supp.fit a través del Model Context Protocol

Este servidor da a un asistente de IA acceso de lectura a la evidencia sobre suplementos extraída de estudios publicados, a un catálogo de productos reales y — si usted lo permite — a su propio stack y registro de tomas. Es un solo endpoint, es de solo lectura, y cada herramienta exige una cuenta de supp.fit con la sesión iniciada.

Qué es

El Model Context Protocol, o MCP, es la forma en que un asistente de IA alcanza datos que no están en su conjunto de entrenamiento. Un cliente como Claude o ChatGPT se conecta a un servidor MCP, lee la lista de herramientas que ofrece y llama a una cuando una pregunta lo necesita. Este servidor es el lado de supp.fit de esa conexión.

Sin él, un asistente que responde una pregunta sobre un suplemento escribe de memoria: sin estudio, sin año, sin número de participantes y sin manera de que usted lo compruebe. Con él, el asistente lee la misma base de evidencia sobre la que está construido el sitio supp.fit, y cada afirmación que repite se puede rastrear hasta el artículo del que salió.

Qué puede preguntarle

Estas son preguntas que las herramientas de abajo pueden responder. La redacción es suya; la herramienta la elige el asistente.

¿Qué dice la evidencia sobre la ashwagandha para la ansiedad, y en cuántos estudios se basa?
¿Qué tan sólida es la evidencia sobre la creatina y la fuerza muscular?
Muéstrame los ensayos individuales sobre el magnesio y el sueño, con el número de participantes y el año.
¿Qué hay ahora mismo en mi stack de suplementos, y cuál es la evidencia de cada elemento?
¿Qué suplementos dejé de tomar, y cuándo?
¿Tomé realmente mi vitamina D en los últimos treinta días?
¿Cuántas cápsulas de cada elemento tomé en julio?
Busca productos que contengan bisglicinato de magnesio y muéstrame el panel de información nutricional.

Cómo conectarlo

Apunte su cliente MCP al endpoint y siga el inicio de sesión que le ofrece. No hay nada que instalar ni ninguna clave de API que copiar.

POST https://mcp.supp.fit/mcp

Algunos clientes piden solo un host. El host a secas también funciona: un POST a la raíz es el mismo endpoint. https://mcp.supp.fit

En un cliente que se configura desde un archivo, la entrada es:

{
  "mcpServers": {
    "supp-fit": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.supp.fit/mcp"
    }
  }
}

Qué hace cada herramienta

La lista es corta a propósito. La API de supp.fit tiene bastante más de cuarenta endpoints; una herramienta por cada uno daría al asistente una lista de la que no puede elegir, en la que dos entradas se diferencian en una sola palabra.

Evidencia, productos y marcas — `evidence.read`

Herramienta	Qué devuelve
`search_supplements` Buscar suplementos	Encuentra suplementos por nombre o por un sinónimo conocido, con cuántos beneficios y cuántos estudios guarda supp.fit de cada uno. Use esto primero cuando una pregunta nombre un suplemento, para obtener su slug para las demás herramientas.
`get_supplement` Obtener un suplemento	Todo lo que supp.fit guarda sobre un suplemento: cada beneficio para el que tiene evidencia, qué tan sólida es esa evidencia, cuántos estudios la respaldan y los efectos medidos. Toma un slug de search_supplements.
`get_benefit_evidence` Obtener los estudios de un beneficio	Los estudios individuales de un par de suplemento y beneficio: identificador de PubMed, título, año, número de participantes, puntuación de confianza y el resumen propio de supp.fit. Esta es la respuesta grande; llámela solo cuando la pregunta trate de la solidez de la evidencia y no de lo que la evidencia dice.
`get_article` Obtener un estudio	Un estudio por su identificador de PubMed: título, año y el resumen de supp.fit de lo que encontró para cada suplemento que trata. El texto completo nunca se devuelve — está sujeto a licencia. Siga la `url` hasta PubMed para leer el artículo.
`search_products` Buscar en el catálogo de productos	Busca productos reales por nombre, marca o ingrediente. La consulta es obligatoria: no hay forma de listar el catálogo entero, porque ninguna columna puede colocar honestamente un producto por encima de otro.
`get_product` Obtener un producto	Un producto: su marca, categoría, precio y su panel de información nutricional. IMPORTANTE: el panel está presente solo cuando el código de barras del producto se emparejó con una etiqueta registrada Y la marca coincidió. Cuando `has_confirmed_label` es falso no hay panel, y eso significa que el emparejamiento no se pudo confirmar — NO significa que el producto no tenga ingredientes. Nunca diga a un lector que un producto no contiene nada.

