www.msly.cn

Home Assistant ha-mcp and Claude

2026-08-04T21:14:57Z

画一张ha-mcp、ha-mcp-integration 和 Home Assistant 官方 MCP Server 三者的详细对比图（包括工具数量、能力范围、适用场景），一眼就能看出该选哪个

（2026）的三种方案

                    ┌────────────────────────────┐
                    │    AI Client               │
                    │ Claude / ChatGPT / Cursor  │
                    │ Gemini CLI / VS Code       │
                    └──────────────┬─────────────┘
                                   │
                              MCP Protocol
                                   │
          ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
          │                        │                        │
          ▼                        ▼                        ▼
 ┌──────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌────────────────────┐
 │ Home Assistant   │     │ HA MCP Server    │     │ ha-mcp             │
 │ 官方 MCP Server   │     │ (Integration)    │     │ Docker / uvx       │
 └────────┬─────────┘     └────────┬─────────┘     └────────┬───────────┘
          │                        │                        │
          └────────────────────────┴────────────────────────┘
                               Home Assistant

左边：Home Assistant 官方 MCP Server

中间：ha-mcp-integration 内置的 HA MCP Server

右边：独立部署的 ha-mcp（Docker）

Note

中间和右边是同一个项目（ha-mcp）的两种部署方式；

| 功能              |  官方 MCP Server | HA MCP Server（Integration） |   ha-mcp Docker   |
| --------------- | :------------: | :------------------------: | :---------------: |
| 控制设备            |        ✅       |              ✅             |         ✅         |
| 查询 Entity       |        ✅       |              ✅             |         ✅         |
| 所有 Entity       | ❌ Assist 暴露的实体 |              ✅             |         ✅         |
| 创建 Automation   |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| 修改 Automation   |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| 调试 Automation   |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| Dashboard       |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| History         |       基础       |              ✅             |         ✅         |
| Trace           |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| Helpers         |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| HACS            |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| Add-ons         |        ❌       |              ✅             |         ✅         |
| File/YAML Tools |        ❌       |            ✅（可选）           | ✅（配合 Integration） |

Home Assistant ha-mcp and Claude

2026-08-04T20:44:48Z

环境

RPi5 + Home Assistant Docker

采用下面的组合：

Home Assistant Docker
        │
        ▼
HACS
        │
        ▼
ha-mcp-integration
        │
        ├──  HA MCP Server
        │
        └──  HA MCP File & YAML Tools
        │
        ▼

Claude Code

当MCP 刚发布，很多作者都写了自己的实现.

zorak1103/ha-mcp

这是第一代 Home Assistant MCP Server,目前基本停止维护（早期项目)

官方 MCP Server、ha-mcp、ha-mcp-integration 三者关系
ha-mcp-integration vs ha_mcp_tools

官方 MCP Server、ha-mcp、ha-mcp-integration 三者关系

Home Assistant 官方 mcp

AI 根本无法修改配置文件。

于是，很多作者都写了自己的ha mcp server实现，其中：

homeassistant-ai/ha-mcp

https://github.com/homeassistant-ai/ha-mcp

已经远超第一代 MCP，非常活跃，持续跟随 HA 更新

自动化：

create_automation
update_automation
reload_automation

结论

直接使用 homeassistant-ai/ha-mcp，不要再考虑 zorak1103/ha-mcp

How to use

旧的（2025）

Claude
    │
    ▼
Docker ha-mcp
    │
    ▼
Home Assistant

需要自己维护Docker

New（2026，推荐）

Claude
    │
    ▼
Home Assistant
    │
HA MCP Server
(内置)

不需要 Docker，ha-mcp Server 就运行在 Home Assistant 里面

ha-mcp-integration vs ha_mcp_tools

现在安装 HACS 时，推荐安装的就是 ha-mcp-integration，它里面仍然包含 custom_components/ha_mcp_tools

最新的 ha-mcp-integration 已经内置了完整的 MCP Server。

ha-mcp-integration
│
├── HA MCP Server
│      │
│      └── 完整 MCP Server
│
└── HA MCP File & YAML Tools
       │
       └── 文件和 YAML 操作能力

当你需要用 AI 直接修改 configuration.yaml、packages、automations.yaml 等文件时，需要再添加 HA MCP File & YAML Tools

结论

不需要再运行 Docker 版 ha-mcp

从零搭建OpenMediaVault(OMV)开源NAS系统

2026-08-02T13:40:03Z

为什么选择 OpenMediaVault？
安装OpenMediaVault前的准备工作
安装OpenMediaVault（OMV）
配置OpenMediaVault

为什么选择 OpenMediaVault？

在家庭私有云（NAS）领域，NAS方案主要分DIY NAS、品牌成品NAS。

品牌成品NAS，大家熟知的群晖（Synology）和威联通.

