核心用法
Fulcra Context 是一个读取用户真实世界上下文数据的技能，通过 OAuth2 授权机制，代理可以安全访问用户授权的生理数据、活动记录、日历事件和位置信息。
三种接入方式：
1. MCP 服务器（推荐）：https://mcp.fulcradynamics.com/mcp，支持 Claude Desktop、ChatGPT、Codex 等主流客户端
2. Fulcra CLI（Beta）：uv tool run fulcra-api，适合自动化脚本和定时任务
3. Python Service Layer：fulcra_data_service，用于现有技能脚本集成
典型工作流：
- 睡眠分析 → 调整日程强度建议
- 心率/HRV 监测 → 检测压力状态
- 位置感知 → 场景化任务推荐
- 日历读取 → 主动会议准备
显著优点
- 全面的指标覆盖：支持 188 项健康指标，涵盖心血管、呼吸、睡眠、活动、营养等 15+ 类别
- 企业级隐私架构：OAuth2 逐用户授权，数据所有权归属用户，可随时撤销访问
- 多平台兼容：已测试 Claude、ChatGPT、Goose、Windsurf、VS Code 等主流环境
- 生产级工具链：内置睡眠阶段计算、时区处理、数据新鲜度监控、图表生成等成熟工具
- 开放源码：MCP 服务器和 Python 客户端均在 GitHub 开源
潜在局限
- iOS 优先生态：核心数据收集依赖 iOS 版 Context App，Android 版本尚未发布
- Apple 生态绑定：深度睡眠、HRV 等高级指标依赖 Apple Watch 等硬件
- Beta 状态：CLI 仍处于 Beta，API 可能存在变动
- 地理限制：时区处理依赖 Fulcra 用户配置，需避免硬编码时区
- 数据同步延迟：Apple Watch 同步失败可能导致数据陈旧（提供监控工具）
适合人群
- 希望构建健康感知型 AI 助手的开发者
- 需要量化自我（Quantified Self）数据分析的个人用户
- 开发主动式日程管理、压力感知通信等场景的产品团队
- 研究数字健康、行为改变的科研人员
常规风险
1. 隐私泄露风险：生物识别数据高度敏感，必须遵守"绝不公开分享未经明确许可的数据"原则
2. 授权边界混淆：读取（fulcra-context）与写入（fulcra-annotations）技能分离，避免误用
3. 时区处理错误：UTC 与本地时间转换不当会导致睡眠数据"PM bug"（傍晚查询返回空结果）
4. 数据陈旧误判：未监控数据同步状态可能导致基于过时信息的错误建议
5. 合成数据误用：公开演示必须使用明确标注的合成数据，避免真实数据泄露
安全等级：S+（最高级）
- OAuth2 标准授权流
- 用户可控的细粒度权限
- 无长期存储敏感 token 的设计
- 开源可审计的实现