Gevety MCP

核心用法

Gevety 是一款专注于健康数据聚合与智能分析的 MCP 技能，通过 REST API 连接用户的血液检测、可穿戴设备及健康协议数据，提供多维度的健康管理能力。用户需先在 gevety.com 注册并上传实验室报告，生成 API Token（格式为 gvt_ 开头）后配置到 Clawdbot 环境变量即可使用。

核心功能覆盖：健康摘要评分（0-100 分的 Healthspan 分数及六大维度轴评分）、生物标志物查询（支持 fasting/non-fasting 精确区分，如 hs-CRP 与 CRP 自动识别）、生物年龄计算（基于 PhenoAge、Light BioAge 等验证算法）、可穿戴数据整合（Garmin、Oura、Whoop 等）、90 天健康协议（AI 生成的优先级干预方案）、当日行动清单、补剂管理及检测提醒。

API 设计遵循"发现优先"原则——首次使用应调用 list_available_data 探测数据覆盖度，再按需查询具体指标。生物标志物名称严格保留原始上下文，不强制假设空腹状态，确保数据准确性。

显著优点

1. 循证医学导向：所有评分和最优范围均基于 peer-reviewed 研究，非任意设定
2. 多维度健康画像：整合实验室数据、可穿戴实时指标、生活方式记录，形成完整闭环
3. 可操作性强：不仅展示"是什么"，更通过 get_opportunities 量化每项优化的预期健康寿命收益（年）
4. 算法透明度：生物年龄计算明确标注所用算法及输入生物标志物，支持升级路径
5. 精细化数据建模：区分 fasting/non-fasting 变体、hs-CRP 与标准 CRP，避免临床误判
6. 协议化干预：90 天动态协议自动生成，包含优先级排序、目标值、完成期限

潜在局限

1. 数据门槛高：无实验室报告则核心功能受限，免费层级可能检测项目有限
2. 地域依赖：主要面向北美实验室标准（LOINC 编码体系），其他地区用户可能需适配
3. 算法黑箱部分：Healthspan 综合评分的具体权重公式未完全公开
4. 医疗免责声明：明确禁止用于诊断，严重异常需转介专业医疗，限制了急症场景
5. 可穿戴品牌局限：虽支持主流设备，但小米、华为等生态覆盖可能不完整

适合人群

• 量化健康爱好者：已使用可穿戴设备，希望增加血液检测维度进行深度优化
• 抗衰老/长寿社群：关注 biological age、healthspan 等前沿指标
• 慢性病前期干预者：糖尿病前期、心血管风险人群，需系统性追踪代谢轴
• 补剂优化用户：希望基于检测数据科学调整营养素方案
• 生物黑客：追求数据驱动的个性化健康协议

常规风险

| 风险类型 | 说明 |

|---------|------|

| 数据隐私 | 健康数据敏感，需妥善保管 `GEVETY_API_TOKEN`，避免泄露 |

| 过度解读 | 单次检测波动可能引致焦虑，应关注长期趋势而非单点数据 |

| 自我医疗风险 | 用户可能根据建议自行调整药物/补剂，需强调专业医疗咨询必要性 |

| 数据时效性 | 实验室结果可能滞后数周，与实时可穿戴数据对比时需注意时间差 |

| API 稳定性 | 依赖外部服务，网络故障或限流（429）时需优雅降级 |

核心用法

Gevety 是一款健康数据聚合与量化分析工具，通过 REST API 对接用户的实验室检测、可穿戴设备及 AI 生成的健康协议。核心功能围绕 11 个端点展开：

1. 健康全景扫描：list_available_data 发现可用数据类型与覆盖度；get_health_summary 获取 0-100 分的健康寿命评分及多维度轴评分
2. 生物标志物深度追踪：query_biomarker 支持 730 天历史查询，自动标准化命名（如区分 "Glucose" 与 "Glucose Fasting"），提供趋势分析与证据基准范围
3. 日常可穿戴数据：get_wearable_stats 整合 Garmin、Oura、Whoop 等设备，输出步数、HRV、睡眠、恢复等指标
4. 干预优先级排序：get_opportunities 基于健康寿命影响量化排序，估算优化后可获得的预期健康年限
5. 生物年龄计算：get_biological_age 采用 PhenoAge、Light BioAge 等验证算法
6. 行动管理：get_today_actions 当日待办，get_protocol 90 天健康协议，get_upcoming_tests 智能提醒待检项目

显著优点

• 数据标准化严谨：API 保留原始检测语境（如非空腹葡萄糖不强制标注为空腹），避免误判；LOINC 编码映射确保医学准确性
• 量化健康决策：将生物标志物转化为可操作的"健康寿命年"估算，超越传统"正常/异常"二元判断
• 多源数据整合：实验室 + 可穿戴 + 补充剂 + 活动记录统一视图，解决健康数据孤岛问题
• 循证评分体系：各健康维度（代谢、心血管、炎症、激素、营养、肝肾）独立计分，权重透明

潜在局限与风险

• 数据新鲜度依赖：实验室结果可能滞后数周至数月，无法反映实时状态；需主动关注 measured_at 时间戳
• 算法黑盒部分：生物年龄计算的具体权重公式未完全公开，不同算法结果可能存在差异
• 医学边界模糊：工具明确声明"绝不诊断"，但用户可能误将评分替代医疗判断；CRITICAL 状态标签仍需专业医学确认
• 地域与设备限制：可穿戴整合依赖特定品牌（Garmin、Oura、Whoop 等），部分用户设备可能不支持
• API Token 管理：Token 泄露将导致完整健康数据暴露，需用户自行承担密钥保管责任

适合人群

• 量化健康爱好者（Quantified Self）、生物黑客、抗衰老干预实践者
• 已建立常规体检习惯、希望追踪长期趋势的中高风险人群
• 正在执行特定健康协议（如补充剂方案、运动计划）需数据验证的用户

常规风险提示

• 隐私敏感：生物标志物、激素水平等属于高度敏感个人健康信息（PHI），对话中应避免记录或外传具体数值
• 趋势优于单点：单次异常可能由检测前饮食、压力、药物干扰导致，需结合多次测量判断
• 评分不等同健康：高健康寿命评分不排除潜在未检测疾病，低评分也可能源于良性个体差异
• 服务可用性：依赖 gevety.com 服务持续性，API 变更或停运将影响功能可用性