Claude имеет доступ к моим анализам крови, данным по сну, пульсу в покое, питанию, весу и всем визитам к врачам — в реальном времени. Теперь я просто задаю вопросы, а AI находит зависимости, которые человеку заметить практически невозможно.
Что если AI знает о твоём теле больше, чем твой врач?
В этой статье покажу, как именно это работает и как ты можешь сделать то же самое.
Схема системы
В центре всего — Claude. Это AI, с которым я общаюсь через браузер или мобильное приложение на iOS. К нему подключены несколько источников данных через раздел Integrations — встроенные коннекторы, которые дают Claude прямой доступ к внешним сервисам.
Вот четыре блока:
Oura Ring — умное кольцо, которое круглосуточно собирает данные о сне, пульсе в покое, HRV и активности;
FoodTrack — мой проект, это Telegram бот. Кидаешь фото еды — получаешь КБЖУ автоматически;
Весы Xiaomi — данные о весе и составе тела через приложение Health2Notion автоматически попадают в Notion;
Notion — мой личный медицинский архив: PDF анализов, скриншоты консультаций, медикаменты, вся биометрика. Claude парсит документы и хранит данные в текстовом виде для дальнейшего анализа;
Всё это вместе — полная цифровая картина моего тела, доступная AI.
Как подключить
1. Открываем Claude Integrations
Всё настраивается через https://claude.ai → Settings → Connectors. Один раз в браузере — и автоматически работает везде, включая iOS.
2. Подключаем Notion
Notion есть в стандартных интеграциях. Нажимаешь Connect, Claude перебрасывает на авторизацию — выбираешь нужные страницы. Я открываю весь раздел «Здоровье»: анализы, консультации, медикаменты, биометрика.
3. Подключаем Oura Ring
Здесь важный момент: публичного официального Oura MCP не существует. Я нашёл open-source проект на GitHub, задеплоил его на собственный сервер и добавил как custom connector в Claude.
Деплоится на любой VPS — это несложно. После деплоя добавляешь URL своего сервера через Settings → Connectors → Add custom connector.
4. Подключаем FoodTrack
FoodTrack — мой проект. Внутри бота есть команда /mcp, которая возвращает уникальный URL. Этот URL добавляешь в Claude как очередной custom connector — и всё, данные о питании становятся доступны AI.
5. Весы Xiaomi → Health2Notion
Весы Xiaomi синхронизируют данные в Zepp Life → оттуда в Apple Health → Health2Notion автоматически переносит всё в Notion. Claude читает это через уже подключённый Notion-коннектор.
6. Анализы и консультации
Анализы и визиты к врачам я просто загружаю в Claude: PDF с результатами или фотографии документов после приёмов. Claude умее�� читать PDF и изображения, и данные в текстовом виде далее складывает в Notion, и видит реальные цифры из лаборатории в динамике за всё время.
Важный шаг: системный промпт
В Claude есть раздел Custom Instructions — текст, который Claude читает перед каждым твоим сообщением. Именно здесь я описал всю систему, чтобы Claude понимал контекст и знал, какой коннектор использовать в каждой ситуации.
Вот примерно то, что я написал:
When relevant, use these MCPs:
- notion: Denis's personal data; health logs → «Здоровье» and «Вес [Health2Notion]» pages
- oura: raw health metrics from Oura Ring (sleep, HRV, activity)
- foodtrack: meals taken
For health queries: use Oura for raw data, Notion for logged/historical entries. If an MCP returns no results, say so and proceed with available context.
Буквально несколько строк — но они кардинально меняют качество ответов. Claude перестаёт переспрашивать и сразу знает, куда смотреть.
Что это даёт на практике
Примеры запросов, которые я реально задаю:
Есть ли зависимость между тем, сколько я сплю, и пульсом в покое на следующий день?
Достаточно ли я питаюсь для такого количества тренировок
Claude смотрит в Oura, сверяется с анализами из Notion, учитывает медикаменты и питание — и даёт конкретный аналитический ответ. Не «поспи побольше», а «в дни с менее чем 6 часами сна твой пульс покоя на следующий день в среднем выше на 4–5 уд/мин».
Это не замена врачу, скорее инструмент, который помогает задавать врачу правильные вопросы — и понимать своё тело на уровне, который до появления LLM моделей был просто недоступен.
Бонус: видеоверсия
Надеюсь статья была полезной, если остались вопросы, пиши в комментариях
