MCP Domotica Backend
Enables control and management of smart home devices across multiple rooms through specialized MCP servers. Supports lights, thermostats, fans, and ovens with room-specific rules and automatic persistence.
README
🏠 Sistema Domótico MCP
Sistema de gestión domótica basado en el Model Context Protocol (MCP) que permite controlar dispositivos inteligentes en diferentes habitaciones mediante servidores especializados. Implementado como una arquitectura de microservicios MCP para gestión eficiente de espacios residenciales y sus dispositivos asociados.
📋 Descripción General
Este proyecto implementa un sistema domótico completo utilizando el Model Context Protocol (MCP) con dos servidores independientes que operan de forma coordinada:
mcp_rooms: Servidor dedicado a la gestión completa de habitaciones (creación, modificación, eliminación y consulta)mcp_devices: Servidor especializado en el control de dispositivos domóticos (luces, termostatos, ventiladores y hornos)
Capacidades del Sistema
El sistema está diseñado para gestionar hasta 6 habitaciones con un máximo de 10 dispositivos por habitación, aplicando reglas de negocio específicas según el tipo de espacio y dispositivo. La persistencia de datos se maneja mediante archivos JSON con sincronización automática entre procesos.
✨ Características Principales
Dispositivos Soportados
El sistema implementa cuatro tipos de dispositivos inteligentes, cada uno con sus propias capacidades de control:
- 💡 Luces: Control binario de encendido/apagado
- 🌡️ Termostatos: Regulación de temperatura en rango de 16°C a 32°C
- 🌀 Ventiladores: Control de velocidad en 6 niveles (0 = apagado, 1-5 = velocidades)
- 🔥 Hornos: Gestión de temperatura (160°C - 240°C), temporizador (0-240 minutos) y estado activo/inactivo
Tipos de Habitaciones
El sistema reconoce cinco categorías de espacios residenciales:
- 🍽️ Comedor: Admite todos los tipos de dispositivos
- 🍳 Cocina: Admite todos los tipos de dispositivos (único espacio donde se permite horno)
- 🚿 Baño: Restricción de seguridad - únicamente luces
- 🛋️ Living: Admite todos los dispositivos excepto horno
- 🛏️ Dormitorio: Admite todos los dispositivos excepto horno
Reglas de Negocio
El sistema implementa las siguientes restricciones para garantizar coherencia y seguridad:
- Límite máximo de 6 habitaciones en el sistema
- Límite máximo de 10 dispositivos por habitación
- Restricción de ubicación: hornos únicamente en cocina
- Restricción de dispositivos: baños limitados a iluminación
- Asignación automática de nombres: numeración incremental para habitaciones duplicadas (ej: "dormitorio", "dormitorio 2")
🚀 Instalación y Configuración
Requisitos del Sistema
- Python: Versión 3.13 o superior
- uv: Gestor de paquetes y entornos virtuales para Python (Astral uv)
Instalación de uv
El proyecto utiliza uv como gestor de dependencias por su velocidad y eficiencia. Si aún no lo tiene instalado:
Windows (PowerShell):
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
macOS/Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Configuración del Proyecto
1. Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/CrisDeCrisis/mcp-domotica-backend.git
cd mcp-domotica-backend
2. Sincronizar dependencias:
uv sync
Nota: Este comando lee automáticamente el archivo
pyproject.toml, crea el entorno virtual.venve instala todas las dependencias necesarias. No es necesario activar manualmente el entorno virtual al utilizaruv run.
🎮 Ejecución de Servidores
Iniciar Servidores MCP
Cada servidor puede ejecutarse de forma independiente utilizando uv run:
Servidor de Gestión de Habitaciones:
uv run servers/mcp_rooms.py
Servidor de Gestión de Dispositivos:
uv run servers/mcp_devices.py
Nota: El comando
uv runejecuta automáticamente los scripts en el entorno virtual del proyecto, eliminando la necesidad de activación manual del entorno.
