Я дал Claude доступ к своему телу. Вот что получилось

Claude имеет доступ к моим анализам крови, данным по сну ^[1], 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 ^[2], пульсе в покое, HRV и активности;

• FoodTrack ^[3] — мой проект, это Telegram бот. Кидаешь фото еды — получаешь КБЖУ автоматически;

• Весы Xiaomi — данные о весе и составе тела через приложение Health2Notion ^[4] 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 ^[5] → 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 ^[6], 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 ^[3] — 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 ^[4] 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 умеет 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