Captura de Datos de Análisis de IMC API

La API de captura de datos de análisis de IMC recopila y procesa datos de IMC para obtener información completa sobre la salud
Usa esta API desde tu agente de IA vía MCP
Funciona con OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y cualquier cliente de IA compatible con MCP.
Docs y configuración
Crea un skill envolviendo este MCP: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

La API de Captura de Datos de Análisis de IMC ofrece un análisis completo del estado físico y metabólico de una persona basado en mediciones corporales básicas. Esta API utiliza parámetros como peso, altura, cintura, caderas, cuello, edad, género y nivel de actividad física para generar una amplia gama de indicadores de salud, entregando resultados en diferentes sistemas de unidades, como métrico o imperial

Su función principal es calcular el Índice de Masa Corporal (IMC), un indicador estándar que clasifica el estado de peso de un individuo (bajo peso, normal, sobrepeso o diferentes grados de obesidad). Sin embargo, la API va mucho más allá del IMC, integrando métricas complementarias que permiten una evaluación más precisa y personalizada del bienestar físico

En general, la API de Captura de Datos de Análisis de IMC es una solución integral para los usuarios que buscan integrar un sistema de evaluación corporal confiable en sus aplicaciones o plataformas, con soporte multilingüe y resultados claros, prácticos e interpretativos basados en fórmulas científicamente validadas

Documentación de la API

Endpoints


Procesa las medidas del cuerpo y devuelve el IMC, la grasa corporal, el metabolismo, los riesgos y métricas detalladas



                                                                            
POST https://www.zylalabs.com/api/10981/bmi+analysis+data+capture+api/20707/bmi+calculation
                                                                            
                                                                        

Cálculo del IMC - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        {"lang":"en","output_system":"metric","bmi":{"value":27.61,"prime":1.1,"category":"Overweight (pre-obesity)","risk":"Increased cardiometabolic risk"},"ideal_weight":{"min":70.3,"max":94.7},"whr":{"value":0.94,"risk":"Moderate"},"whtr":{"value":48.21,"risk":"Healthy"},"body_fat":{"value":18.8,"method":"US Navy"},"bmr":{"value":2073.75,"formula":"Mifflin-St Jeor"},"tdee":{"value":3214,"activity_level":"moderate"},"ponderal_index":14.16,"body_surface_area":2.38,"display_measurements":{"weight":105,"height":195,"waist":94,"hip":100,"neck":40},"sex":"m","age":40,"units":{"weight":"kg","height":"cm","waist":"cm","hip":"cm","neck":"cm","system":"metric"},"source":"NA"}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Cálculo del IMC - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10981/bmi+analysis+data+capture+api/20707/bmi+calculation' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
  "weight": {
    "value": 105,
    "unit": "kg"
  },
  "height": {
    "value": 195,
    "unit": "cm"
  },
  "waist": {
    "value": 94,
    "unit": "cm"
  },
  "hip": {
    "value": 100,
    "unit": "cm"
  },
  "neck": {
    "value": 40,
    "unit": "cm"
  },
  "sex": "m",
  "age": 40,
  "activity_level": "moderate",
  "lang": "en",
  "output_system": "metric"
}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Captura de Datos de Análisis de IMC API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Captura de Datos de Análisis de IMC API FAQs

El punto final de cálculo del IMC devuelve un conjunto integral de indicadores de salud que incluye el IMC el porcentaje de grasa corporal la tasa metabólica basal (TMB) el gasto energético total diario (GETD) la relación cintura-cadera (RCC) la relación cintura-altura (RCA) y el rango de peso ideal entre otros

Los campos clave en la respuesta incluyen "bmi" (valor, categoría, riesgo), "body_fat" (valor, método), "bmr" (valor, fórmula), "tdee" (valor, nivel de actividad) y "ideal_weight" (mín, máx). Cada campo proporciona información crítica sobre el estado de salud de un individuo

Los usuarios pueden ingresar parámetros como peso, altura, cintura, caderas, cuello, edad, género y nivel de actividad física para personalizar su evaluación de salud y recibir resultados ajustados

Los datos de respuesta están estructurados en un formato JSON con objetos anidados para métricas específicas como el IMC y la grasa corporal. Cada métrica incluye valores y categorías relevantes, lo que facilita su análisis y uso en aplicaciones

La API utiliza fórmulas y métodos científicamente validados como la ecuación de Mifflin-St Jeor para el BMR y el método de la Marina de los EE. UU. para el cálculo de grasa corporal asegurando alta precisión y fiabilidad en los resultados

La precisión de los datos se mantiene a través del uso de fórmulas científicamente validadas para cálculos como la ecuación de Mifflin-St Jeor para el BMR y el método de la Marina de los EE. UU. para la estimación del porcentaje de grasa corporal asegurando resultados fiables

Los casos de uso típicos incluyen aplicaciones de salud y fitness programas de bienestar personalizados y evaluaciones médicas donde los usuarios pueden rastrear y analizar sus indicadores de salud física y metabólica

Por ejemplo "bmi.category" indica el estado de peso (por ejemplo "Sobrepeso") mientras que "bmr.value" muestra el requerimiento calórico diario en reposo Comprender estos campos ayuda a los usuarios a interpretar sus métricas de salud de manera efectiva

Los usuarios pueden aprovechar los datos devueltos para monitorear tendencias de salud establecer metas de fitness y tomar decisiones informadas sobre el estilo de vida en función de su IMC porcentaje de grasa corporal y otros métricas proporcionadas en la respuesta

Los usuarios pueden esperar patrones de datos consistentes, como las categorías de IMC (bajo peso, normal, sobrepeso, obesidad) y las evaluaciones de riesgo (por ejemplo, riesgo cardiometabólico aumentado), que ayudan a interpretar el estado de salud de manera efectiva

General FAQs

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