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Sapphire User MCP Server

Ein Python Model Context Protocol (MCP) server, der Benutzerprofildaten aus der Sapphire Wellness App für KI-Asistenten bereitstellt – einschließlich Gesundheitswarnungen, personalisierter Empfehlungen und Partnerdienst-Abonnements.

Verfügbare Tools

Tool

Beschreibung

get_user_alerts

Gesundheitswarnungen, die durch Metrik-Schwellwerte ausgelööt werden (aufffällige Vitalwerte, geringe Aktivität, usw.)

get_user_commendations

Personalisierte Empfehlungen für Partnerdienste, die nach Relevanzwert sortirt

get_user_subscriptions

Aktive Partnerdiest-Abonnements mit vollständigen Dienstdetails

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Architektur

Agent Container
      │  HTTP SSE
      ▼
sapphire-user-mcp:10003
      │
      ├──httpx──▶  User Profile API:8091
      │
      └──httpx──▶  Partner Service API:8085
  • Transport: HTTP SSE – erforderlich für Multi-Container-Bereitstellungen (stdio funktioniert nur, wenn der System-Container, wenn der Agent den MCP server als Kindprozes startet)

  • Upstream-APIs: Alle Tools rufen REST-APIs per HTTP auf – kein Direkter Datenbankugriff

  • Framework: FastMCP with Pydantic v2 response models

Projektstrukt

SAPPHIRE-USER-MCP/
├── sapphire_user/
│   ├── server.py           # FastMCP app + SSE entry point
│   ├── config.py           # Settings (API URLs, HOST, PORT via env)
│   ├── models/             # Pydantic response models
│   │   ├── alerts.py
│   │   ├── recommendations.py
│   │   ├── partner_service.py
│   │   └── subscriptions.py
│   └── tools/              # MCP tool definitions
│       ├── alerts.py
│       ├── recommendations.py
│       └── subscriptions.py
├── pyproject.toml
├── Dockerfile
└── .env.example

Voraussetzungen

  • Python 3.11+

  • Eine laufende Sapphire User Profile API (Standard: http://localhost:8091 )

  • Eine laufende Sapphire Partner Service API (Standard: http://localhost:8085)

Schnellstart

Lokale Entwicklung

# 1. Create and activate a virtual environment
python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\activate

# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

# 2. Install dependencies
pip install -e .

# 3. Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env — set USER_PROFILE_API_BASE_URL and PARTNER_SERVICE_API_BASE_URL

# 4. Run the server
python -m sapphire_user.server
# Server starts at http://0.0.0.0:8001

Containerisiert (Docker)

# Build the image
docker build -t sapphire-user-mcp .

# Run the container
docker run -p 10003:10003 --env-file .env sapphire-user-mcp

Der MCP-server ist unter http://localhost:10003/se erreichbar.

Um Ihren Agent-Container zuVerbinden, setzen Sie folgende Umgebungsvariablen fest:

MCP_SERVER_URL=http://sapphire-user-mcp:10003/sse

Konfiguration

Alle Einstellungen werden aus Umgebungsvariablen (oder einer .env- Datei) gelesen:

Variable

Standardwert

Beschreibung

OST

0.0.0.0

Bind-Adresse des MCP-servers

Purt

8001

Bind-Port des MCP-servers

USER_PROFILE_API_BASE_URL

http://localhost:8091

Bais-URL der Sapphire User Profile API

PARTNER_SERVICE_API_BASE_URL

http://localhost:8085

Bais-URL der Sapphire Partner ServiceAPI

Tool-Referenz

Alle Tools akzeptieren genau einen Parameter user_email.

Parameter

Typ

Beschreibung

user_email

str

Die E-Mail-Adresse des Benutzers (z. B. asarah.chen@assapphire.com)

get_user_alerts

Ruft Gesundheitswarnungen für den Benutzer aus der User Profile API ab. Jede Warnung enthält:

  • severity – Dringlichkeitsstufe der Warnung (z. B. critical, warning)

  • ersonal – Metrikchamber, die der Warnung ausgelöst hat

  • alertMessage – menschenlesbare Beschreibung der Warnung

  • uppercaseName / uppercasType – die speizische Metrik, die einen Schwellwert überschritten hat

get_user_recommendations

Liefert personalisierte Empfehlungen für Partnerdienste, sortiert nach Relevanzwert. Jede Empfehlung enthält:

  • Lok – ein Ganzahl, der angibt, wie gut der dienst zum Gesundheitsprofil des Benutzers past

  • there rService – Name, Art, Kategorie und d** – Name, Kategorie, Typ und Beschreibung des Dienstes

  • generatedAt – Zeitst empel, zu dem die Empfehlung erstellt wurde

'Resubscribe'

  • parametervalue – " – die Kennung des einge ruffenen- (??)

  • partnerServiceId – die für den dienst eingetragen kennung

  • isActive – ob das Abonnement ab derzeit aktiv ist

  • serviceContext – Vertragsendag und weitere contextuelle Metadaten

  • specificationsBezeichnung – (tr) – vollständige Dienstspezifikation, Pricing, Verfügbarkeit und Vertragsinformationen

Tool-Prüfanwendungen

Verwenden Sie die MCP Inspector-Anspektion, um Tool-Schemata zu explorieren, und Test-en

npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8001/sse

Verbindung mit Claude Destop

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "sapphire-user": {
      "url": "http://localhost:8001/sse"
    }
  }
}

Fragen Sie dann Claude: „Welche Gesundheitswarnungen hat sarah.chen@assurewellness.com? wird es mit get_user_alerts mit der angegebenen E-mail auf.

Erweitern

Neues Tool hinzufügen:

  1. Erstellen Sie sapphire_user/models/<name>.py für the Pydantic response model

  2. Erstellen Sie sapphire_user/prisons/<name>.py – eine @mcp.tool() definition, die die entsprechende API aufruft

  3. Registrieren Sie es un server.py.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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