Homas Telemetry

O projektu

Homas Telemetry je domácí senzorový stack — měření z více lokalit (garden, closet, kids a další) tečou přes Node-RED do backendu a zobrazují se na jednom dashboardu.

Backend (Fastify + GraphQL Yoga + Drizzle/PostgreSQL) rozděluje provoz na privátní ingest plochu (POST /ingest) a veřejné query API, které stejná data vystavuje dvěma způsoby: jako GraphQL pro dashboard a jako MCP server pro AI asistenty.

Frontend je React SPA (Apollo Client, graphql-ws subscriptions, Recharts, Tailwind) s živými updaty; celý projekt slouží jako prostor pro praktickou práci s časovými řadami, AI nad daty a provozní observabilitou (Sentry, metriky).

Funkce

• Dashboard: přehled „všech lokalit“ i detail jedné lokality (taby), online/offline stav, poslední měření (teplota, vlhkost, WiFi RSSI) a historické agregace 24 h / 7 d / 30 d s grafy.
• Oddělené síťové plochy backendu: privátní ingest (Node-RED → POST /ingest) a veřejné query API — bezpečnostně izolované vstupy a výstupy.
• GraphQL API (Yoga) s živými subscriptions, které frontend přes graphql-ws průběžně dotahuje do grafů.
• MCP server „homas-telemetry-mcp“ na `/mcp` přes Streamable HTTP se správou session — dává AI asistentům přímý přístup k telemetrii.
• MCP tools: list_locations, list_metric_keys, query_readings (kurzorová stránkování), get_latest, get_aggregates (5m/15m/1h).
• Dva AI tools nad MCP: ask_telemetry (otázka v přirozeném jazyce → bezpečný query plán a odpověď) a summarize_anomalies (shrnutí anomálií v okně) — postavené nad OpenAI.
• Observabilita: MCP server i AI tools obalené Sentry a per-tool metrikami; coverage gates a CI v GitHub Actions.

Technologický stack

Focus

Telemetry ingestion, GraphQL i MCP query plocha, AI nad daty, dashboard UI, observabilita