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Agent Skill · 研究检索

zhipu-coding-plan-mcp(zhipu coding 计划 MCP)

zhipu-coding-plan-mcp 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

zhipu-coding-plan-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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 20,468。

总安装 5,203周安装 219GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,822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
1.3.0

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:zhipu-coding-plan-mcp(zhipu coding 计划 MCP)
来源仓库:https://github.com/zhangalexhy/zhipu-coding-plan-mcp
安装命令:
openclaw skills install zhipu-coding-plan-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 zhipu-coding-plan-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。

zhipu-coding-plan-mcp 是智谱AI的视觉、搜索与生图工具集,包含13个工具。适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 进行图像分析、OCR或网页检索时使用。通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 可核验具体用法。

安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或外部API调用。涉及生成内容时需注意版权和真实性边界。

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 zhipu-coding-plan-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

zhipu-coding-plan-mcp 怎么安装?

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

zhipu-coding-plan-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。

zhipu-coding-plan-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。

zhipu-coding-plan-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。

zhipu-coding-plan-mcp 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,203 次,近一周安装 219 次,下载 1,822 次。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。

zhipu-coding-plan-mcp 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

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
zhipu-coding-plan-mcp

zhipu coding 计划 MCP · 本页

5,203—接触敏感数据MIT-0有提醒

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
zhipu-coding-plan-mcp
description
智谱 AI 视觉、搜索与生图工具集 — 图像分析、OCR 文字提取、错误截图诊断、UI 截图转代码、技术图表解读、数据可视化分析、视频理解、UI 差异对比、联网搜索、网页读取、GitHub 仓库检索、AI 生图(CogView)、AI 生视频(CogVideoX)。共 4 个 MCP Server、13 个工具 + CogView-3-Plus 生图 API + CogVideoX 视频生成 API。
version
1.3.0
read_when
metadata
openclaw
requires
bins
emoji
🔮
homepage
https://open.bigmodel.cn

智谱 MCP 工具集

API Key 与调用方式

所有工具共用同一个 API Key,从 ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json 的 profiles."zai:default".key 动态读取。绝对不要硬编码 API Key。

调用统一通过 scripts/zai-mcp.js,它会自动读取 API Key 并设置环境变量:

ZAI=~/.openclaw/workspace/skills/zhipu-coding-plan-mcp/scripts/zai-mcp.js
node $ZAI call <server>.<tool> --args '{...}'

CogView 等直接 HTTP 调用场景,动态获取 Key:

API_KEY=$(jq -r '.profiles."zai:default".key' ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json)

工具概览

Server工具说明
zai-mcp-serveranalyze_image通用图像分析与理解
analyze_video视频内容分析(MP4/MOV/M4V,≤8MB)
ui_to_artifactUI 截图转代码/提示词/设计规范/描述
extract_text_from_screenshot截图 OCR 文字提取
diagnose_error_screenshot错误截图诊断与修复建议
understand_technical_diagram技术图表理解(架构图/流程图/UML/ER 图)
analyze_data_visualization数据可视化图表分析与洞察
ui_diff_check两张 UI 截图差异对比
web-search-primeweb_search_prime全网搜索,支持域名过滤、时间范围
web-readerwebReader网页抓取转 Markdown/Text
zreadsearch_doc搜索 GitHub 仓库文档/Issue/Commit
read_file读取仓库中指定文件
get_repo_structure获取仓库目录结构
⚠️ analyze_image 和 analyze_video 响应较慢(30-120s),调用时 timeout 建议 ≥180s,视频 ≥300s。

调用示例

以下示例中 $ZAI 代表脚本完整路径,实际使用时替换为: ~/.openclaw/workspace/skills/zhipu-coding-plan-mcp/scripts/zai-mcp.js

视觉理解(zai-mcp-server)

# 通用图像分析
node $ZAI call zai-mcp-server.analyze_image \
  --args '{"image_source": "https://example.com/image.png", "prompt": "描述图片内容"}'

# 视频理解
node $ZAI call zai-mcp-server.analyze_video \
  --args '{"video_source": "https://example.com/video.mp4", "prompt": "描述视频中发生了什么"}'

# UI 截图转代码
node $ZAI call zai-mcp-server.ui_to_artifact \
  --args '{"image_source": "./screenshot.png", "output_type": "code", "prompt": "用 React 实现这个界面"}'

# OCR 文字提取
node $ZAI call zai-mcp-server.extract_text_from_screenshot \
  --args '{"image_source": "./code_screenshot.png", "prompt": "提取截图中的代码", "programming_language": "python"}'

# 错误截图诊断
node $ZAI call zai-mcp-server.diagnose_error_screenshot \
  --args '{"image_source": "./error.png", "prompt": "帮我分析这个报错", "context": "执行 npm install 时出现"}'

# 技术图表理解
node $ZAI call zai-mcp-server.understand_technical_diagram \
  --args '{"image_source": "./architecture.png", "prompt": "解释这个架构图的组件关系", "diagram_type": "architecture"}'

# 数据可视化分析
node $ZAI call zai-mcp-server.analyze_data_visualization \
  --args '{"image_source": "./chart.png", "prompt": "分析这个图表的趋势", "analysis_focus": "trends"}'