DIY NAS，大家熟知的TrueNAS、FreeNAS

如果你真用过列的这些系统，就会发现只有OpenMediaVault和群晖算是竞品外，其他完全只是大家名字里有nas而已

OpenMediaVault 相比 FreeNAS 更亲民，相比黑群晖更安全合规。

安装OpenMediaVault前的准备工作

运行 OpenMediaVault (OMV) 的硬件要求极低，最低仅需 1GB 内存、4GB 系统盘和 x86-64 或 ARM 架构 CPU。

安装omv时间较长，预计半个小时起

安装完成后，在浏览器中输入ip即可登录，默认的用户名为「admin」，密码「openmediavault」

Note

1.OMV 强制要求将系统安装在独立的磁盘上，且安装后该磁盘默认无法直接作为数据存储盘使用。

2.因此，我们需要为虚拟机分配至少两块硬盘

安装OpenMediaVault（OMV）

配置OpenMediaVault

开启SMB协议

在树莓派Linux客户端B上挂载服务端A的Samba共享，需先在服务端配置并启动Samba服务，再在树莓派客户端安装工具并执行挂载命令。

关键步骤包括：安装cifs-utils工具、创建本地挂载点、

useful links

从零搭建OpenMediaVault(OMV)开源NAS系统：VMware虚拟机部署+SMB共享全攻略
https://www.cnblogs.com/mq0036/p/19596091

从零搭建Home Assistant开源语音系统part2 - sherpa-onnx+SenseVoiceSmall FP32

2026-08-02T01:00:50Z

sherpa-onnx+SenseVoiceSmall FP32= stt server

描述推理框架的选型

描述模型的选型

推理框架
模型

推理框架

Sherpa-ONNX 和 ONNX Runtime 是上下层关系。Sherpa-ONNX 内部调用 ONNX Runtime。

                    你的应用
                        │
        Home Assistant / Wyoming / Python / 
                        │
                        ▼
               sherpa-onnx（语音框架）
        ┌──────────────────────────────┐
        │ STT（ASR）                   │
        │ TTS                          │
        │ VAD                          │
        │ Speaker ID                   │
        │ Keyword Spotting             │
        │ Streaming                    │
        └──────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
             ONNX Runtime（推理引擎）
        ┌──────────────────────────────┐
        │ 加载 .onnx                   │
        │ 图优化                        │
        │ CPU 执行             │
        │ Memory 管理                  │
        │ Thread Pool                  │
        └──────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
                     ARM CPU

Sherpa-ONNX 是 k2-fsa 团队开发的语音 AI SDK。

ONNX Runtime 是微软开发的通用 ONNX 模型推理引擎。

Sherpa 官方支持ONNX Runtime CPU。

模型

官方SenseVoice FP32提供了 FP32 和 INT8 两种模型

STT 的核心不是 while 循环，而是事件驱动。

Home Assistant storage

2026-07-23T16:49:51Z

.storage/ 文件夹下的这些 JSON 文件是由 Home Assistant 自动化管理的内部数据库。

如果手动改，必先停止 Home Assistant 服务，否则在 HA 退出时会用内存中的配置覆盖你的修改。

Git版本控制中会同时修改这三个

modified: .storage/core.config_entries - 集成配置 (Integration)

modified: .storage/core.device_registry - 设备注册表 (Device)

modified: .storage/core.entity_registry - 实体注册表 (Entity)

解释他们之间的关系

它们是父子嵌套关系：

[ core.config_entries ] (集成配置: Xiaomi Miot)
       │
       └──> [ core.device_registry ] (物理设备: 小米空气净化器)
                   │
                   ├──> [ core.entity_registry ] (实体 1: switch.air_purifier_power)
                   ├──> [ core.entity_registry ] (实体 2: sensor.air_quality_pm25)
                   └──> [ core.entity_registry ] (实体 3: fan.air_purifier_speed)

