HubotとSlackのDockerイメージを使ってMQTTのPublishとSubscribeを実装してみます。Hubotのスクリプトはnpmパッケージをrequireしてプログラムを書くことができます。再利用性を考えるとコマンドは外部パッケージにした方がよいですが、カジュアルにscriptsディレクトリにデプロイして使うこともできます。MQTTブローカーに環境データをpublishするRaspberry Pi 2や、MQTTブローカーからメッセージをsubscribeしてLEDライトの電源を制御するBeagleBone Blackについては次回まとめようと思います。
ユースケース
今の気温が知りたい (Subscribe)
Slackからbotに「今の気温は?」や「今の気温は？」に質問すると、MQTTブローカーからsubscribeしている環境データの最新の値を教えてくれます。
LEDライトをon/offしたい (Publish)
Slackからbotに「ライト付けて」や「ライト消して」と指示すると、MQTTブローカーにpublishして植物育成LEDライトを付けたり消したりしてくれます。
プロジェクト
前回作ったプロジェクトにいくつか設定を追加しました。リポジトリはこちらです。
$ cd ~/node_apps/docker-hubot-slack
$ tree
├── Dockerfile
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── docker-compose.yml.default
├── redis
└── scripts
├── hello.coffee
└── mqtt_meshblu.coffee
Dockerfile
DockerfileではDockerイメージのグローバルにhubotのパッケージをインストールしてあります。Yeomanを使って/appディレクトリにHubotプロジェクトを作成します。Dockerホストの作業ユーザーと同じuidのdockerユーザーにスイッチします。Yeomanのジェネレーターが作成した/app/package.jsonに、今回使用するhubot-slackとmqttのパッケージを追加してインストールします。
FROM iojs:2.3
MAINTAINER Masato Shimizu <ma6ato@gmail.com>
RUN mkdir -p /app
WORKDIR /app
RUN adduser --disabled-password --gecos '' --uid 1000 docker && \
chown -R docker:docker /app
RUN npm install -g hubot coffee-script yo generator-hubot
USER docker
RUN yes | yo hubot --defaults && \
npm install --save hubot-slack mqtt
scripts/mqtt_meshblu.coffee
MQTTクライアントはMQTT.jsを使います。今回書いたrobot.respondの正規表現では、botは最低限のコマンドしか理解できません。Rakuten MAの形態素解析を使ってもうちょっと賢く応答できるようにしたいです。
# -*- coding: utf-8 -*-
mqtt = require 'mqtt'
opts =
host: process.env.MQTT_HOST
username: process.env.ACTION_1_UUID
password: process.env.ACTION_1_TOKEN
protocolId: 'MQIsdp'
protocolVersion: 3
client = mqtt.connect opts
client.subscribe process.env.ACTION_1_UUID
sensor_data = ''
client.on 'message', (topic, message) ->
payload = JSON.parse message
sensor_data = payload.data
commands =
'気温': 'temperature'
'湿度': 'humidity'
'気圧': 'pressure'
units =
'気温': '℃'
'湿度': '%'
'気圧': 'hPa'
module.exports = (robot) ->
robot.respond /(気温|湿度|気圧)を(おしえて|教えて)$/i, (res) ->
sensor = res.match[1]
answer = if sensor_data
retval = sensor_data[commands[sensor]] + ' ' + units[sensor]
sensor + 'は ' + retval + ' です。'
else
'データが取れません。:imp:'
res.send answer
robot.respond /ライトを(つけて|付けて|けして|消して)$/i, (res) ->
on_off = switch res.match[1]
when 'つけて', '付けて' then 'led-on'
when 'けして', '消して' then 'led-off'
else 'led-on'
answer = if on_off == 'led-on' then 'ピカッ。' else 'カチッ。'
message =
devices: process.env.ACTION_3_UUID
payload: on_off
client.publish 'message', JSON.stringify(message)
res.send answer + ':flashlight:'
Subscribeした環境データを表示する
robot.respond /ライトを(つけて|付けて|けして|消して)$/i, (res) ->
Raspberry PiはBME280から計測した環境データをJSON形式でMQTTブローカーにpublishしています。このbotでsubscribeしてメッセージを受信する度にグローバルのsensor_dataを更新します。botが気温や湿度の質問を受けたときに、受信しているメッセージを返します。
PublishしてLEDライトのオンオフの指示を出す
robot.respond /ライト(つけて|付けて|けして|消して)$/i, (res) ->
「つけて」の場合は「on」、「けして」の場合は「off」の値をpayloadに入れてメッセージをMQTTブローカーにpublishします。このメッセージはBeagleBone Blackがsubscribeしています。on/offに応じてUSB電源連動タップを接続しているUSBハブのポートの電源を制御します。これだとリモートから本当に植物育成LEDライトが点灯したかわからないのが課題です。Webカメラとか付けたらいいかも。
