【亲测免费】 Python Matter服务器技术文档
2026-01-25 06:04:29作者:郜逊炳
本文档旨在提供全面指导,帮助您安装并高效使用Python Matter Server,这是一个基于WebSockets实现的Matter(原CHIP)控制器服务器项目,兼容Home Assistant及其他平台。通过详细的步骤和示例,我们涵盖安装、基本使用、API交互以及容器运行的方式。
安装指南
对于Home Assistant用户
推荐使用Home Assistant OS,搭配官方的Matter Server插件。Matter集成将自动安装该插件。详细安装步骤请参考Home Assistant Matter整合文档。这种组合经过测试优化,适用于Matter和支持Thread设备的环境。
自托管容器安装
若选择自定义管理,可以使用官方镜像:
- 确保满足通信需求,特别是对于Wi-Fi/以太网设备需要主机网络,并且主机接口需支持IPv6。
- Thread设备配置涉及复杂的网络设置,确保IPv6路由正确配置。
- 运行命令以启动容器,例如:
mkdir data docker run -d \ --name matter-server \ --restart=unless-stopped \ --security-opt apparmor=unconfined \ -v $(pwd)/data:/data \ --network=host \ ghcr.io/home-assistant-libs/python-matter-server:stable
使用Docker Compose则更简化:
docker-compose up -d
docker-compose logs -f
项目的使用说明
Python Matter Server集成到Home Assistant后,其使用主要是通过Matter设备的添加与管理。对于其他应用场合,遵循WebSocket API进行交互。
项目API使用文档
常用WebSocket命令
-
设置WiFi凭证
{ "message_id": "1", "command": "set_wifi_credentials", "args": {"ssid": "您的WiFi名","credentials": "密码"} } -
设置Thread数据集
{ "message_id": "1", "command": "set_thread_dataset", "args": {"dataset": "线程网络凭证"} } -
通过代码配对
{ "message_id": "2", "command": "commission_with_code", "args": {"code": "MT:配对码"} } -
其他如打开配对窗口、获取已配对节点等操作,请参照具体命令格式执行。
发送设备命令示例
以控制开关为例:
import json
from chip.clusters.Objects import clusters
from matter_server.common.helpers.util import dataclass_from_dict, dataclass_to_dict
# 创建开启命令
command = clusters.OnOff.Commands.On()
payload = dataclass_to_dict(command)
message = {
"message_id": "control-command",
"command": "device_command",
"args": {
"endpoint_id": 1, "node_id": 1, "payload": payload,
"cluster_id": 6, "command_name": "On"
}
}
print(json.dumps(message, indent=2))
结论
Python Matter Server提供了强大的智能家居设备管理功能,尤其适合Home Assistant生态系统。通过遵守上述指南,您可以顺利地在不同场景下部署和使用此服务,享受无缝集成和控制现代智能设备的便利。请记得,随着项目的发展,持续关注最新的更新和技术文档,以便充分利用其最新特性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
754
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248