Erfassen und korrigieren
Mahlzeiten im Gespräch dokumentieren: Dazu gehören Rückfragen zu Portionen und nachträgliche Korrekturen.
Wie ich mir mit ChatGPT einen persönlichen Ernährungsassistenten gebaut habe. Ein Projekteinblick in die Verbindung von Gespräch, Datenbank und WHOOP-Tracker.
Zur Ausgangsidee ↓Der Ablauf verbindet eine freie Beschreibung mit strukturierten Ernährungsdaten.
01 / Der Einstieg ist ein ganz normales Gespräch. Alle Ansichten zeigen ausschließlich Demo-Daten.
Ein Chat ist die Oberfläche. Dahinter müssen Daten, Schnittstellen und Abläufe zusammenpassen.
Mahlzeiten im Gespräch dokumentieren: Dazu gehören Rückfragen zu Portionen und nachträgliche Korrekturen.
Supabase speichert die Einträge. Das eigene MCP-Plugin verbindet die Funktionen des Trackers mit ChatGPT.
WHOOP liefert Aktivitäts- und Schlafdaten. OAuth und regelmäßige Synchronisierungen bilden dafür eigene technische Bausteine.
Drei feste Beispiele veranschaulichen die Umwandlung einer Mahlzeit in strukturierte Werte.
Ein fruchtiger Snack. So könnte dein Eintrag aussehen:
Ich wollte meine Ernährung einfacher dokumentieren, ohne ständig zwischen verschiedenen Apps wechseln zu müssen.
ChatGPT nutze ich ohnehin. Einen WHOOP-Fitness-Tracker habe ich auch. Also entstand die Frage: Warum verbinde ich beides nicht miteinander?
Aus einem Experiment wurde nach und nach ein eigenes System. Mit einer Datenbank, eigenen Schnittstellen, automatischer Synchronisierung und einem persönlichen KI-Assistenten.
Ein Projekt, das mit meinem Alltag wächst.
Im Chat erfassen. Dauerhaft speichern. Mit Aktivität ergänzen.
Baustein berühren oder mit der Maus darüberfahren für eine kurze Erklärung.
Hier beschreibe ich meine Mahlzeiten und stelle Fragen. ChatGPT ruft die passenden Funktionen auf und formuliert die Antwort.
MCP verbindet ChatGPT mit meinem Tracker. Das Plugin stellt Werkzeuge bereit, um Mahlzeiten zu speichern, zu korrigieren und Tageswerte abzurufen.
Supabase ist die Datenbank. Sie speichert meine Ernährungseinträge dauerhaft, damit ich sie später wieder abrufen kann.
Mein Fitness-Tracker liefert Schlaf- und Aktivitätsdaten. Diese werden regelmäßig über eine autorisierte Schnittstelle abgerufen.
Automatisch ins Tracking
MCP: Stellt die Funktionen zum Erfassen, Korrigieren und Abrufen bereit. Ergebnisse kommen als Antwort in den Chat zurück.
Supabase: Speichert die Ernährungseinträge dauerhaft.
WHOOP: Regelmäßige Synchronisierung mit autorisiertem Zugriff über OAuth.
Cloudflare: Teil der Integrationsinfrastruktur. Gezeigt ist der logische Aufbau, keine Serververteilung.
Die Demo auf dieser Seite nutzt ausschließlich Beispieldaten.
Bisher umgesetzte Bausteine und nächste Entwicklungsthemen.
Kein fertiges Produkt. Ein persönliches Projekt, das ich kontinuierlich weiterentwickle.
Ein persönlicher Assistent entsteht aus dem Zusammenspiel mehrerer Bausteine: einer Gesprächsoberfläche, klaren Funktionen, dauerhafter Speicherung und angebundenen Datenquellen.
Die nächsten Schritte liegen bei Sicherheitsprüfungen, Automatisierungen und besseren Auswertungen. Die Qualität der Ernährungseinträge hängt dabei von den Angaben zu Lebensmitteln und Portionen ab.
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