alice-notify
Enables programmatic control of Yandex smart home from LLMs: text-to-speech on Alice speakers, batch reminders, device control, and complete scenario management.
README
alice-notify
Мост для управления умным домом Яндекса из кода и из LLM. Позволяет программно: озвучивать произвольный текст на колонках с Алисой (TTS), ставить напоминания пачками, управлять устройствами и полностью работать со сценариями (создавать / читать / изменять / удалять / запускать). Доступно тремя способами: MCP-сервер (для нейросетей/Claude), REST API (FastAPI) и CLI-скрипты.
⚠️ Проект использует неофициальный внутренний API Яндекса (
iot.quasar.yandex.ru) — тот же, что и приложение «Дом с Алисой». Это серая зона относительно ToS Яндекса, интерфейс может измениться без предупреждения. Проект не аффилирован с Яндексом. Используйте на свой риск, только со своим аккаунтом.
Возможности
- TTS — Алиса произносит любой переданный текст на выбранной колонке. Отправляется прямой
командой
phrase_action(до ~550 символов на фразу); длинный текст автоматически режется на части и читается подряд. - Напоминания пачками (гибрид):
- на конкретные даты → нативные напоминания Алисы (голосовая команда, привязка к дате);
- повторяющиеся по дням недели → беззвучный сценарий с TTS по расписанию.
- Устройства — список и управление умениями (свет, розетки, климат). Цвет ламп — через
палитру Яндекса (именованные id:
red,cold_white, …); есть высокоуровневые тулы для цвета. - Сценарии — полный CRUD: список, чтение, создание, изменение, удаление, запуск.
- Три интерфейса поверх одного ядра: MCP (stdio и удалённый HTTP с авторизацией), FastAPI, CLI.
Как это устроено
- Бэкенд — неофициальный API
https://iot.quasar.yandex.ru/m. Авторизация по x-token (долгоживущий токен Яндекса), из него выводятся cookie-сессии иx-csrf-token; сессия кэшируется и автоматически обновляется. - TTS/команды — прямой device-action
quasar.server_actionна колонку:phrase_action(озвучка, лимит ~550) иtext_action(голосовая команда, лимит 100). Длинный текст режется на несколько фраз подряд с паузой, чтобы не накладывались. - Цвет ламп — только через палитру (
color_setting, instancecolor, id строкой);hsv/rgb/scene/temperature_kоблако не принимает (400). - Ядро —
QuasarClient(src/alice_notify/quasar/), над ним тонкие обёртки:mcp_server.py(stdio),mcp_remote.py(HTTP + bearer-auth),api/app.py(FastAPI).
Требования
- Python 3.11+
- Аккаунт Яндекса с привязанными к «Дому с Алисой» устройствами (колонка с Алисой).
- Для удалённого MCP: Docker + (желательно) реверс-прокси с HTTPS.
Быстрый старт (локально)
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\Activate.ps1 | Linux/macOS: source .venv/bin/activate
pip install -e ".[all]"
cp .env.example .env # заполнить по ходу (см. ниже)
1. Авторизация (x-token по QR, один раз)
python scripts/get_token.py
Скрипт покажет QR-код — отсканируйте приложением Яндекс и подтвердите вход. Пароль нигде
не вводится. Полученный x-token скрипт запишет в .env (YANDEX_X_TOKEN). Сессия кэшируется в
.session.json и обновляется автоматически.
2. Найти устройства
python scripts/discover.py
Выведет устройства, сценарии и подскажет STATION_DEVICE_ID (колонка по умолчанию) — впишите
его в .env.
3. Проверить озвучку
python scripts/say_probe.py "Привет из alice-notify"
MCP-сервер
Локально (stdio, для Claude Code):
claude mcp add alice-notify -- python -m alice_notify.mcp_server
Удалённо (HTTP + пароль), см. раздел «Docker-деплой».
Инструменты: alice_say, alice_command, alice_set_date_reminders,
alice_set_recurring_reminder, alice_list_devices, alice_device_action,
alice_list_colors, alice_get_light_colors, alice_set_light_color, alice_set_lights,
alice_list_scenarios, alice_get_scenario, alice_create_scenario,
alice_update_scenario, alice_delete_scenario, alice_run_scenario.