Home assistant matter server part2 - 版本历史变化

2026-07-17T19:32:54Z

2022 年-Python Matter Server
2026-Matter Server 9.x（）

2022 年-Python Matter Server

Home Assistant
      │
 Matter Integration
      │
 Python Matter Server
      │
 CHIP(C++) SDK

底层实现:

Python + CHIP(C++) SDK,官方 Matter SDK 包

2026-Matter Server 9.x（）

matter.js (TypeScript/JavaScript)

Home Assistant
      │
 Matter Integration
      │
 Matter Server 9.x
      │
 matter.js

底层实现:

matter.js (TypeScript/JavaScript)

Home assistant Infrared integration 工作原理

2026-07-18T01:40:02Z

Infrared integration 不能单独添加或直接使用，而是供其他红外设备集成调用。

Home assistant现有LG、Samsung、Sony、Daikin、Panasonic 等红外设备集成

结构

这一架构将发射器（Emitter）、接收器（Receiver）和具体设备控制（Consumer）解耦，使不同硬件能够通过统一的 Infrared API 与各种红外设备集成协同工作

                     Home Assistant
                            │
        ┌───────────────────┴───────────────────┐
        │                                       │
   LG Infrared                         Samsung Infrared
   Daikin Infrared                     Sony Infrared
        │                                       │
        └───────────────┬───────────────────────┘
                        │
              Infrared (Building Block)
                        │
        InfraredEmitterEntity / ReceiverEntity
                        │
      ┌─────────────────┼───────────────────────┐
      │                 │                       │
   ESPHome          Broadlink                 SMLIGHT
 (实现Emitter/Receiver) (实现Emitter/Receiver)    (实现Emitter/Receiver)

LG Infrared Integration

知道 LG 遥控协议、生成 LG 红外码、提供 Media Player/Button/Event 实体。

上层设备集成（如 LG、三星或大金空调集成）有内置的红外码库。

Infrared Integration

提供统一 API（Emitter/Receiver）、路由命令和事件

ESPHome / Broadlink / SMLIGHT Integration

驱动具体红外发射器/接收器，将命令转换为真实 IR 信号。

也就是说，只有实现了 Infrared 平台（Infrared Entity）Infrared Emitter、Infrared Receiver的硬件集成，才能被 LG Infrared、Samsung Infrared 等上层集成使用。

Infrared Receiver

电视遥控器
      │
      ▼
Broadlink IR Receiver
      │
      ▼
Infrared Receiver Entity
      │
      ▼
LG Integration
Samsung Integration
Automation

Receiver Entity 产生事件：

infrared.received

Siri控制空调｜涂鸦远程红外遥控器 + Home Assistant 接入苹果家庭(homekit)

2026-07-18T18:05:06Z

接入思路

Homepod mini作为语音入口控制 HA中的设备、

系统环境

HA 版本：

Core2026.7.1

准备

1 个Broadlink rm mini3的 WiFi 红外遥控器

流程

在Broadlink App添加 Broadlink rm3

在Broadlink App打开局域网开关

在路由器后台设置Broadlink rm3为静态IP

在home assistant中，添加Broadlink Integration

在home assistant中，学习红外发射命令（开发者工具）

虚拟出一个开关（Template switch）- in configuration.yaml

在home assistant中配置homekit bridge - in configuration.yaml

apple home 扫描二维码

useful links

HomeAssistant连接博联(Broadlink)万能遥控（学习红外指令）

https://www.cnblogs.com/Luad/p/18606087

Siri控制空调｜涂鸦远程红外遥控器 + Home Assistant 接入苹果家庭(homekit)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1920988695982486609

Home Assistant (HA) 集成 Broadlink 红外转发器

2026-07-27T15:07:31Z

智能遥控(Broadlink RM mini4)

本系列包括：

博联黑豆连接到HA

HA官方推荐的博联遥控器学习射频和红外方法

broadlink博联万能遥控器HA使用方法

1.Broadlink App 完成初始联网
2.集成到Home Assistant
3.学习控制红外信号
4.发送红外编码

1.Broadlink App 完成初始联网

将 Broadlink 设备连接到与 HA 相同的局域网内

关闭“云锁” (Lock device) 功能，否则 HA 无法本地控制

在路由器中设置Broadlink 设备的静态 IP 地址

2.集成到Home Assistant

添加集成 (Add Broadlink Integration)

