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MCP Server · AI代理

Smart Home Claw

基于Node.js开发的智能家居AI管家,具备自主感知、决策、记忆、工作流编排及多端通信能力,适用于智能家居自动化管理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
智能家居JavaScript自动化管理

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作者 / 组织
guiguihao
提供方
guiguihao

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MCP World

选型结论

Smart Home Claw 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt # 技能脚本依赖内置mcp依赖

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 6 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

SmartHomeClaw Agent

基于 Node.js 开发的智能家居 AI 管家,由先进的语言模型驱动,具备自主感知、决策、记忆、工作流编排及多端通信能力。

🌟 核心特性

  • 🔌 内置 MCP 支持:内置悠瑞智能家居 MCP、小度 DuerOS MCP、米家 MCP,可无缝扩展任意 MCP Server。支持每个 Server 独立启用/禁用,配置文件支持 ${ENV_VAR} 环境变量引用。
  • 🚀 多平台接入:通过 MessengerBridge 实现飞书(Feishu)等平台的无缝集成,支持流式输出与消息去重。
  • 🧩 技能系统 (Skills):动态加载 skills/ 目录下的技能,自动映射为 AI 可直接调用的顶级工具。

- 知识技能(MD Skill):标准 SKILL.md 格式(带 YAML 前置参数),AI 读取手册后通过 cmd_exec 执行脚本。 - 内置技能:baidu-search(百度 AI 搜索)、weather(天气查询)、agent-browser(自动化浏览器)。

  • 🔄 工作流引擎 (Workflow):AI 可自主编排、持久化管理工作流,工作流定义保存在 config/workflows/ 目录下的 YAML 文件中,支持:

- decide:AI 自主决策步骤 - skill:直接调用技能 - mcp:直接调用 MCP 工具 - condition:条件分支(if/else) - parallel:并行执行多个步骤 - notify:广播消息到飞书 - wait:等待指定时间 - 步骤间变量传递(${varName} 模板)

  • 🗂️ 工作目录 (Workspace):AI 生成的文件(图片、报告、数据)统一保存到 workspace/ 目录,路径可在 agent.yaml 中配置。
  • 🧠 长期记忆 (Memory):基于本地 Markdown 的结构化记忆。

- USER_PROFILE.md:用户偏好与习惯 - FACTS.md:重要事实记录 - ENVIRONMENT.md:自动同步的环境快照(天气、设备状态)

  • 💓 智能巡检 (Heartbeat):每个检查项独立定时,支持全局默认间隔与单项自定义间隔。
  • 📅 定时任务 (Cron):灵活的定时任务管理,支持 AI 自主增删改查。

📂 目录结构

.
├── config/
│   ├── agent.yaml          # Agent 基础配置、工作目录、系统提示词
│   ├── heartbeat.yaml      # 心跳巡检任务配置(支持单项 interval)
│   ├── cron.yaml           # 定时任务配置
│   ├── plugin.yaml         # 插件参数(飞书、MCPorter 等)
│   ├── mcporter.json       # MCP Server 配置(支持 enabled 和 ${ENV_VAR})
│   └── workflows/          # 工作流定义目录(每个 .yaml 文件独立加载)
│       └── morning.yaml    # 示例工作流
├── memory/                 # 长期记忆存储(Markdown)
│   ├── USER_PROFILE.md
│   ├── HABITS.md
│   ├── FACTS.md
│   └── ENVIRONMENT.md
├── skills/                 # 技能库
│   ├── baidu-search/       # 百度 AI 搜索技能
│   └── weather/            # 天气查询技能
├── plugin/
│   ├── feishu.js           # 飞书平台适配器
│   └── mcporter.js         # MCP Server 客户端
├── src/
│   ├── agent.js            # 系统主入口
│   └── services/
│       ├── coreagent.js    # 核心 AI 引擎(工具调度、会话管理)
│       ├── workflow.js     # 工作流引擎(含持久化管理)
│       ├── skill.js        # 技能服务
│       ├── memory.js       # 记忆服务
│       ├── scheduler.js    # 定时任务调度器
│       ├── heartbeat.js    # 心跳巡检服务
│       └── messenger.js    # 消息桥接器
├── workspace/              # AI 工作目录(生成的文件、报告等,已 .gitignore)
├── sessions/               # 会话历史与去重缓存(已 .gitignore)
└── .env.example            # 环境变量模板

🛠️ 快速开始

1. 安装依赖

npm install
pip install -r requirements.txt  # 技能脚本依赖内置mcp依赖

2. 配置环境变量

复制 .env.example 到 .env 并填写:

