米家自动化极客版 AI Agent - 用自然语言创建复杂的米家极客版自动化规则
Oh My Sage 是一个工具驱动的 AI Agent,通过自然语言对话帮助你创建和管理小米米家自动化极客版规则。
- 🤖 Agent 循环 - 持续运行的思考-行动循环,非一次性响应
- 🛠️ 工具驱动 - 所有能力通过工具实现,灵活可扩展
- 💭 思考可见 - 输出思考过程,让你了解 Agent 在做什么
- 💡 多方案建议 - 为你提供多种实现方案供选择
- ✅ 确认后执行 - 重要操作前获取你的确认
- 🔄 流式输出 - 实时显示处理过程
- 📐 自动布局 - 规则节点自动排版,清晰展示流程
- 🔌 MCP 支持 - 通过 Model Context Protocol 集成到 AI 编程助手
两种使用方式,任选其一:
| 方式 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| 🔌 MCP Server | 开发场景 | 集成到 AI 编程助手,作为工具直接调用 |
| 🌐 Web 界面 | 日常使用 | 浏览器交互,可视化界面 |
# 克隆、构建并链接到系统 PATH
git clone https://github.com/allocnode/oh-my-sage.git && cd oh-my-sage && npm install && npm run build:mcp && npm link配置 MCP Server(在支持 MCP 的 AI 助手中):
{
"mcpServers": {
"oh-my-sage-mcp": {
"command": ["oh-my-sage-mcp"],
"environment": { "GATEWAY_URL": "http://192.168.0.4" }
}
}
}然后直接对话使用:
- "帮我查看米家设备"
- "创建一个每天晚上8点关闭客厅灯的自动化规则"
⚠️ 关于 Skill:创建/更新自动化规则需要安装mijia-automationskill。安装后 AI 助手会自动激活,无需手动操作。
# 克隆并安装
git clone https://github.com/allocnode/oh-my-sage.git && cd oh-my-sage && npm install
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 LLM API 和网关地址
# 启动
npm run dev访问 http://localhost:3000 即可使用。
通过 Model Context Protocol 将 oh-my-sage 集成到 AI 编程助手。
Step 1: 构建并安装 MCP Server
cd oh-my-sage
npm install
npm run build:mcp
npm link构建完成后,oh-my-sage-mcp 命令会被链接到系统 PATH。
Step 2: 配置 MCP Server
在 MCP Host 配置文件中添加:
{
"mcpServers": {
"oh-my-sage-mcp": {
"command": ["oh-my-sage-mcp"],
"environment": {
"GATEWAY_URL": "http://192.168.0.4"
}
}
}
}Step 3: 安装 Skill(创建/更新规则必需)
关于 Skill 的自动激活:
- 如果涉及到创建规则或更新规则,你需要先安装
mijia-automationskill - 一旦安装了 skill,AI 助手会在需要时自动激活,无需手动操作
- 如果你没有安装 skill,AI 助手会提示你需要先安装
安装方式:
Skill 位于 .agents/skills/mijia-automation/ 目录下:
- OpenCode: 复制到
~/.config/opencode/skills/ - Claude/Cursor: 将
SKILL.md内容添加到AGENTS.md或对话中
Step 4: 连接并使用
在 OpenCode 中直接对话:
-
连接网关:
帮我连接米家网关,登录码是 123456 -
查看设备:
查看我有哪些米家设备 -
创建自动化规则:
帮我创建一个自动化规则:每天晚上8点关闭客厅灯
| 工具 | 描述 |
|---|---|
mijia_auth |
连接米家网关(必须先调用) |
mijia_disconnect |
断开网关连接 |
mijia_status |
检查连接状态 |
mijia_get_devices |
获取设备列表 |
mijia_get_device |
获取设备详情+MIOT Spec能力 |
mijia_get_graphs |
获取自动化规则列表 |
mijia_get_graph |
获取规则详情 |
mijia_create_graph |
创建规则( |
mijia_update_graph |
更新规则( |
mijia_delete_graph |
删除规则 |
mijia_toggle_graph |
启用/禁用规则 |
mijia_validate_graph |
校验规则完整性 |
mijia_get_variables |
获取变量列表 |
mijia_set_variable |
设置变量值 |
mijia_create_graph 和 mijia_update_graph 需要 mijia-automation skill 的支持。
- 如果已安装 skill,AI 助手会自动激活,无需手动操作
- 如果 AI 助手提示需要安装 skill,请参考上面的 "Step 3" 进行安装
Skill 提供的内容:
- 完整的节点类型模板(deviceInput, deviceOutput, condition, timeRange, delay 等)
