Яндекс Алиса MCP: умный дом и колонка в Claude, Codex и Cursor

mctlhq/mctl-alice· Проверено 12.11.2026· 3на GitHub

Подключает агента к умному дому Яндекса: устройства и комнаты, свет, розетки, сценарии. Через mctl-alice агент ещё говорит через колонку с Алисой и отдаёт ей текстовые команды.

2 реализации:

Облачный шлюз alice.mctl.ai со входом через Яндекс ID: кроме умного дома озвучивает фразы на колонке и шлёт ей команды через API Quasar; можно развернуть у себя в Docker.

Как подключить

Что сделать до подключения

Войти на alice.mctl.ai через Яндекс ID, чтобы шлюз получил доступ к умному дому

Для фраз на колонке подключить Quasar по QR-коду на том же сайте

Добавить адрес в клиент и пройти экран согласия OAuth 2.1

Конфиг для вашего клиента

Команда в терминале, в папке проекта. Флаг --scope user подключит сервер для всех проектов. Подробно о Claude Code

claude mcp add --transport http alisa https://alice.mctl.ai/mcp

Проверка: claude mcp list показывает статус рядом с каждым сервером: ✔ Connected, ! Needs authentication или ✘ Failed to connect. Внутри сессии то же видно по команде /mcp.

Файл ~/.codex/config.toml или .codex/config.toml в доверенном проекте. Можно и командой codex mcp add. Подробно о Codex

[mcp_servers.alisa]
url = "https://alice.mctl.ai/mcp"

Проверка: В интерфейсе codex введите /mcp: появится список активных серверов. Из терминала то же покажет codex mcp list.

Файл ~/.cursor/mcp.json для всех проектов или .cursor/mcp.json в папке проекта. Подробно о Cursor

{
  "mcpServers": {
    "alisa": {
      "url": "https://alice.mctl.ai/mcp"
    }
  }
}

Проверка: Откройте Customize в боковой панели: там список серверов с переключателями. Ошибки подключения смотрите в панели Output (Cmd+Shift+U), пункт MCP Logs в выпадающем списке.

Файл .mcp.json в корне проекта или ~/.copilot/mcp-config.json для всех проектов. Подробно о VS Code

{
  "mcpServers": {
    "alisa": {
      "type": "http",
      "url": "https://alice.mctl.ai/mcp"
    }
  }
}

Проверка: Попросите Copilot выполнить безобидную задачу через сервер и раскройте вызов инструмента в чате. Одна запись в конфиге подключение не подтверждает.

Файл ~/.qwen/settings.json или .qwen/settings.json в проекте. Подробно о Qwen Code

{
  "mcpServers": {
    "alisa": {
      "httpUrl": "https://alice.mctl.ai/mcp"
    }
  }
}

Проверка: Запустите qwen и введите /mcp: откроется окно управления серверами. Из терминала статус покажет qwen mcp list.

Файл ~/.gemini/settings.json или .gemini/settings.json в проекте. Подробно о Gemini CLI

{
  "mcpServers": {
    "alisa": {
      "httpUrl": "https://alice.mctl.ai/mcp"
    }
  }
}

Проверка: gemini mcp list показывает каждый сервер, его настройки и статус Connected или Disconnected. В сессии /mcp выводит CONNECTED, CONNECTING или DISCONNECTED и список инструментов.

Файл opencode.json в папке проекта или ~/.config/opencode/opencode.json. Подробно о OpenCode

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "servers": {
      "alisa": {
        "type": "remote",
        "url": "https://alice.mctl.ai/mcp"
      }
    }
  }
}

Проверка: opencode mcp list показывает состояние каждого сервера, подключённый выглядит как ✓ context7 connected. Внутри OpenCode то же видно в /mcps.

Настройки → Разработчик → Изменить конфиг: файл claude_desktop_config.json. После правки перезапустите приложение. Подробно о Claude Desktop

Customize → Connectors → добавить свой коннектор.
Адрес сервера: https://alice.mctl.ai/mcp

Проверка: Нажмите «Add files, connectors, and more /» в левом нижнем углу поля ввода, наведите на Connectors и откройте Manage connectors. Выберите сервер, чтобы увидеть его инструменты.

Вкладка Program → Install → Edit mcp.json. Подробно о LM Studio

{
  "mcpServers": {
    "alisa": {
      "url": "https://alice.mctl.ai/mcp"
    }
  }
}

Проверка: Попросите модель в чате выполнить задачу через инструмент сервера. Через API сервер из mcp.json вызывают по id в integrations, например mcp/playwright.