3.学习控制红外信号

通过 HA 的“开发者工具”来学习发送红外编码：

录制红外编码信号：调用 remote.learn_command 服务，选择你的 Broadlink 实体，输入自定义的设备名和按键名（例如 device: tv, command: power），然后按下物理遥控器对准 Broadlink 录制。

The learned codes are stored in /config/.storage/ in a JSON file called

config/.storage/broadlink_remote_<uid>_codes

4.发送红外编码

Broadlink 作为底层发射器

发送红外编码信号信号：调用 remote.send_command 服务，选择对应的实体、设备名和按键名即可控制家电。

从零搭建Home Assistant开源语音系统part1 - Qwen-ASR / FunASR：中文生态极佳的方案

2026-08-02T01:00:19Z

Qwen-ASR / FunASR：ASR中文生态极佳的方案。

国内玩家常通过本地 API 或第三方 Docker 将阿里 FunASR 模型接入 HA，实现极高精度的中文语音识别。

方案

可运行 Parakeet 等多语言模型，速度相比传统 Whisper 快数倍，且准确率极佳

HA 官方原生支持的默认本地 STT 引擎。包含从 tiny 到 large 等不同尺寸，全本地运行，但对硬件算力有一定要求。

夸克在客户端离线（端侧）

运行 SenseVoice 语音大模型，

采用 ONNX Runtime作为核心推理引擎，使用微软开源的 ONNX Runtime 引擎。

算子优化：它负责直接加载经过 INT8 量化的 ASR 计算图，在不依赖独立显卡的情况下，直接调用低功耗的 CPU 端侧推理，完成极速解码。

方案

1.FunASR语音 AI 框架

FunASR 的 Runtime 可替换

               AutoModel
                    │
    ┌───────────────┼───────────────┐
    ▼               ▼               ▼
 PyTorch      ONNX Runtime      GGUF Runtime

已测试方案 FunASR 1.3 + PyTorch。

2.FunASR ONNX

未测试方案 FunASR 1.5 + ONNX

3.sherpa-onnx

在用方案：Sherpa-ONNX + ONNX Runtime 1.34 + SenseVoiceSmall onnx FP32

sherpa-onnx 是 Next-gen Kaldi 团队基于 ONNX Runtime 的开源语音工具库。负责加载并执行转换为ONNX格式的语音AI模型，实现本地离线的低延迟推理。

ONNX Runtime

微软开源的跨平台、跨硬件的通用AI推理运行时

esp32音箱接入https://esphome.io/components/voice_assistant.html

github:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/

www.msly.cn

Home Assistant ha-mcp and Claude

Home Assistant ha-mcp and Claude

Table of Contents

官方 MCP Server、ha-mcp、ha-mcp-integration 三者关系

How to use

ha-mcp-integration vs ha_mcp_tools

从零搭建OpenMediaVault(OMV)开源NAS系统

Table of Contents

为什么选择 OpenMediaVault？

安装OpenMediaVault前的准备工作

安装OpenMediaVault（OMV）

配置OpenMediaVault

从零搭建Home Assistant开源语音系统part2 - sherpa-onnx+SenseVoiceSmall FP32

Table of Contents

推理框架

模型

Home Assistant storage

Home assistant matter server part2 - 版本历史变化

Table of Contents

2022 年-Python Matter Server

2026-Matter Server 9.x（）

Home assistant Infrared integration 工作原理

结构

Siri控制空调｜涂鸦远程红外遥控器 + Home Assistant 接入苹果家庭(homekit)

接入思路

系统环境

准备

流程

Home Assistant (HA) 集成 Broadlink 红外转发器

Table of Contents

1.Broadlink App 完成初始联网

2.集成到Home Assistant

3.学习控制红外信号

4.发送红外编码

从零搭建Home Assistant开源语音系统part1 - Qwen-ASR / FunASR：中文生态极佳的方案

Table of Contents

方案

1.FunASR语音 AI 框架

2.FunASR ONNX

3.sherpa-onnx