xiaozhi-mcp-openclaw-official#

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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：

text

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：

bash

pip install -r requirements.txt

1. 复制配置：

bash

cp .env.example .env

1. 修改 .env：

• MCP_ENDPOINT
• OPENAI_BASE
• OPENAI_KEY
• MODEL

1. 启动：

bash

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

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English#

Purpose#

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

Flow:

text

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:

bash

pip install -r requirements.txt

1. Copy config:

bash

cp .env.example .env

1. Update .env:

• MCP_ENDPOINT
• OPENAI_BASE
• OPENAI_KEY
• MODEL

1. Start:

bash

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• Do not publish your real .env or secrets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