alice-notify

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.

Category
Visit Server

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 и x-csrf-token; сессия кэшируется и автоматически обновляется.
  • TTS/команды — прямой device-action quasar.server_action на колонку: phrase_action (озвучка, лимит ~550) и text_action (голосовая команда, лимит 100). Длинный текст режется на несколько фраз подряд с паузой, чтобы не накладывались.
  • Цвет ламп — только через палитру (color_setting, instance color, id строкой); hsv/rgb/scene/temperature_k облако 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_k облако не принимает (400). Палитра у ламп разная — точную даёт alice_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

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured