Original en inglés: https://argusic.com/subject/ha-mcp
ha-mcp
El increíble servidor MCP no oficial de Home Assistant
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 58e31c7176fa
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, claude, hacs, home assistant, home automation, llm, mcp y model context protocol.
ha-mcp funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 7 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Dependencies installed, smoke test passes, and the full unit test suite passes (11,790 passed, 357 skipped, 0 failed).
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- git submodule 'skills-vendor' not initialized — caused 3 test_helper_response_shape tests to fail1 minuto
- Tiempo de instalación
- 7 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 70 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Tokens de modelo usados
- 290.831
- Commit exacto probado
- 58e31c7176fa
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Cómo se demostró el resultado
- las ejecuciones anteriores al 2026-09-07 no registraban el comando usado para comprobar el resultado
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- **Server launch**: Requires real Home Assistant credentials (HOMEASSISTANT_URL + HOMEASSISTANT_TO… tokens used 290,831 Here's my full report. **Environment**: Container has Python 3.12, but the project requires >=3.13. I installed Python 3.1… **Install**: Ran `uv sync --group dev` successfully. All 129 dependencies resolved and installed in… **Error found & fixed**: `git submodule update --init` was needed for `src/ha_mcp/resources/skills-… **Verification**: - **Smoke test**: All 6 critical libraries imported, server instantiated, 78 tools discovered — pas… - **Unit tests**: 11,790 passed, 357 skipped, 0 failed in 413s (2 workers). - **Skipped tests**: 240 JS (jsdom not installed), 12 locale completeness (env var), 1 numpy, 1 Win… - **Server launch**: Requires real Home Assistant credentials (HOMEASSISTANT_URL + HOMEASSISTANT_TO…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 4 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Tardó 7 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, ha-mcp fue el 127.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,19 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,19 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,06 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,09 |
Temas (de GitHub)
aiclaudehacshome-assistanthome-automationllmmcpmodel-context-protocol
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ha-mcp)Preguntas
- ¿Funciona ha-mcp?
- ha-mcp funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 7 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic ha-mcp?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 58e31c7176fa. Hay 4 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar ha-mcp?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,19 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda ha-mcp en instalarse?
- 7 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita ha-mcp una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar ha-mcp?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara ha-mcp con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, ha-mcp fue el 127.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de ha-mcp?
- Las 4 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.