pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env

pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env

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. 1. 安装依赖：

bash pip install -r requirements.txt

1. 2. 复制配置：

bash cp .env.example .env

1. 3. 修改 .env：

• - MCPENDPOINT
• OPENAIBASE
• OPENAI_KEY
• MODEL

1. 4. 启动：

bash python3 mcppipe.py openclawmcp.py

关键配置项

• - MCPENDPOINT：小智 MCP 接入点
• OPENAIBASE：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 XiaoZhis 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. 1. Install dependencies:

bash pip install -r requirements.txt

1. 2. Copy config:

bash cp .env.example .env

1. 3. Update .env:

• - MCPENDPOINT
• OPENAIBASE
• OPENAI_KEY
• MODEL

1. 4. Start:

bash python3 mcppipe.py openclawmcp.py

Key config values

• - MCPENDPOINT: XiaoZhi MCP endpoint
• OPENAIBASE: 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• - Do not publish your real .env or secrets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