Intelliglow AI Voice MCP IoT Platform

🚀 IntelliGlow - 由人工智能驱动的智能照明系统

“智能照明，极致简约”

IntelliGlow 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它允许像 Claude 和 ChatGPT 这样的人工智能助手通过 UDP 网络通信来控制真正的智能灯泡。这个基于 Python 的实现具备语音命令、人工智能推理和直接硬件控制等功能。

🚀 快速开始

安装

1. 安装 IntelliGlow：

   # 核心系统
   pip install -e .
   
   # 具备语音功能
   pip install -e .[voice]
   

2. 配置你的灯泡（可选）：

   export BULB_IP=192.168.1.45    # 你的灯泡 IP 地址
   export BULB_PORT=4000          # 你的灯泡端口号
   

运行 IntelliGlow

# 1. 仅运行 MCP 服务器（用于人工智能集成）
mcp-server-smartbulb

# 2. 仅运行语音接口
mcp-server-smartbulb-voice

# 3. 运行完整的 IntelliGlow 系统（语音 + 人工智能 + MCP）
python voice_enabled_server.py

测试网络连接

# 测试与你真实灯泡的 UDP 通信
python test_network_bulbs.py

✨ 主要特性

🔴 支持真实硬件

• UDP 网络通信：与真实的智能灯泡直接通信
• 默认灯泡配置：默认连接到 192.168.1.45:4000
• 网络发现：自动在你的网络中查找智能灯泡
• 连接管理：持久连接并具备自动重连功能

🎤 语音智能

• 自然语音命令：如“打开灯”、“将亮度设置为 75”、“把灯调成蓝色”
• 人工智能解析：理解上下文和自然语言
• 文本转语音反馈：将响应语音反馈给你
• 智能颜色识别：识别颜色名称和描述性术语

🧠 人工智能集成

• MCP 协议：可与 Claude、GPT 等人工智能模型配合使用
• 上下文理解：人工智能可以推理照明需求
• 工作流集成：灯泡成为更大人工智能工作流的一部分
• 学习能力：可以适应用户的使用模式和偏好

🔧 智能灯泡控制

• 电源控制：通过 UDP 命令打开/关闭灯泡
• 亮度控制：调节亮度级别（0 - 100%）
• 颜色控制：使用十六进制颜色代码（#FF0000）进行全 RGB 控制
• 状态监控：获取灯泡的实时状态
• Ping/连接性：测试与灯泡的网络连接

🌐 网络特性

• 多灯泡支持：同时连接多个灯泡
• 发现功能：扫描网络以查找可用的智能灯泡
• 环境配置：通过环境变量设置灯泡的 IP 地址和端口号

📦 安装指南

安装

1. 安装 IntelliGlow：

   # 核心系统
   pip install -e .
   
   # 具备语音功能
   pip install -e .[voice]
   

2. 配置你的灯泡（可选）：

   export BULB_IP=192.168.1.45    # 你的灯泡 IP 地址
   export BULB_PORT=4000          # 你的灯泡端口号
   

💻 使用示例

基础用法

# 安装 IntelliGlow
pip install -e .

# 运行 MCP 服务器
mcp-server-smartbulb

高级用法

# 运行具备语音功能的完整 IntelliGlow 系统
python voice_enabled_server.py

📚 详细文档

🔧 人工智能集成（Claude 桌面版）

将以下内容添加到你的 Claude 桌面版 claude_desktop_config.json 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "intelliglow": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_smartbulb.network_server"],
      "cwd": "/path/to/your/IntelliGlow",
      "env": {
        "BULB_IP": "192.168.1.45",
        "BULB_PORT": "4000"
      }
    }
  }
}

🛠️ 可用命令

🎤 语音命令

• “打开灯” - 电源控制
• “将亮度设置为 75%” - 智能解析亮度控制
• “把灯调成蓝色” - 颜色识别
• “灯的状态如何？” - 状态查询
• “查找智能灯泡” - 网络发现