REST API (FastAPI)
uvicorn alice_notify.api.app:app --port 8000
curl -X POST localhost:8000/say \
-H "Authorization: Bearer $API_AUTH_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"проверка"}'
Эндпоинты: POST /say, POST /command, POST /reminders/dates, POST /reminders/recurring,
GET /devices, POST /devices/{id}/action, GET|POST /scenarios,
GET|PUT|DELETE /scenarios/{id}, POST /scenarios/{id}/run, GET /health.
Docker-деплой (удалённый MCP с авторизацией)
mcp_remote.py поднимает MCP по HTTP (streamable-http) и требует общий пароль: каждый клиент
шлёт заголовок Authorization: Bearer <MCP_AUTH_TOKEN>, без него — 401.
# 1. Заполнить .env: YANDEX_X_TOKEN, STATION_DEVICE_ID, MCP_AUTH_TOKEN (длинная случайная строка)
# 2. Собрать и запустить
docker compose up -d --build
Сервис слушает порт 8848 (том ./data хранит кэш сессии). Подключение клиента:
claude mcp add --transport http alice --header "Authorization: Bearer <MCP_AUTH_TOKEN>" \
https://<your-host>/mcp
HTTPS обязателен при выставлении наружу — иначе пароль идёт открытым текстом. Поставьте перед контейнером реверс-прокси с TLS (Caddy / nginx / Nginx Proxy Manager). Для потоковых ответов (SSE) на прокси отключите буферизацию, например для nginx:
proxy_buffering off;
proxy_read_timeout 3600s;
proxy_http_version 1.1;
Переменные окружения (.env)
| Переменная | Назначение |
|---|---|
YANDEX_X_TOKEN |
x-token Яндекса (главный секрет). Получить scripts/get_token.py. |
STATION_DEVICE_ID |
id колонки по умолчанию (из scripts/discover.py). |
QUASAR_BASE_URL |
База API, обычно менять не нужно. |
API_AUTH_TOKEN |
Bearer для FastAPI. |
MCP_AUTH_TOKEN |
Общий пароль для удалённого MCP (mcp_remote). |
MCP_HOST / MCP_PORT / MCP_PATH |
Параметры HTTP-сервера MCP. |
TTS_CHUNK_SIZE |
Макс. длина TTS-чанка (≤~550; по умолчанию 500). |
Ограничения и безопасность
- Лимиты длины: озвучка (
alice_say) — ~550 символов на фразу, длинный текст режется сам; команды (alice_command) и напоминания — 100 символов (валидируются с понятной ошибкой). - Цвет — только палитрой (
instance=color, id строкой);hsv/rgb/scene/temperature_kоблако не принимает (400). Палитра у ламп разная — точную даётalice_get_light_colors. - Пакетные напоминания на даты Алиса вслух подтверждает на каждое.
- Секреты (
.env,.session.json) — в.gitignore, не коммитить. При утечке x-token выйдите из устройств в настройках Яндекс ID (это отзовёт токен). - Неофициальный API может измениться; форматы ответов не гарантированы.
Структура
src/alice_notify/
config.py # настройки (.env, pydantic-settings)
quasar/auth.py # x-token → cookie → csrf, кэш сессии
quasar/client.py # QuasarClient: устройства, TTS/чанкинг, сценарии, будильники
reminders.py # напоминания пачками (гибрид)
service.py # общий клиент + представление устройств
mcp_server.py # MCP через stdio
mcp_remote.py # MCP через HTTP + bearer-auth (для Docker)
api/app.py # FastAPI
scripts/ # get_token, discover, say_probe, alarms_probe, scenario_dump
Dockerfile, docker-compose.yml
Благодарности
Механику неофициального API (авторизация по x-token, работа с колонкой и сценариями) удалось разобрать благодаря открытым проектам сообщества, в частности AlexxIT/YandexStation.
Лицензия
Добавьте по своему усмотрению (например, MIT). Использование неофициального API — на ваш риск.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.