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L’évolution de la domotique permet aujourd’hui d’associer la puissance de l’intelligence artificielle à la gestion quotidienne de nos installations. Si l’utilisation de solutions telles que Gemini CLI a ouvert la voie, elle s’accompagne souvent de contraintes liées aux quotas d’utilisation. Cet article détaille une méthode alternative et pérenne consistant à utiliser l’environnement Antigravity couplé à Open Code. Grâce au protocole MCP (Model Context Protocol), il devient possible d’interfacer des modèles d’intelligence artificielle performants et économiques avec Home Assistant. Cette architecture offre la capacité d’analyser vos configurations, d’optimiser vos automatisations et de générer des tableaux de bord dynamiques avec une efficacité redoutable.

Prérequis et Gestion des Versions d’Antigravity

La première étape cruciale de cette mise en place concerne le choix de la version du logiciel Antigravity. La récente version 2 ayant abandonné l’intégration native de l’IDE VS Code et, par conséquent, le support d’Open Code, il est impératif d’utiliser la version 1.23.2.

Afin d’éviter toute mise à niveau automatique non désirée vers la version 2 :

Accédez aux paramètres de l’éditeur via la roue crantée (Editor Settings).
Naviguez dans la section Application puis Update.
Définissez le mode de mise à jour sur Aucune (None).
Redémarrez l’application pour valider cette configuration.

Sécurisation du Système : Sauvegarde de Home Assistant

Avant d’octroyer l’accès de votre système domotique à une intelligence artificielle, la réalisation d’une sauvegarde complète est une mesure de sécurité indispensable.

Dirigez-vous dans les paramètres de Home Assistant, section Système, puis Sauvegardes. Il est recommandé de lancer une sauvegarde manuelle en omettant l’historique des données. Cette approche réduit drastiquement la taille de l’archive (passant d’environ 800 Mo à 25 Mo dans cet exemple) et accélère considérablement le processus. N’hésitez pas à télécharger cette archive sur votre poste de travail physique pour garantir une restauration possible en cas de défaillance majeure.

Partage et Accès aux Fichiers de Configuration

Pour que l’intelligence artificielle puisse analyser et comprendre l’architecture de votre domotique, elle doit pouvoir lire vos fichiers de configuration YAML. Si votre système est hébergé sur un NAS (comme OpenMediaVault), vous devez configurer un partage réseau via le protocole Samba.

Ciblez le dossier contenant les données de vos conteneurs (souvent nommé config). Une fois ce répertoire accessible depuis votre explorateur Windows, il suffit de l’ouvrir directement dans l’interface d’Antigravity. Point de sécurité majeur : Il est vivement conseillé de configurer ce partage en « Lecture seule » au niveau des droits du NAS afin d’empêcher toute modification accidentelle ou non sollicitée de vos fichiers critiques par l’IA.

Configuration du Protocole MCP (Model Context Protocol)

Le protocole MCP agit comme la passerelle de communication bidirectionnelle entre l’intelligence artificielle et Home Assistant. Sa configuration s’effectue en plusieurs phases méthodiques :

Génération du Jeton d’Accès : Dans l’interface de Home Assistant, cliquez sur votre profil d’utilisateur. Dans l’onglet Sécurité, générez un nouveau Jeton d’accès de longue durée (Long-Lived Access Token) et copiez précieusement la clé alphanumérique fournie.
Paramétrage dans Antigravity : Ouvrez le gestionnaire de serveurs MCP dans Antigravity (via les options en haut à droite) et éditez le fichier mcp_config.json. Il convient d’y déclarer l’URL locale de votre serveur Home Assistant ainsi que le jeton d’accès précédemment généré.

{
 "mcpServers": {
  "home-assistant": {
   "command": "uvx",
   "args": [
    "ha-mcp@latest"
   ],
   "env": {
    "HOMEASSISTANT_URL": "http://192.168.1.43:8123",
    "HOMEASSISTANT_TOKEN": ""
   } 
  } 
 } 
}

Paramétrage pour Open Code : Afin de bénéficier de modèles d’IA tiers et économiques, accédez au répertoire caché .config/Open Code/ situé dans votre dossier utilisateur Windows. Créez ou modifiez le fichier opencode.json en y renseignant la même structure d’authentification (URL et Token) pour autoriser Open Code à exploiter le MCP.

{
 "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
 "mcp": {
  "home-assistant": {
   "type": "local", "command": ["uvx", "ha-mcp@latest"],
   "environment": {
    "HOMEASSISTANT_URL": "http://192.168.1.43:8123",
    "HOMEASSISTANT_TOKEN": ""
   },
   "enabled": true 
  } 
 } 
}

Initialisation et Cas d’Usage Pratiques

Une fois les configurations sauvegardées, lancez Open Code depuis le terminal d’Antigravity. L’interface confirmera rapidement la détection du serveur MCP, signifiant que l’agent conversationnel est désormais pleinement connecté à votre domotique.

L’utilisation devient alors remarquablement fluide, remplaçant la syntaxe complexe par des requêtes en langage naturel :

Analyse d’automatisations complexes : Vous pouvez demander à l’IA d’analyser la logique de recharge d’un véhicule électrique (ex: une Dacia Spring). L’agent est capable de lire vos scripts, d’identifier les entités pertinentes (prises connectées, capteurs solaires) et de comprendre les conditions existantes (blocage de la charge si la production solaire prévue le lendemain dépasse 8 kWh).
Génération de Tableaux de Bord (Dashboards) : La création d’interfaces graphiques stylisées devient un processus automatisé. Sur simple requête, l’IA génère le code nécessaire pour regrouper visuellement la production solaire journalière, le niveau de la batterie domestique, le soutirage sur le réseau (Linky) et l’état du véhicule électrique, vous épargnant de longues sessions d’écriture et de débogage YAML.

En conclusion, l’intégration de modèles d’intelligence artificielle abordables via Antigravity et le protocole MCP marque une évolution significative dans l’administration des systèmes Home Assistant. Cette architecture garantit une flexibilité technique totale, contourne définitivement les limitations liées aux quotas des API propriétaires, et réduit de façon drastique le temps alloué à la programmation. Qu’il s’agisse d’auditer des automatisations existantes ou de concevoir des interfaces graphiques sur mesure, cette méthode s’impose comme un outil d’ingénierie incontournable pour perfectionner et faire évoluer une installation domotique.