Home Assistant MCP
H

Home Assistant MCP

認証済み
Home Assistantを統合したMCPサーバープロジェクトで、スマートホーム制御機能を提供し、照明、温度調節、錠前などのさまざまな機器の制御をサポートします。
2.5ポイント
12.6K

Home Assistant MCPサーバーとは?

Home Assistant MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくツールで、Home Assistantプラットフォーム上のスマートホーム機器を接続および制御するために使用されます。ユーザーは簡単なコマンドで、照明、温度調節器、錠前、警報システム、加湿器などの機器を操作することができます。

Home Assistant MCPサーバーの使い方は?

まず、Home Assistantで長寿命アクセストークンを生成し、それをMCPサーバーに設定する必要があります。その後、標準コマンドを送信することで、さまざまなスマートホーム機器を制御することができます。

適用シーン

自動化されたホーム管理を実現したい一般家庭ユーザーや技術愛好者に適しています。照明の明るさを調整したり、温度調節器の温度を設定したりすることが、このサーバーを通じて簡単に行えます。

主な機能

照明制御
照明のオン/オフや明るさの調節が可能です。
温度調節器制御
目標温度の設定やHVACモードの切り替えをサポートします。
錠前制御
遠隔での施錠または解錠機能を実現します。
警報システム管理
警戒設定と警戒解除のオプションを提供します。
加湿器制御
室内の湿度レベルを調節します。
利点
スマートホーム機器の操作手順を簡素化します。
複数の主流スマートホーム機器と互換性があります。
カスタムコマンドをサポートし、個別のニーズに対応します。
制限
Home Assistant環境を事前に設定する必要があります。
ネットワークの安定性に一定の依存度があります。

使い方

Home Assistantのインストール
公式ドキュメントに従って、Home Assistantをダウンロードしてインストールします。
長寿命アクセストークンの生成
Home Assistantで長期有効なAPIトークンを生成します。
MCPサーバーの設定
MCPサーバーの起動
コマンドを実行してMCPサーバーを起動します。

使用例

ケースタイトル:リビングの照明を制御する
MCPサーバーを通じてリビングの照明を制御する方法をデモンストレーションします。
ケースタイトル:寝室の温度調節器を調整する
寝室の温度調節器の目標温度を設定する方法をデモンストレーションします。

よくある質問

Home Assistantの長寿命アクセストークンをどのように取得できますか?
MCPサーバーはすべてのタイプのスマートホーム機器をサポートしていますか?

関連リソース

Home Assistant公式ドキュメント
Home Assistantのインストールと設定方法を学びます。
MCP Inspector
MCPサーバーをデバッグするための視覚化ツールです。
GitHubプロジェクトホームページ
ソースコードと詳細情報にアクセスします。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
12.6K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
12.9K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
19.7K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
11.0K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
11.6K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
11.6K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
12.1K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
12.2K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
24.6K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
28.9K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
96.9K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
47.2K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
28.5K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
36.8K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
23.9K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
36.2K
4.5ポイント
AIBase
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