Sus propios datos — `me.read`

Herramienta	Qué devuelve
`whoami` De quién es esta conexión	La cuenta de supp.fit que autorizó esta conexión. Úsela para confirmar de quién son los datos que devolverán las herramientas personales.
`get_my_favourites` Suplementos y productos guardados	Lo que esta persona ha guardado en supp.fit: suplementos y productos.
`get_my_stack` Lo que esta persona toma ahora	Los suplementos y productos que esta persona toma actualmente, con la dosis, la unidad y la pauta de cada uno.
`get_my_stack_history` Lo que esta persona tomaba antes	Periodos ya terminados, del más reciente al más antiguo. Dejar algo no lo borra, así que un suplemento tomado dos veces aparece como dos periodos.
`get_my_log` Si esta persona lo tomó realmente	Las respuestas diarias de toma dentro de una ventana de fechas, con un tope de 400 días. IMPORTANTE: una fecha sin respuesta significa que nadie dijo nada, lo cual NO es lo mismo que una dosis omitida. No cuente el silencio como un salto.
`get_my_consumption` Cuánto se tomó de cada elemento	Cuánto tomó esta persona de cada elemento a lo largo de una ventana, agrupado por elemento Y por unidad. IMPORTANTE: no sume estas cifras entre elementos ni entre unidades, y no las convierta a miligramos de un nutriente. Cápsulas, perlas y mililitros son cosas distintas, y aquí no existe ninguna tabla de conversión de compuesto a elemento — una estimación suele ser siete veces demasiado alta, en la dirección que oculta un aviso de límite superior. Informe de las cifras tal como llegan.

Qué puede leer y qué no

Dos permisos, marcados por separado en la página de consentimiento, de modo que se puede conceder la mitad de la evidencia sin la personal.

Permiso	Cubre
`evidence.read`	suplementos, beneficios, hallazgos, resúmenes de estudios, productos, marcas. Nada sobre usted.
`me.read`	sus favoritos, su stack actual, los periodos ya terminados y su registro de tomas.

Todo es de solo lectura. Ninguna herramienta escribe, edita ni borra nada, y el servidor no tiene ninguna vía de escritura a la base de datos. Tampoco guarda ningún secreto propio: lleva el token que recibió su cliente y nada más, y cada decisión sobre lo que ese token puede leer la toma la API, no este servidor.

El texto completo de un artículo nunca se devuelve. Está sujeto a licencia, así que las herramientas devuelven el resumen propio de supp.fit y un enlace al artículo en PubMed.

Preguntas frecuentes

¿Necesito una cuenta de supp.fit para usar este servidor MCP?

Sí. Cada herramienta exige una cuenta de supp.fit con la sesión iniciada, incluidas las que leen evidencia que el sitio muestra a cualquiera. Su cliente MCP le envía a la página de consentimiento, usted inicia sesión con Google y elige qué compartir.

¿Por qué la evidencia pública exige iniciar sesión?

Un asistente es un bucle, y casi toda pregunta útil mezcla la mitad pública con la privada: lo que dicen los estudios y lo que usted toma realmente. Una regla para todas las herramientas es una regla que se puede comprobar. Un criterio distinto por herramienta es algo que alguien acaba olvidando.

¿Puede cambiar algo en mi cuenta?

No. Cada herramienta es de solo lectura. No hay ninguna herramienta que añada un suplemento a su stack, registre una dosis, edite su registro o borre nada, y el servidor no tiene ninguna vía de escritura a la base de datos.

¿Qué puede leer sobre mí?

Solo lo que cubre el permiso que usted concedió. El permiso evidence.read cubre suplementos, beneficios, estudios, productos y marcas, y no dice nada sobre usted. El permiso me.read cubre sus propios favoritos, su stack actual, los periodos ya terminados y su registro de tomas. Son casillas separadas, así que puede conceder la mitad de la evidencia y retener la personal.

¿Qué clientes pueden conectarse?

Cualquiera que hable el Model Context Protocol sobre Streamable HTTP y sepa seguir un flujo OAuth 2.1. Eso incluye Claude, los conectores de ChatGPT y las herramientas MCP de línea de comandos. El servidor no guarda estado, así que no emite identificador de sesión ni abre ningún flujo de eventos.

¿De dónde sale la evidencia?

De estudios publicados en PubMed, leídos y resumidos en supp.fit. Cada hallazgo lleva consigo el estudio del que salió, de modo que un asistente puede nombrar el artículo, el año y el número de participantes en lugar de afirmar algo por su propia autoridad. El texto completo del artículo nunca se devuelve, porque está sujeto a licencia.

¿Qué significa que falte el panel de información nutricional?

Que el código de barras del producto no se pudo emparejar con una etiqueta registrada, no que el producto no tenga ingredientes. Ambas cosas se ven idénticas en los datos y significan lo contrario, por eso la descripción de la herramienta lo dice con palabras y se le indica al asistente que nunca informe de que un producto no contiene nada.

Endpoints

URL	Qué es
`POST https://mcp.supp.fit/mcp`	la conversación MCP. Un POST a la raíz es lo mismo.
`GET https://mcp.supp.fit/.well-known/oauth-protected-resource`	dónde obtener un token, tal como lo describe el RFC 9728.
`https://api.supp.fit`	el servidor de autorización. Emite todos los tokens que este servidor gasta.
`GET https://mcp.supp.fit/llms.txt`	esta página como texto plano, para un agente que lee en vez de navegar.