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Agent Skill · 研究检索

vectorclaw-mcp(vectorclaw MCP 搜索)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

vectorclaw-mcp 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 11,132。

总安装 11,663周安装 501GitHub Stars 1下载 4,088核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.4

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:vectorclaw-mcp(vectorclaw MCP 搜索)
来源仓库:https://github.com/danmartinez78/vectorclaw-mcp
安装命令:
openclaw skills install vectorclaw-mcp
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install vectorclaw-mcp

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

适用于 Anki Vector 的 MCP 工具:语音、运动、摄像头、传感器和自动化工作流程。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install vectorclaw-mcp;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

vectorclaw-mcp 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install vectorclaw-mcp。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

vectorclaw-mcp 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

vectorclaw-mcp 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

vectorclaw-mcp 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

vectorclaw-mcp 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,663 次,近一周安装 501 次,下载 4,088 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

vectorclaw-mcp 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
vectorclaw-mcp

vectorclaw MCP 搜索 · 本页

11,6631接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
vectorclaw-mcp
description
MCP tools for Anki Vector: speech, motion, camera, sensors, and automation workflows.
openclaw
emoji
🤖
requires
bins
["python3"]
env
["VECTOR_SERIAL"]
install
kind
pip
package
vectorclaw-mcp
label
Install VectorClaw MCP (pip)
mcp
servers
vectorclaw
command
python3
args
env
VECTOR_SERIAL
${VECTOR_SERIAL}

VectorClaw MCP

VectorClaw connects OpenClaw to an Anki / Digital Dream Labs Vector robot through MCP. It provides practical robot control primitives for speech, movement, camera capture, and status/sensor reads.

What you can do

  • Speak text with vector_say
  • Move and position with vector_drive, vector_head, vector_lift
  • Capture camera images with vector_look and vector_capture_image
  • Read robot state with vector_status, vector_pose, vector_proximity_status, vector_touch_status
  • Build look → reason → act workflows

Vision requirement for look → reason → act

For see → reason → act workflows, the agent must either be vision-capable itself (e.g., a VLM) or have access to a separate vision model/image-interpretation tool to analyze camera images before choosing actions.

Requirements

  • Vector robot configured and reachable
  • Wire-Pod running
  • SDK configured at ~/.anki_vector/sdk_config.ini
  • VECTOR_SERIAL environment variable set

Quick setup

  1. Install package: pip install vectorclaw-mcp
  2. Configure SDK: python3 -m anki_vector.configure
  3. Export robot serial: export VECTOR_SERIAL=your-serial
  4. Add MCP server:
{
  "mcpServers": {
    "vectorclaw": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "vectorclaw_mcp.server"],
      "env": { "VECTOR_SERIAL": "${VECTOR_SERIAL}" }
    }
  }
}

Tool coverage

Hardware-verified core tools vector_say, vector_drive_off_charger, vector_drive, vector_emergency_stop, vector_head, vector_lift, vector_look, vector_capture_image, vector_face, vector_scan, vector_vision_reset, vector_pose, vector_status, vector_charger_status, vector_touch_status, vector_proximity_status

Experimental tools vector_animate, vector_drive_on_charger, vector_find_faces, vector_list_visible_faces, vector_face_detection, vector_list_visible_objects, vector_cube

Current limitations

  • Charger return (vector_drive_on_charger) is currently unreliable
  • Face/object detection is currently inconsistent
  • Visual interpretation requires the vision capability described above

Documentation

  • MCP API: docs/MCP_API_REFERENCE.md
  • SDK Reference: docs/VECTOR_SDK_REFERENCE.md
  • Hardware log: docs/HARDWARE_SMOKE_LOG.md
  • Repo: https://github.com/danmartinez78/VectorClaw

平台分布

OpenClaw

71.11%
按下载量换算2,907

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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