NVIDIA_API_KEY=your_key       # 语言模型 API Key
FEISHU_APP_ID=cli_xxxxxxxx    # 飞书应用 ID
FEISHU_APP_SECRET=xxxxxxxx    # 飞书应用密钥
BAIDU_API_KEY=xxxx            # 百度 AI 搜索 Key
XIAODU_ACCESS_TOKEN=xxxx      # 小度 DuerOS Token(可选)

3. 配置 MCP Server

编辑 config/mcporter.json,支持每个 Server 独立控制和 .env 变量引用:

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "enabled": true,
      "url": "https://example.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "${MY_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

4. 启动 Agent

npm run dev    # 开发模式(热重载)
npm start      # 生产模式

🔄 工作流系统

工作流定义保存在 config/workflows/ 目录,每个 .yaml 文件独立加载,支持多文件管理。

AI 工作流管理工具

工具说明
workflow_list列出所有已定义的工作流
workflow_get读取某个工作流的完整定义
workflow_save创建或更新工作流,持久化写入 YAML 文件
workflow_delete从 YAML 文件中删除工作流
workflow_reload手动编辑 YAML 后重新热加载
workflow_run执行工作流
AI 可以自主编排工作流:告诉 AI 你需要的流程,它会调用 workflow_save 生成 YAML 文件并立即可用。

手动定义工作流

# config/workflows/my_workflow.yaml
workflows:
  - id: "evening_check"
    name: "晚间设备检查"
    steps:
      - id: "query_ac"
        type: "mcp"
        tool: "mcp_ureal-mcp_smarthome_query_device_status"
        params:
          sn: "G042408000066"
          did: 1002
        output: "ac_status"

      - id: "auto_off"
        type: "condition"
        condition: "{{ac_status.Switch}} == 'on'"
        if_true:
          - id: "turn_off"
            type: "mcp"
            tool: "mcp_ureal-mcp_smarthome_control_device"
            params:
              sn: "G042408000066"
              did: 1002
              node: "Switch"
              value: "off"
          - id: "notify"
            type: "notify"
            message: "🌙 晚间巡检:空调已自动关闭。"
        if_false:
          - id: "notify_ok"
            type: "notify"
            message: "✅ 晚间巡检:设备状态正常。"

步骤类型速查

type说明关键字段
decideAI 自主决策prompt, output
skill调用技能skill, params, output
mcp调用 MCP 工具tool, params, output
condition条件分支condition, if_true[], if_false[]
parallel并行执行steps[]
notify飞书广播message
wait等待ms

💡 常用指令

会话管理

指令说明
/new 或 /新会话备份并清空当前会话,开启新对话
/context 或 /上下文查看当前会话统计与摘要
/compress 或 /压缩压缩会话历史,节省 Token

AI 能力示例

  • "列出当前所有工作流"
  • "帮我创建一个晚间关灯工作流"(AI 自动调用 workflow_save)
  • "执行工作流 morning_workflow"
  • "查看 morning_workflow 的详细步骤"
  • "列出当前所有技能"
  • "创建一个每天早上 8 点发送新闻的定时任务"
  • "查询所有设备状态"

📡 智能巡检 (Heartbeat)

每个检查项拥有独立定时器,支持全局默认间隔与单项自定义间隔:

# config/heartbeat.yaml
heartbeat:
  enabled: true
  interval: "*/10 * * * *"   # 全局默认:每10分钟

  checks:
    - name: "环境检查"
      interval: "*/15 * * * *"   # 单独设置(优先级更高):每15分钟
      prompt: "查询杭州的天气,检查当前智能设备状态数据,并使用 memory_update_environment 更新环境状态记忆。"

    - name: "安全巡检"
      # 未设置 interval,使用全局 */10 * * * *
      prompt: "安全检查:门窗、烟雾、燃气等是否正常?"
  • 每个 check 的 interval 字段可选,未设置时使用顶层 interval。
  • 发现异常时,AI 设置 "is_warning": true,系统自动推送告警到飞书。

🤝 扩展开发

  • 添加技能:在 skills/ 下新建目录,包含 SKILL.md 和执行脚本。
  • 添加工作流:在 config/workflows/ 下新建 .yaml 文件,或直接让 AI 创建。
  • 接入 MCP:在 config/mcporter.json 中添加 Server 配置(支持 enabled)。
  • 添加新平台:在 plugin/ 下实现适配器,注册到 MessengerBridge。

📄 许可证

MIT

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

智能家居JavaScript本地部署AI管家工作流编排多端通信自动化管理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Smart Home Claw 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt # 技能脚本依赖内置mcp依赖,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Smart Home Claw 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Smart Home Claw 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Smart Home Claw 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Smart Home Claw 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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