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xiaozhi-mcp-openclaw-officialxiaozhi MCP OpenClaw official 效率

Agent Skill

xiaozhi-mcp-openclaw-official 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,206

周安装

177

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,473
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:xiaozhi-mcp-openclaw-official(xiaozhi MCP OpenClaw official 效率)
来源仓库:https://github.com/joe12801/xiaozhi-mcp-openclaw-official
安装命令:
openclaw skills install xiaozhi-mcp-openclaw-official
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 xiaozhi-mcp-openclaw-official

简介

xiaozhi MCP OpenClaw official 用于桥接小智设备与 AI 后端,适合边缘计算场景。

  • 适用于实时语音交互与本地推理加速,降低云端延迟。
  • 通过 openclaw_query 接口转发消息,支持 WebSocket 长连接通信。
  • 安装命令:openclaw skills install xiaozhi-mcp-openclaw-official,需网络穿透配置。
  • 涉及设备控制时应隔离高危指令,防止物理设备误操作。

SKILL.md

name
小智AI-Xiaozhi Mcp Openclaw Official
description
按小智官方 MCP 接入方式,把小智 AI 设备通过 MCP 接到 OpenClaw / OpenAI-compatible 后端。适用于已经有小智 MCP 接入点(wss://api.xiaozhi.me/mcp/?token=...)的场景。提供一个 openclaw_query(message) MCP 工具,让小智在需要外部能力、复杂推理、联网查询或外部智能辅助时调用。 Official XiaoZhi MCP bridge for OpenClaw / OpenAI-compatible backends. Use when you already have a XiaoZhi MCP endpoint and want XiaoZhi to call an external assistant tool such as openclaw_query(message).

xiaozhi-mcp-openclaw-official

简体中文 | English


简体中文

作用

这是一个按小智官方文档方式接入的最小可用 MCP 原型。

数据流:

小智
→ MCP 接入点
→ mcp_pipe.py
→ openclaw_mcp.py
→ OpenAI/OpenAI-compatible 后端
→ 回复文本
→ 小智播报

提供的工具

  • openclaw_query(message)

- 当用户提到“龙虾机器人”“龙虾”或需要外部能力时,调用这个工具 - 返回适合语音播报的简短中文结果

启动步骤

  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
  1. 复制配置:
cp .env.example .env
  1. 修改 .env
  • MCP_ENDPOINT
  • OPENAI_BASE
  • OPENAI_KEY
  • MODEL
  1. 启动:
python3 mcp_pipe.py openclaw_mcp.py

关键配置项

  • MCP_ENDPOINT:小智 MCP 接入点
  • OPENAI_BASE:OpenAI/OpenAI-compatible 后端地址
  • OPENAI_KEY:后端 key
  • MODEL:模型名(如 gpt-5.4

注意事项

  • 不要把真实 .env 连同密钥一起分享
  • 这是一个原型桥接项目,后续可以继续增强成真正的 OpenClaw 多工具接入版

English

Purpose

This is a minimal working MCP prototype that follows XiaoZhi's official MCP integration style.

Flow:

XiaoZhi
→ MCP endpoint
→ mcp_pipe.py
→ openclaw_mcp.py
→ OpenAI/OpenAI-compatible backend
→ reply text
→ XiaoZhi speaks it

Provided tool

  • openclaw_query(message)

- Use when the user mentions “龙虾机器人 / Lobster Robot” or when an external capability is needed - Returns a short Chinese reply suitable for voice playback

Startup

  1. Install dependencies:
pip install -r requirements.txt
  1. Copy config:
cp .env.example .env
  1. Update .env:
  • MCP_ENDPOINT
  • OPENAI_BASE
  • OPENAI_KEY
  • MODEL
  1. Start:
python3 mcp_pipe.py openclaw_mcp.py

Key config values

  • MCP_ENDPOINT: XiaoZhi MCP endpoint
  • OPENAI_BASE: OpenAI/OpenAI-compatible backend URL
  • OPENAI_KEY: backend API key
  • MODEL: model name (for example gpt-5.4)

Notes

  • Do not publish your real .env or secrets
  • This is a prototype bridge and can later be extended into a richer OpenClaw multi-tool integration

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

92.76%
按下载量换算1,366

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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