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openclaw skills install minimax-mcp-dockerMiniMax 图片理解 + 网络搜索 MCP 工具。适配 Docker 环境(极空间等),支持图片 OCR 识别、图像内容理解、网络搜索。API Key 安全存储在本地 credentials 文件,不暴露在代码中。
openclaw skills install minimax-mcp-docker这是一个自动化技能 - 支持图片理解 + 联网搜索两大功能
这个 Skill 集成了 图片理解 和 联网搜索 两大功能:
用户只需要:
npm install -g @ameno/pi-minimax-mcp用户无需任何其他操作 - 图片理解和联网搜索我都自动搞定!
API Key 存储在 ~/.openclaw/credentials/minimax.json,不在代码中。
# 1. 创建目录
mkdir -p ~/.openclaw/credentials
# 2. 保存 API Key(替换为你的 key)
echo '{"api_key": "sk-cp-xxx", "api_host": "https://api.minimaxi.com"}' > ~/.openclaw/credentials/minimax.json
# 3. 设置权限
chmod 600 ~/.openclaw/credentials/minimax.json
当用户发送图片时,我会:
~/.openclaw/credentials/minimax.json 自动读取node .../pi-minimax-mcp.js understand 图片路径用户完全无感,就像正常聊天一样!
图片理解: 用户:发一张图片给我看看 (用户发送图片) 我:(自动调用 MCP understand) → 返回识别结果
联网搜索: 用户:搜索一下 OpenClaw 是什么 我:(自动调用 MCP search) → 返回搜索结果
用户:帮我搜一下今天的热搜 我:(自动调用 MCP search) → 返回搜索结果
# 自动调用流程
def auto_understand_image(image_path):
# 1. 读取 credentials
api_key = read_credentials() # 从 ~/.openclaw/credentials/minimax.json
# 2. 设置环境
env = {
'MINIMAX_API_KEY': api_key,
'MINIMAX_API_HOST': 'https://api.minimaxi.com'
}
# 3. 执行 MCP
cmd = ['node', 'node_modules/@ameno/pi-minimax-mcp/bin/pi-minimax-mcp.js',
'understand', image_path]
result = subprocess.run(cmd, env=env, capture_output=True, timeout=120)
# 4. 返回结果
return result.stdout
npm install -g @ameno/pi-minimax-mcp如果 ~/.openclaw/credentials/minimax.json 不存在或无法读取 API Key:
示例对话:
**我**:未找到 MiniMax API Key 配置,请提供您的 API Key 以便使用图片理解功能。
**用户**:sk-xxxxxxxxxxxxx
**我**:好的,正在帮您配置 API Key...
(自动写入配置文件)
配置完成!以后发图片给我就能自动识别啦~
重要:用户只需提供一次 API Key,之后都会从本地配置文件自动读取,无需重复提供。