# UI 差异对比
node $ZAI call zai-mcp-server.ui_diff_check \
  --args '{"expected_image_source": "./design.png", "actual_image_source": "./implementation.png", "prompt": "找出设计稿和实现的差异"}'

联网搜索与网页读取

# 网络搜索
node $ZAI call web-search-prime.web_search_prime \
  --args '{"search_query": "最新 Node.js 版本", "search_recency_filter": "oneWeek", "content_size": "high", "location": "cn"}'

# 网页内容抓取
node $ZAI call web-reader.webReader \
  --args '{"url": "https://example.com", "return_format": "markdown", "timeout": 30, "retain_images": true}'

GitHub 仓库检索(zread)

# 文档搜索
node $ZAI call zread.search_doc --args '{"repo_name": "vitejs/vite", "query": "如何配置代理"}'

# 读取文件
node $ZAI call zread.read_file --args '{"repo_name": "vitejs/vite", "file_path": "src/index.ts"}'

# 仓库结构
node $ZAI call zread.get_repo_structure --args '{"repo_name": "vitejs/vite"}'

AI 生图(CogView-3-Plus,HTTP API)

不走 MCP,直接 HTTP 调用:

API_KEY=$(jq -r '.profiles."zai:default".key' ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json)
curl -s https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "cogview-3-plus", "prompt": "一只在草地上晒太阳的小猫,水彩画风格"}' \
  | jq -r '.data[0].url'

支持尺寸:1024x1024(默认)、768x1344、864x1152、1344x768、1152x864、1440x720、720x1440。返回 URL 有效期约 1 小时。

AI 生视频(CogVideoX,HTTP API,异步)

不走 MCP,直接 HTTP 异步调用,分两步:

Step 1 — 提交生成任务:

API_KEY=$(jq -r '.profiles."zai:default".key' ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json)

# 文本生成视频
curl -s https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "cogvideox-flash",
    "prompt": "一只可爱的小猫在草地上追蝴蝶,阳光明媚,卡通风格",
    "size": "1280x720",
    "fps": 30
  }' | jq .
# 返回 {"id": "...", "task_status": "PROCESSING"}

# 图像生成视频(image_url + prompt 至少传一个)
curl -s https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "cogvideox-flash",
    "image_url": "https://example.com/photo.jpg",
    "prompt": "让画面动起来",
    "size": "1280x720"
  }' | jq .

Step 2 — 轮询查询结果:

TASK_ID="<上一步返回的 id>"
curl -s "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/async-result/$TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" | jq .
# task_status: "PROCESSING" → 继续等待(约 1-3 分钟)
# task_status: "SUCCESS"  → video_result[0].url 为视频地址,video_result[0].cover_image_url 为封面
# task_status: "FAIL"     → 生成失败

可用模型: cogvideox-flash(免费)

参数说明:

  • prompt:视频描述,≤512 字符(image_url 和 prompt 不能同时为空)
  • image_url:可选,图片 URL 或 Base64(支持 png/jpeg/jpg,≤5MB)
  • size:720x480、960x1280、1024x1024、1280x720、1280x960、720x1280、1920x1080、1080x1920、2048x1080
  • fps:30(默认)

一键脚本(提交 + 轮询 + 下载):

API_KEY=$(jq -r '.profiles."zai:default".key' ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json)
PROMPT="一只可爱的小猫在草地上追蝴蝶,阳光明媚"
MODEL="cogvideox-flash"
SIZE="1280x720"
OUT="/root/.openclaw/workspace/downloads/video.mp4"

# 提交任务
TASK_ID=$(curl -s https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"model\":\"$MODEL\",\"prompt\":\"$PROMPT\",\"size\":\"$SIZE\"}" | jq -r '.id')
echo "Task: $TASK_ID"

# 轮询等待(间隔20秒,最多30次=10分钟)
for i in $(seq 1 30); do
  STATUS=$(curl -s "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/async-result/$TASK_ID" \
    -H "Authorization: Bearer $API_KEY" | jq -r '.task_status')
  echo "[$i] $STATUS"
  if [ "$STATUS" = "SUCCESS" ]; then
    VIDEO_URL=$(curl -s "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/async-result/$TASK_ID" \
      -H "Authorization: Bearer $API_KEY" | jq -r '.video_result[0].url')
    curl -sL -o "$OUT" "$VIDEO_URL"
    echo "Done: $OUT ($(du -h $OUT | cut -f1))"
    break
  elif [ "$STATUS" = "FAIL" ]; then
    echo "Failed!"; break
  fi
  sleep 20
done

常见问题

  • 连接失败:检查 API Key 配置、网络连接、工具名称拼写
  • 参数错误:node $ZAI list <工具名称> --schema 查看支持的参数
  • 视觉/视频超时:加大 timeout(≥180s,视频 ≥300s)重试即可
  • 权限问题:确认 mcporter.json 存在、auth-profiles.json 中有有效 Key、当前用户有读写权限
  • 视频生成查询路径:异步查询用 /paas/v4/async-result/{id},不是 /paas/v4/videos/generations/{id}
  • 视频 URL 有效期:返回的视频/封面 URL 有效期约 24 小时,请及时下载

_最后更新: 2026-04-03_

平台分布

OpenClaw

98.51%
按下载量换算1,795

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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