📚 Arquitectura del Proyecto
Estructura de Directorios
backend/
├── servers/
│ ├── mcp_rooms.py # Servidor MCP para gestión de habitaciones
│ └── mcp_devices.py # Servidor MCP para gestión de dispositivos
├── models.py # Definición de modelos de datos (Device, Room)
├── storage.py # Capa de persistencia y almacenamiento
├── domotica_data.json # Base de datos JSON para persistencia
├── pyproject.toml # Configuración de proyecto y dependencias
└── README.md # Documentación del proyecto
Componentes del Sistema
- Servidores MCP: Implementan los endpoints del Model Context Protocol para cada dominio (habitaciones y dispositivos)
- Modelos: Clases Python que definen la estructura de datos de habitaciones y dispositivos
- Capa de Almacenamiento: Gestiona la persistencia en JSON con sincronización automática
- Archivo de Datos: Almacenamiento persistente en formato JSON con estado del sistema completo
🔌 API de Herramientas MCP
Servidor de Habitaciones (mcp_rooms)
Proporciona operaciones CRUD completas para la gestión de espacios:
| Herramienta | Descripción |
|---|---|
consultar_habitaciones() |
Retorna lista completa de habitaciones |
consultar_habitacion(room_name) |
Obtiene información detallada de una habitación |
agregar_habitacion(room_type) |
Crea una nueva habitación del tipo especificado |
modificar_habitacion(old_name, new_name) |
Actualiza el nombre de una habitación existente |
eliminar_habitacion(room_name) |
Elimina una habitación (debe estar vacía) |
Servidor de Dispositivos (mcp_devices)
Proporciona control granular sobre dispositivos inteligentes:
Operaciones Generales
consultar_dispositivos(room_name?)- Obtiene lista de dispositivos (opcional: filtrar por habitación)consultar_dispositivo(device_id)- Obtiene información detallada de un dispositivo específicoagregar_dispositivo(room_name, device_type, initial_state?)- Crea un nuevo dispositivomodificar_dispositivo(device_id, room?, state?)- Actualiza ubicación o estado de un dispositivoeliminar_dispositivo(device_id)- Elimina un dispositivo del sistema
Control de Iluminación
alternar_luz(device_id)- Cambia el estado actual (encendido ↔ apagado)encender_luz(device_id)- Activa la iluminaciónapagar_luz(device_id)- Desactiva la iluminación
Control de Climatización (Termostatos)
ajustar_termostato(device_id, temperature)- Establece temperatura específica (16°C - 32°C)subir_temperatura(device_id, grados?)- Incrementa temperatura (predeterminado: 1°C)bajar_temperatura(device_id, grados?)- Reduce temperatura (predeterminado: 1°C)
Control de Ventilación
ajustar_ventilador(device_id, speed)- Establece velocidad (0: apagado, 1-5: velocidades)apagar_ventilador(device_id)- Detiene el ventilador (velocidad 0)
Control de Hornos
ajustar_horno(device_id, temperature?, timer?, active?)- Configuración completa del hornoencender_horno(device_id)- Activa el horno con temperatura configuradaapagar_horno(device_id)- Desactiva el horno completamenteconfigurar_temporizador_horno(device_id, minutos)- Establece temporizador (0-240 minutos)
📦 Dependencias del Proyecto
El proyecto utiliza las siguientes tecnologías y bibliotecas, definidas en pyproject.toml:
Dependencias Principales
fastapi- Framework web moderno y de alto rendimiento para construcción de APIsuvicorn- Servidor ASGI de alto rendimiento para aplicaciones Python asíncronasmcp[cli]- Implementación del Model Context Protocol con herramientas CLIlangchain- Framework para desarrollo de aplicaciones con modelos de lenguajelangchain-mcp-adapters- Adaptadores de integración entre LangChain y MCPlangchain-ollama- Integración de LangChain con modelos Ollama localeshttpx- Cliente HTTP asíncrono de próxima generaciónpython-dotenv- Gestión de variables de entorno desde archivos .env
💾 Sistema de Persistencia
Mecanismo de Almacenamiento
El sistema implementa persistencia automática mediante archivo JSON (domotica_data.json) con las siguientes características:
- Guardado Automático: Cada modificación del estado se persiste inmediatamente
- Carga al Inicio: El sistema recupera el estado previo al iniciar los servidores
- Estado Inicial: Si no existe archivo de datos, se crea una configuración predeterminada (1 living con 1 luz y 1 termostato)
- Sincronización Multi-proceso: La función
reload()permite sincronizar el estado entre múltiples instancias
Formato de Datos
El archivo JSON mantiene un registro estructurado de:
- Colección completa de habitaciones con sus metadatos
- Inventario de dispositivos con sus configuraciones y estados actuales
- Relaciones entre habitaciones y dispositivos asignados
👨💻 Desarrolladores
🎓 Contexto Académico
Proyecto: Trabajo Práctico Integrador - Sistema Domótico con MCP
Asignatura: Modelos de Aplicación de la Inteligencia Artificial
Docentes:
- Acosta Gabriel
- Flavian Dante
Institución: Instituto Politécnico Formosa
Programa Académico: Tecnicatura Superior en Desarrollo de Software Multiplataforma
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。