Инструменты сервера

alice_list_devicesвыводит колонки, комнаты, устройства и сценарии

alice_get_device_stateчитает состояние и датчики устройства

alice_get_home_summaryдаёт обзор комнат и устройств

alice_get_device_historyчитает сохранённую телеметрию

alice_control_deviceвключает устройство и задаёт режим

alice_set_lightуправляет светом и яркостью

alice_control_roomуправляет всеми устройствами комнаты

alice_trigger_scenarioзапускает сценарий умного дома

alice_set_volumeменяет громкость колонки

alice_media_controlставит на паузу и переключает треки

alice_say_phraseпроизносит текст на колонке

alice_send_commandотправляет колонке текстовую команду

Локальный сервер на Python с вашим OAuth-токеном: только API умного дома, без голоса колонки; умеет перезагрузить технику через умную розетку.

Как подключить

Что сделать до подключения

uv с командой uvx

OAuth-токен Яндекса с правами iot:view и iot:control

YANDEX_IOT_TOKEN

на oauth.yandex.ru создайте приложение «Веб-сервисы» с redirect URI https://oauth.yandex.ru/verification_code и правами «Умный дом» iot:view и iot:control, откройте https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=<CLIENT_ID> и скопируйте access_token из адресной строки

Конфиг для вашего клиента

Команда в терминале, в папке проекта. Флаг --scope user подключит сервер для всех проектов. Подробно о Claude Code

claude mcp add --env 'YANDEX_IOT_TOKEN=<OAuth-токен Яндекса>' --transport stdio yandex-iot-mcp \
  -- uvx yandex-iot-mcp

Файл ~/.codex/config.toml или .codex/config.toml в доверенном проекте. Можно и командой codex mcp add. Подробно о Codex

[mcp_servers.yandex-iot-mcp]
command = "uvx"
args = ["yandex-iot-mcp"]

[mcp_servers.yandex-iot-mcp.env]
YANDEX_IOT_TOKEN = "<OAuth-токен Яндекса>"

Файл ~/.cursor/mcp.json для всех проектов или .cursor/mcp.json в папке проекта. Подробно о Cursor

{
  "mcpServers": {
    "yandex-iot-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yandex-iot-mcp"],
      "env": {
        "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
      }
    }
  }
}

Файл .mcp.json в корне проекта или ~/.copilot/mcp-config.json для всех проектов. Подробно о VS Code

{
  "mcpServers": {
    "yandex-iot-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["yandex-iot-mcp"],
      "env": {
        "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
      }
    }
  }
}

Файл ~/.qwen/settings.json или .qwen/settings.json в проекте. Подробно о Qwen Code

{
  "mcpServers": {
    "yandex-iot-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yandex-iot-mcp"],
      "env": {
        "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
      }
    }
  }
}

Файл ~/.gemini/settings.json или .gemini/settings.json в проекте. Подробно о Gemini CLI

{
  "mcpServers": {
    "yandex-iot-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yandex-iot-mcp"],
      "env": {
        "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
      }
    }
  }
}

Файл opencode.json в папке проекта или ~/.config/opencode/opencode.json. Подробно о OpenCode

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "servers": {
      "yandex-iot-mcp": {
        "type": "local",
        "command": ["uvx", "yandex-iot-mcp"],
        "environment": {
          "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
        }
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "yandex-iot-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yandex-iot-mcp"],
      "env": {
        "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
      }
    }
  }
}

Вкладка Program → Install → Edit mcp.json. Подробно о LM Studio

{
  "mcpServers": {
    "yandex-iot-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yandex-iot-mcp"],
      "env": {
        "YANDEX_IOT_TOKEN": "<OAuth-токен Яндекса>"
      }
    }
  }
}

Инструменты сервера

list_devicesвыводит устройства с комнатами и датчиками

list_groupsвыводит группы устройств

get_deviceчитает состояние устройства

turn_onвключает розетку, свет, выключатель

turn_offвыключает устройство

power_cycleперезагружает технику через розетку

device_actionвыполняет любое действие устройства

list_scenariosвыводит сценарии

run_scenarioзапускает сценарий

Что попросить агента

«Сервер опять завис — перезагрузи розетку, в которую он включён»yandex-iot-mcp найдёт розетку через list_devices и вызовет power_cycle с паузой off_seconds=10

