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Docker Compose: HA HTTP Pattern Lite – Mustererkennung für Home Assistant

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Highlights

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HA HTTP Pattern Lite ist ein schlanker Microservice der MKTI Lite Edition, der Muster, Sequenzen und strukturelle Übereinstimmungen in JSON-Nutzdaten erkennt und das Ergebnis an eine Ziel-URL weiterleitet. Er unterstützt reguläre Ausdrücke für Zeichenkettenmuster, numerische Sequenzen, Array-Mustererkennung, strukturelle JSON-Mustererkennung und Regeln für Muster mit mehreren Feldern.

Es eignet sich ideal für Home Assistant-Automatisierungen, Webhook-Abläufe und Homelab-Pipelines, die eine Mustererkennung ohne Node-RED, Python-Skripte oder benutzerdefinierte Logik benötigen.

Ob Sie Nachrichtenformate abgleichen, wiederkehrende Sensorsequenzen erkennen, strukturierte Nutzdaten validieren oder musterbasierte Anomalien identifizieren möchten – dieser Microservice bietet Ihnen eine saubere und vorhersagbare Mustererkennung mit einer einfachen API.

MERKMALE
-Stringmustervergleich
enthält, beginnt mit, endet mit, reguläre Ausdrücke-ähnliche Muster.

-Numerische Mustererkennung
steigende Folgen, fallende Folgen, sich wiederholende Werte.

-Array-Mustererkennung
Wiederholte Elemente, geordnete Sequenzen und Lücken erkennen.

-Strukturelles JSON-Mustervergleich
Überprüfen Sie, ob die JSON-Objekte den erwarteten Strukturen entsprechen.

-Mehrfeldmusterregeln
UND-/ODER-Logik für komplexe Musterszenarien.

-Ultraleichtes MKTI Lite Edition Design
Minimale CPU-Auslastung, minimaler Arbeitsspeicher, sofortiger Start.

-Einfache HTTP-API
JSON per POST senden → Microservice erkennt Muster → Ergebnis weiterleiten.

- Kompatibel mit Sprachassistenten
Funktioniert mit REST-Befehlen, Automatisierungen, Skripten, Node‑RED, AppDaemon und Webhook-Abläufen.

ANWENDUNGSFÄLLE
-Erkennen wiederkehrender Sensorwerte

- Steigende oder fallende Temperaturtrends identifizieren

-Nachrichtenformate für Lieferantennutzdaten abgleichen

-JSON-Struktur vor Weiterleitung prüfen

-Erkennen von musterbasierten Anomalien

-Ersetzen Sie die Node-RED-Musterlogik.

-Erstellen Sie mustergesteuerte Automatisierungen

-Strukturierte Musteranalysen für Dashboards aufbereiten

ENTHALTENE DATEIEN
-docker-compose.yml

-sample_input.json

-sample_output.json

-ha-example.yml

-automation-example.yml

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Eingestellt am 27. Aug. 2026
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