📦 Xiaozhi Mcp Openclaw Official — 小智AI桥接OpenClaw

技能文档

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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

• 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

• 复制配置：

cp .env.example .env

• 修改 .env：

• 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

• 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

• Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

• Copy config:

cp .env.example .env

• Update .env:

• MCP_ENDPOINT - XiaoZhi MCP endpoint
• OPENAI_BASE - OpenAI/OpenAI-compatible backend URL
• OPENAI_KEY - backend API key
• MODEL - model name

• 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• Do not publish your real .env or secrets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