- 节点连接规则(outputs 格式、state/event 节点区别)
- 关键校验规则(节点ID格式、inputs/outputs 要求)
- dtype 映射规则(bool/int/float/string)
适合喜欢浏览器交互的用户,提供可视化界面。
让 AI 帮你安装(推荐):
如果你在使用 OpenCode、Claude Code、Cursor 等 AI 编程助手,直接告诉它:
帮我安装 oh-my-sage: https://github.com/allocnode/oh-my-sage
我需要:
1. LLM API 地址:https://api.openai.com/v1(或其他 OpenAI 兼容接口)
2. API Key:你的key
3. 模型名称:gpt-4o(或其他模型)
4. 米家网关地址:http://192.168.0.5(改成你的)
手动安装:
# 克隆并安装
git clone https://github.com/allocnode/oh-my-sage.git && cd oh-my-sage && npm install
# 配置环境变量
cp .env.example .env编辑 .env 文件:
# OpenAI 兼容接口配置
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_API_KEY=your_api_key_here
LLM_MODEL=gpt-4o
# 米家网关地址
GATEWAY_URL=http://192.168.0.5启动服务:
npm run dev访问 http://localhost:3000,输入网关登录码即可使用。
用户: 帮我查看米家设备
Agent: 我来帮你查看米家设备。首先连接到网关。
[mijia_auth] passcode: 960622, gateway_url: http://192.168.0.4
→ 连接成功
[mijia_get_devices]
→ 获取到 82 台设备,包括:
- 小米智能中控屏 (在线)
- 客厅灯 (在线)
- 智能窗帘 (在线)
你的智能家居共有 82 台设备,大部分都在线运行良好!
用户: 每天晚上8点关闭客厅灯
Agent: [思考中...] 我来帮你设置这个自动化。
[正在获取设备列表...]
我看到你有这些灯:
- 客厅灯 (在线)
- 卧室灯 (在线)
[正在生成建议方案...]
我为你准备了几个方案:
⭐ 方案1: 简单方案
- 每天 20:00 准时关闭客厅灯
- 优点: 简单直接
方案2: 智能方案
- 每天 20:00,如果灯开着就关闭
- 优点: 避免无效操作
你选择哪个方案?
支持任何 OpenAI 兼容接口的模型:
| 服务商 | Base URL | 模型示例 |
|---|---|---|
| OpenAI | https://api.openai.com/v1 |
gpt-4o |
| 通义千问 | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
qwen-max |
| DeepSeek | https://api.deepseek.com/v1 |
deepseek-chat |
| Kimi | https://api.moonshot.cn/v1 |
moonshot-v1-128k |
| 本地 Ollama | http://localhost:11434/v1 |
qwen2:72b |
oh-my-sage/
├── .agents/
│ └── skills/
│ └── mijia-automation/ # 米家自动化技能(MCP创建规则必需)
├── src/
│ ├── app/ # Next.js Web 界面
│ ├── components/ # React 组件
│ ├── server/ # Web 后端
│ ├── core/ # Core 库(MCP 和 Web 共用)
│ │ ├── gateway/ # 网关客户端
│ │ ├── tools/ # 工具实现
│ │ └── types/ # 类型定义
│ └── mcp/ # MCP Server
│ ├── index.ts # 入口
│ ├── config.ts # 配置
│ ├── utils.ts # 工具函数
│ └── tools/ # MCP 工具
├── dist/mcp/ # MCP 构建输出
├── ref/ # 参考文档
└── docs/ # 设计文档
- 米家网关参考文档 - 网关 API、设备结构、规则格式
- Agent Skills 规范 - 自动化规则创建指南
- 设计文档 - 架构设计和重构说明
Oh My Sage 支持可扩展的 Agent Skills 系统。
| 层级 | 内容 | Token 成本 | 触发时机 |
|---|---|---|---|
| Catalog | name + description | ~50-100/skill | 系统初始化 |
| Instructions | 完整 SKILL.md | <5000 tokens | 自动/手动激活 |
| Resources | references/ 等 | 按需加载 | read_skill_file |
欢迎贡献!请遵循以下步骤:
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 开启 Pull Request
MIT License - 详见 LICENSE 文件
- Vercel AI SDK - AI 应用框架
- Next.js - React 框架
- Ant Design - UI 组件库
- MCP - Model Context Protocol