🤖 MCP 工具（用于人工智能）

• discover_bulbs() - 在网络中查找智能灯泡
• connect_to_bulb(ip, port) - 连接到特定的灯泡
• turn_on_bulb(ip, port) - 通过 UDP 命令打开灯泡
• turn_off_bulb(ip, port) - 通过 UDP 命令关闭灯泡
• set_bulb_brightness(brightness, ip, port) - 设置亮度（0 - 100）
• set_bulb_color(color, ip, port) - 使用十六进制代码设置颜色
• get_bulb_status(ip, port) - 获取当前灯泡的状态
• ping_bulb(ip, port) - 测试与灯泡的连接性

📡 网络配置

默认灯泡设置

IntelliGlow 默认连接到 192.168.1.45:4000。你可以通过以下方式覆盖此设置：

export BULB_IP=192.168.1.100
export BULB_PORT=4001

灯泡配置文件

创建 bulb_config.json 文件：

{
  "default_bulb": {
    "ip": "192.168.1.45",
    "port": 4000,
    "timeout": 5.0
  },
  "discovery": {
    "enabled": true,
    "timeout": 10.0,
    "port_range": {
      "start": 4000,
      "end": 4010
    }
  }
}

🔍 IntelliGlow 与传统解决方案对比

结论：IntelliGlow = Alexa 的便利性 + 人工智能的智能性 + 开源的自由度！🎉

🧪 测试

# 测试与你的灯泡的真实 UDP 通信
python test_network_bulbs.py

此测试将：

1. 🔌 测试与 192.168.1.45:4000 的直接连接
2. 🔍 扫描网络以查找其他灯泡
3. 🤖 模拟人工智能/MCP 命令
4. 🎤 测试语音命令处理

🐛 故障排除

未找到灯泡

• 确保你的智能灯泡与设备在同一网络中
• 检查灯泡是否在端口 4000 上监听
• 尝试进行网络发现：python -c "import asyncio; from mcp_server_smartbulb.bulb_discovery import BulbDiscovery; asyncio.run(BulbDiscovery().discover_bulbs())"

语音功能无法使用

• 安装语音依赖项：pip install -e .[voice]
• 检查麦克风权限
• 使用以下命令进行测试：python -m mcp_server_smartbulb.voice_interface

连接超时

• 检查防火墙设置
• 验证灯泡的 IP 地址
• 在 bulb_config.json 文件中增加超时时间

📁 项目结构

IntelliGlow/
├── mcp_server_smartbulb/
│   ├── __init__.py              # 包初始化 
│   ├── network_server.py        # 主要的支持 UDP 的 MCP 服务器
│   ├── udp_client.py           # UDP 网络客户端
│   ├── bulb_discovery.py       # 网络发现
│   └── voice_interface.py      # 语音命令处理
├── bulb_config.json            # 网络配置
├── test_network_bulbs.py       # UDP 测试脚本
├── voice_enabled_server.py     # 完整的 IntelliGlow 系统
├── README.md                   # 本文件
└── pyproject.toml              # 项目配置

🎯 IntelliGlow 的独特之处

IntelliGlow 不仅仅是另一个智能灯泡控制器，它是人工智能智能与物理硬件之间的桥梁。

🔥 关键创新点

• 原生人工智能设计：专为人工智能推理而构建，不仅仅支持语音命令
• 开放协议：可与任何人工智能模型配合使用，不局限于单一供应商
• 本地处理：注重隐私，无需依赖云服务
• 混合接口：语音 + 人工智能聊天 + MCP 协议
• 开发者自由度高：可完全定制和扩展

🌟 现实应用场景

用户：“我要工作到很晚，需要专注照明”
IntelliGlow： 
→ 人工智能理解上下文
→ 设置为冷白光（5000K）
→ 调整到最佳亮度（85%）
→ 通过直接 UDP 通信控制
→ 回复确认信息

这就是智能家居的未来——照明真正理解并适应你的需求！🚀

怀着对下一代智能家庭自动化的热爱而打造 ❤️