
Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...

Koble konversasjons-AI til ditt Home Assistant-oppsett med hass-mcp. Spør, styr og overvåk smarthjem-enheter og automasjoner direkte fra store språkmodeller.
FlowHunt gir et ekstra sikkerhetslag mellom dine interne systemer og AI-verktøy, og gir deg granulær kontroll over hvilke verktøy som er tilgjengelige fra dine MCP-servere. MCP-servere som er hostet i vår infrastruktur kan sømløst integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-plattformer som ChatGPT, Claude og forskjellige AI-editorer.
Home Assistant MCP Server (hass-mcp) er en Model Context Protocol (MCP)-server som bygger bro mellom AI-assistenter—som Claude og andre LLM-er—og ditt Home Assistant-økosystem. Ved å eksponere Home Assistants data og funksjonalitet via MCP-standarden, gir den AI-agenter mulighet til å samhandle med, hente og styre smarthjem-enheter og automasjoner. Typiske oppgaver muliggjort av hass-mcp inkluderer å hente tilstand på enheter og sensorer, slå av/på lys eller brytere, oppsummere husholdningsstatus, feilsøke automasjoner, søke etter spesifikke entiteter, og legge til rette for veiledede samtaler for vanlige smarthjem-aktiviteter. Denne integrasjonen forbedrer utvikler- og brukerarbeidsflyt ved å gjøre smarthjem-administrasjon tilgjengelig gjennom konversasjons-AI, automasjoner og LLM-drevne agenter.
.env-fil (se .env.example).{
"mcpServers": {
"hass-mcp": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--env-file=.env", "-p", "8080:8080", "voska/hass-mcp:latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"hass-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "app.main"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"hass-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "app.main"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"hass-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "app.main"]
}
}
}
Sikring av API-nøkler (alle plattformer):
Bruk miljøvariabler i konfigurasjonen din for å beskytte sensitiv informasjon:
{
"mcpServers": {
"hass-mcp": {
"env": {
"HASS_TOKEN": "${HASS_TOKEN}"
},
"inputs": {
"hass_url": "http://your-homeassistant.local:8123"
}
}
}
}
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, legg først til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonen, lim inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"hass-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “hass-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med adressen til din egen MCP-server.
| Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
|---|---|---|
| Oversikt | ✅ | Oppsummert fra README.md og repo |
| Liste over prompts | ⛔ | Ingen eksplisitte prompt-maler funnet |
| Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser funnet |
| Liste over verktøy | ✅ | Basert på README.md-beskrivelse |
| Sikring av API-nøkler | ✅ | .env.example og dokumentert i oppsett |
| Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering) | ⛔ | Ingen referanse til sampling i repositoriet |
Basert på tilgjengelig dokumentasjon og repository-innhold gir hass-mcp et solid grunnlag for Home Assistant-integrasjon via MCP, med tydelig verktøystøtte og fornuftige oppsett-/sikkerhetsrutiner. Det mangler imidlertid eksplisitte prompt-maler, ressursdefinisjoner eller avanserte sampling/roots-funksjoner i den offentlige dokumentasjonen. Jeg vil vurdere denne MCP-serveren til 6/10: funksjonell og utviklervennlig, men mangler utvidelsesdokumentasjon og avanserte MCP-funksjoner.
| Har en LISENS | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Har minst ett verktøy | ✅ |
| Antall forks | 16 |
| Antall stjerner | 107 |
Gi AI-agentene dine mulighet til å styre og overvåke smarthjemmet ditt med hass-mcp. Prøv integrasjonen i FlowHunt for sømløs automasjon og konversasjonsstyring.

Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...

Kubernetes MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Kubernetes-klynger, og muliggjør AI-drevet automatisering, ressursstyring og DevOps-arbeidsfl...

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.