Агент разговоров Home Assistant, использующий MCP (Model Context Protocol) для эффективного обнаружения сущностей, достигая 95% сокращения токенов по сравнению с традиционными методами. Работает с LM Studio, llama.cpp, Ollama, OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude и OpenRouter.

Ключевые особенности

• ✅ 95% Token Reduction: использует инструменты MCP для динамического обнаружения сущностей вместо отправки всех сущностей
• ✅ No Entity Dumps: Никогда не отправляет 12 000+ списков токен-сущностей в LLM
• ✅ Индекс умных сущностей: Заранее сгенерированный индекс структуры системы (~400-800 токенов) для контекстно-ориентированных запросов
• ✅ Многоплатформенная поддержка: работает с LM Studio, llama.cpp, Ollama, OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude и OpenRouter
• ✅ Многоязычная поддержка: 21 язык с локализованным интерфейсом, системными подсказками и распознаванием речи
• ✅ Многоповоротные разговоры: Поддерживает контекст и историю разговоров
• ✅ Динамическое обнаружение: находит сущности по области, типу, device_class, состоянию или имени по запросу
• ✅ Инструменты веб-поиска: необязательная интеграция с DuckDuckGo или Brave Search для получения актуальной информации
• ✅ Работает с 1000+ сущностями: эффективно даже при больших установках Home Assistant

MCP Assist for Home Assistant

A Home Assistant conversation agent that uses MCP (Model Context Protocol) for efficient entity discovery, achieving 95% token reduction compared to traditional methods. Works with LM Studio, llama.cpp, Ollama, vLLM, OpenAI (and OpenAI-compatible services), Google Gemini, Anthropic Claude, and OpenRouter, and can hand conversations to an OpenClaw or Hermes Agent gateway.

Key Features

• ✅ 95% Token Reduction: Uses MCP tools for dynamic entity discovery instead of sending all entities
• ✅ No Entity Dumps: Never sends 12,000+ token entity lists to the LLM
• ✅ Smart Entity Index: Pre-generated system structure index (~400-800 tokens) for context-aware queries
• ✅ Multi-Platform Support: Works with LM Studio, llama.cpp, Ollama, vLLM, OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, and OpenRouter
• ✅ Agent Gateways: Send voice requests to an OpenClaw agent or Hermes Agent (experimental)
• ✅ Multilingual Support: 21 languages with localized UI, system prompts, and speech detection
• ✅ Multi-turn Conversations: Maintains conversation context and history
• ✅ Dynamic Discovery: Finds entities by area, type, device_class, state, or name on-demand
• ✅ Thinking Control: Turn reasoning off (or set its level) per profile for faster voice replies
• ✅ Web Search Tools: Optional DuckDuckGo, Brave Search, or SearXNG integration for current information
• ✅ Works with 1000+ Entities: Efficient even with large Home Assistant installations
• ✅ Multi-Profile Support: Run multiple conversation agents with different models

The Problem MCP Assist Solves

Traditional voice assistants send your entire entity list (lights, switches, sensors, etc.) to the LLM with every request. For a typical home with 200+ devices, this means:

• 12,000+ tokens sent every time
• Expensive API costs (cloud LLMs)
• Slow response times
• Context window limitations
• Poor performance with large homes

How MCP Assist Works

Instead of dumping all entities, MCP Assist:

1. Starts an MCP Server on Home Assistant that exposes entity discovery tools
2. Your LLM connects to the MCP server and gets access to these tools:
   • get_index - Get system structure index (areas, domains, device_classes, people, etc.)
   • discover_entities - Find entities by type, area, domain, device_class, or state
   • get_entity_details - Get current state and attributes
   • get_entity_history - Get recent state changes
   • perform_action - Control devices (only entities exposed to Assist)
   • run_script - Execute scripts and return response data
   • run_automation - Trigger automations manually
   • list_areas - List all areas in your home
   • list_domains - List all entity types
   • set_conversation_state - Smart follow-up handling
   • search / read_url - Web search and page reading (when web search is enabled)