが増えると、Delx Wellness の単一エントリーパスがほかの AI 開発者にも見つけやすくなります。

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HTTP（v2 ステートレス）

デフォルトは stdio です。オプションの Streamable HTTP は、セッション ID なし、JSON レスポンス、ループバックのみです。

npx -y delx-living-body --http
# GET  http://127.0.0.1:3030/health
# POST http://127.0.0.1:3030/mcp   (sessionless)

環境変数：LIVING_BODY_MCP_HOST、LIVING_BODY_MCP_PORT、LIVING_BODY_MCP_TRANSPORT=http。

• アカウントなしですぐに試せます — npx -y delx-living-body demo（「今日はハードにトレーニングすべき？」）
• Claude · Cursor · ChatGPT · Hermes · OpenClaw で 実行できます — エージェント設定例を参照してください。
• ローカル優先 — delx-living-body がトークンを読み取ることはありません。各子コネクターが独自の認証情報を読み取ります（プライバシーとセキュリティ）。
• どのコネクターを使えばよいですか？ — Delx Wellness の案内ページから始めてください。

このサーバーが連携する主な 3 つのコネクターは、google-health-mcp（google-health-mcp-unofficial）、garmin-mcp（garmin-mcp-unofficial）、wellness-nourish（wellness-nourish）です。

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インストール

npx -y delx-living-body

インストールはこれだけです。OAuth フローも API キーも不要です。delx-living-body 自体は認証機能を持ちません。各子コネクターがそれぞれの認証情報を処理します。

エージェントのデモ全編を見る →「今日はハードにトレーニングすべき？」（アカウント不要）

npx -y delx-living-body demo

クローン不要で、コマンドを1つ実行するだけです。このデモは実際のMCP サーバーを起動し、インストール済みコネクター3つ（WHOOP + Oura + Garmin）を模擬します（合成された身体データを含むバンドル済みのスタブ子プロセスを使用）。そして、エージェントが実行するのとまったく同じ方法で、stdio 経由で操作します。実際のアカウント、API キー、ネットワークは不要です。--scenario=red を追加すると、準備状況が低い場合（「今日は控える」）の経路を確認できます。オプションは demo --help で確認できます。出力の記録は examples/demo-what-should-i-do-today.txt にあります。

2) living_body_ask  question="What should I do today?"
────────────────────────────────────────────────────────────────
Recommendation:
   Today at a glance: recovery 74, sleep 83, body battery 68.

Confidence: high   Sources: whoop, oura, garmin

3) living_body_ask  question="Should I train hard today?"
────────────────────────────────────────────────────────────────
Recommendation:
   Green light for a hard session. Recovery and sleep both support high intensity.

Confidence: high   Sources: whoop, oura, garmin

Reasoning trace (rule-based, no LLM):
   Intent classified as: training_readiness
   - (rec_high) Recovery 74 supports a high-intensity day.
   - (sleep_good) Sleep score 83 is supporting recovery.

質問を1つ入力すると、3つすべてのコネクターから情報をまとめた回答が1つ返ります。推論トレースは安定しており、LLM 呼び出しは一切ありません。これが Body 分野のエントリーポイントです。一度インストールすれば、自然な言葉で質問するだけで、統合された回答を得られます。

ツール（6）

ツール	用途
living_body_status	どのコネクターが検出されているかを確認します。安全で、サブプロセスを起動しません。
living_body_ask	メインツールです。検出された子プロセスを並列で起動し、統合された回答を返します。explicit_user_intent: true が必要です。
living_body_daily_brief	各コネクターの daily_summary から作成される Markdown のブリーフです。
living_body_compose_context	ソース全体を統合した、正規化済みの delx-wellness-context/v1 形式です。
living_body_health_check	既知のコネクター15個すべてを確認し、見つからないものにはインストール方法を提示します。
living_body_capabilities	自己説明と、コネクターごとの利用可能状況を示すマトリックスです。

検出の仕組み

既知の各コネクターについて、delx-living-body は次を確認します。

1. ~/.<vendor>-mcp/tokens.json が存在する
2. ~/.<vendor>-mcp/config.json が存在する（Eight Sleep のようなパスワードベースのコネクター）
3. ベンダーの環境変数で指定されたパスにエクスポートファイルがある（Apple Health、Samsung Health）
4. ~/.delx-wellness/profile.json にデバイスが記載されている

いずれかの確認に通ると → detected になります。どれにも該当しない場合は → missing となり、インストール方法が提示されます。ステートレスなコネクター（Cycle Coach）は常に利用可能とみなされます。

検出結果は60秒間キャッシュされます（DELX_LIVING_BODY_DETECT_TTL）。

既知のコネクター（15）

ID	パッケージ	カテゴリー
whoop	whoop-mcp-unofficial	リカバリー
oura	oura-mcp-unofficial	睡眠
garmin	garmin-mcp-unofficial	リカバリー
strava	strava-mcp-unofficial	トレーニング
fitbit	fitbit-mcp-unofficial	リカバリー
google_health	google-health-mcp-unofficial	複数分野
withings	withings-mcp-unofficial	複数分野
apple_health	apple-health-mcp-unofficial	複数分野
samsung_health	samsung-health-mcp-unofficial	複数分野
polar	polar-mcp-unofficial	トレーニング
eight_sleep	eight-sleep-mcp-unofficial	睡眠
nourish	wellness-nourish	栄養
air	wellness-air	環境
cycle_coach	wellness-cycle-coach	サイクル
cgm	wellness-cgm-mcp	血糖値

統合の流れ

living_body_ask または living_body_compose_context を実行すると、次の処理が行われます。

1. インストール済みのコネクターを検出します。
2. 各コネクターを、StdioClientTransport 経由で npx -y <package> を使って子 MCP として起動します。
3. 各子プロセスの *_wellness_context（または *_daily_summary）ツールを並列で呼び出します。
4. 結果を、スコアを統合した delx-wellness-context/v1 形式に正規化します。
5. シンセサイザー（ルールベース、オフライン）を実行し、推奨事項と推論トレースを生成します。

重要な点として、delx-living-body は LLM を一切呼び出しません。 シンセシスは決定論的なため、後続のエージェントは安定したトレースに基づいて推論できます。

シンセサイザーのルール

推論トレースに安定した rule_id とともに記録される、14個のヒューリスティックルールがあります。

• rec_low / rec_mid / rec_high — リカバリースコアの区分
• bb_low / bb_high — Garmin Body Battery の区分
• sleep_poor / sleep_good — 睡眠スコアの区分
• strain_high — WHOOP のストレイン ≥ 18
• cycle_luteal / cycle_follicular — 月経周期のフェーズに関するシグナル
• load_high / load_low — トレーニング負荷の合計
• no_data — インストール済みのものがない場合。参考情報のみ
• conflict — ソース間で不一致がある場合 → 信頼度が低い

プライバシーとセキュリティ

• delx-living-body は子コネクターのトークンや設定ファイルを読み取りません。子コネクターはそれぞれ独自に認証情報を読み取ります。
• 上流のシークレット環境変数（*_CLIENT_SECRET、*_ACCESS_TOKEN、*_REFRESH_TOKEN、*_API_KEY、*_PASSWORD）は、子プロセスの起動前に削除されます。
• 子プロセスはデフォルトで privacy_mode=structured を指定して起動されます。raw が適用されるのは、呼び出し元が living_body_ask で explicit_user_intent: true を設定した場合のみです。
• 子プロセスの応答はそのままログに記録されません。記録されるのは件数と要約フィールドのみです。
• 子プロセスごとの呼び出しタイムアウトは30秒です。応答がない子プロセスは timeout としてマークされ、スキップされます。
• キャッシュは ~/.delx-living-body/cache.sqlite に保存されます（chmod 600）。有効期間は5分です。DELX_LIVING_BODY_NO_CACHE=true で無効にできます。
• delx-living-body 自体からの外部への通信はありません。

脅威モデルの詳細は SECURITY.md を参照してください。

環境変数

変数	デフォルト	用途
DELX_LIVING_BODY_DETECT_TTL	60	検出キャッシュの有効期間（秒）
DELX_LIVING_BODY_NO_CACHE	未設定	SQLite 応答キャッシュを無効化
DELX_LIVING_BODY_CACHE_PATH	~/.delx-living-body/cache.sqlite	キャッシュパスを上書き
DELX_LIVING_BODY_NPM_RUNNER	npx	子プロセス起動に使う npm ランナーを上書き
DELX_LIVING_BODY_CHILD_OVERRIDE_<ID>	未設定	子プロセスのバイナリパスを上書き（テスト専用）
LIVING_BODY_MCP_HOST / LIVING_BODY_MCP_PORT	127.0.0.1 / 3030	HTTP トランスポートのバインドアドレス

CLI

living-body-mcp-server                # MCP stdio server (default)
living-body-mcp-server --http         # Local HTTP transport
living-body-mcp-server doctor         # Detect installed connectors
living-body-mcp-server doctor --json  # JSON output
living-body-mcp-server setup          # Print profile path + install hints
living-body-mcp-server demo           # Zero-secret end-to-end demo (--scenario=red, --help)
living-body-mcp-server version

Claude Desktop での使用

{
  "mcpServers": {
    "living-body": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "delx-living-body"]
    }
  }
}

Cursor での使用

{
  "mcpServers": {
    "living-body": { "command": "npx", "args": ["-y", "delx-living-body"] }
  }
}

医療上のアドバイスではありません

出力は、トレーニング／回復／睡眠／栄養に関するエージェント向けの運用コンテキストです。医療診断や臨床での使用を目的としたものではありません。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。David Mosiah によって開発されました。

高密度シリーズ

子コネクターが *_series ツール（agent-safe-series/v1）を公開している場合は、未加工のストリームダンプよりもそちらを優先してください。

スキルまたは MCP

同じパッケージに、2つの利用方法があります。MCP は stdio／HTTP でツールを登録します。スキルは、クライアントに MCP がない場合に CLI 経由で同じツールを操作できます。

npx -y delx-living-body call living_body_connection_status --json '{}'

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