«Выключи весь свет дома»mctl-alice вызовет alice_control_room для категории света во всём доме

«Скажи на колонке в гостиной: «Ужин готов»»mctl-alice найдёт колонку через alice_list_devices и произнесёт текст через alice_say_phrase

«Запусти сценарий <название сценария>»Агент вызовет alice_trigger_scenario или list_scenarios и run_scenario

«Какая сейчас температура на датчике в спальне?»Агент прочитает показания через alice_get_device_state или get_device

Для каких задач

Выключить весь свет в комнате или во всём доме одной фразой

Узнать состояние устройства и показания датчиков

Запустить сценарий из приложения умного дома Яндекса

Произнести фразу через колонку с Алисой или отправить ей команду «Включи джаз»

Перезагрузить зависший сервер или роутер через умную розетку

Поменять громкость и переключить трек на колонке

Ограничения

Оба проекта маленькие: у mctl-alice 3 звезды на GitHub, у yandex-iot-mcp 0 звёзд и последнее обновление в июле 2026 года

Голос и текстовые команды в mctl-alice идут через Quasar, внутренний API веб-интерфейса Яндекса: для сторонних он не поддерживается и может измениться без предупреждения; cookie сессии даёт больше доступа, чем OAuth

mctl-alice — независимый проект; на облачном шлюзе оператор имеет доступ к среде, где токены Яндекса лежат в памяти во время запроса

В облачной версии нет истории показаний: alice_get_device_history отвечает, что телеметрия не записывается

Если не работает

Свой сервер mctl-alice отвечает 403 на формы и запросы

Задайте PUBLIC_BASE_URL ровно тем адресом, по которому браузер открывает сервер, например https://your-domain.com. Без совпадения сервер отклоняет собственные формы.

Какую реализацию выбрать

Реализация	Кто делает	Звёзды	Запуск	Ключ	Инструменты	Обновлён
mctl-alice	mctl (mctlhq)	3	HTTP	вход	12	11 ноября 2026
yandex-iot-mcp	ssubbotin	0	локально	токен	9	3 июля 2026

Частые вопросы

Чем mctl-alice отличается от yandex-iot-mcp?

mctl-alice работает как облачный шлюз со входом через Яндекс ID и умеет говорить через колонку. yandex-iot-mcp запускается у вас через uvx с личным OAuth-токеном и работает только с устройствами и сценариями умного дома.

Можно ли развернуть mctl-alice у себя?

Да, есть Docker-образ ghcr.io/mctlhq/mctl-alice. Ему нужны PUBLIC_BASE_URL, ENCRYPTION_KEY, YANDEX_CLIENT_ID и YANDEX_CLIENT_SECRET; с AUTH_REQUIRED=true включается вход.

Какие права получает агент в mctl-alice?

Доступ делится на три области: iot:view для просмотра, iot:control для управления и quasar для голоса колонки. Инструменты чтения работают и с токеном, у которого есть только iot:control.

Как отключить доступ агента и удалить данные?

На странице /account шлюза mctl-alice можно отозвать доступ клиентов и одним нажатием удалить все сохранённые данные. При отключении Quasar удаляются cookie и сценарии mctl-*.

Что такое Яндекс Алиса MCP?

Это MCP-сервер, через который агент работает с умным домом Яндекса: смотрит устройства, включает свет, запускает сценарии. mctl-alice ещё озвучивает фразы на колонке и отправляет ей команды.

Где Алиса MCP на GitHub?

Облачный шлюз лежит в репозитории mctlhq/mctl-alice, локальный сервер — в ssubbotin/yandex-iot-mcp, он ставится из PyPI командой uvx yandex-iot-mcp. Оба проекта сторонние, Яндекс их не ведёт.

Работает ли сервер из России?

Серверы работают с API умного дома Яндекса от имени вашего аккаунта Яндекса, зарубежный аккаунт не нужен.

Яндекс Алиса MCP: умный дом и колонка в Claude, Codex и Cursor

Как подключить

Что сделать до подключения

Конфиг для вашего клиента

Инструменты сервера

Как подключить

Что сделать до подключения

Конфиг для вашего клиента

Инструменты сервера

Что попросить агента

Для каких задач

Ограничения

Если не работает

Какую реализацию выбрать

Частые вопросы

Похожие серверы