SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC 小智AI-Xiaozhi Mcp Openclaw Official

Подключает устройства XiaoZhi AI к OpenClaw / OpenAI-совместимому бэкенду через MCP в соответствии с официальным методом подключения MCP XiaoZhi. Используется в сценариях, где уже есть точка подключения XiaoZhi MCP (wss://api.xiaozhi.me/mcp/?token=...). Предоставляет инструмент `openclaw_query(message)` MCP, чтобы XiaoZhi мог вызывать его при необходимости внешних возможностей, сложного анализа, сетевого поиска или внешней интеллектуальной помощи. Официальный мост XiaoZhi MCP для бэкендов, совместимых с OpenClaw / OpenAI. Используйте, когда у вас уже есть конечная точка XiaoZhi MCP, и вы хотите, чтобы XiaoZhi вызывал внешний вспомогательный инструмент, такой как `openclaw_query(message)`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«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…»

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)`.

ClawHub Agent Skills автор: joe12801 v1.0.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 464 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Подключает устройства XiaoZhi AI к OpenClaw / OpenAI-совместимому бэкенду через MCP в соответствии с официальным методом подключения MCP XiaoZhi.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:32
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:82
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:40
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:92
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (小智AI-Xiaozhi Mcp Openclaw Official) не совпадает с папкой (xiaozhi-mcp-openclaw-official)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 464 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a real XiaoZhi-to-OpenAI bridge, but it needs review because it can forward voice/tool traffic and secrets through external services with broad scope and limited privacy controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.