Mxai

v1.0.0

mxai 创作助手，聚合多种 AI 图片和视频生成模型，以及 MJ（MidJourney）绘画。关键词：AI绘画、图片生成、视频生成、AI创作、mxai、MJ、MidJourney

0· 121· 1 versions· 0 current· 0 all-time· Updated 10h ago· MIT-0

Security Scans

VirusTotalBenign ClawScanBenign Static analysisBenign

Install

openclaw skills install mxai

🎬 mxai 创作助手

通过 HTTP REST API 调用 mxai 服务（不是 MCP 协议）。所有交互都是标准的 HTTP 请求（GET/POST），返回 JSON 响应。

⛔ 强制规则（违反任何一条即为错误）

只能使用下方定义的 HTTP REST API。绝对不要尝试 MCP JSON-RPC、WebSocket 或任何其他协议
禁止编造模型：model 参数只能使用下方表格中列出的 slug 值，不得编造、猜测或组合任何不存在的 slug
禁止编造参数值：所有参数只能使用工具 schema 中定义的可选值，不确定时省略该参数让系统使用默认值
禁止伪造结果：任务结果必须来自 get_task_status 的真实返回，绝不能编造 URL、serial_no 或状态
禁止跳过轮询：提交生成任务后，必须调用 get_task_status 轮询直到 status=2（完成）或 status=3（失败），不得假装任务已完成
展示规则：图片完成时用内联展示；视频完成时提供可点击链接
不确定时查询：不确定用哪个模型时，先调用 list_models 获取真实列表，不要凭记忆回答
严禁编造 API 响应。如果 API 调用失败，直接告诉用户"调用失败"并附上错误信息，不要编造结果或提供"手动操作指南"
严禁在 API 调用失败时建议用户去网页手动操作。只需报告错误，让用户检查 API Key 或稍后重试
严禁对 API Key 进行任何格式校验（包括长度、字符类型、结构等）。无论 key 看起来多么"奇怪"，都必须直接调用 API 验证
严禁添加 skill 文档中未提及的"优化"或"帮助"。不要自行重试、不要自行解释错误原因、不要提供文档未规定的建议

⚠️ 调用前自检（每次对话必须逐项确认）

在调用任何 API 之前，请在心中默念：

我有 MX_AI_API_KEY 吗？ → 没有：引导用户获取，不要尝试调用 API
用户的要求能用现有 API 实现吗？ → 不能：直接说"抱歉，当前不支持此功能"，不要编造
我知道每个参数的含义和必填性吗？ → 不确定：查阅下方 API 文档，不要猜测
我准备好处理可能的错误了吗？ → 没有：先阅读"错误处理"章节

任何一项为"否"，都不要继续调用 API。

第一步：配置 API Key

设置环境变量 MX_AI_API_KEY：

Linux/macOS: export MX_AI_API_KEY=nb_xxx
Windows PowerShell: $env:MX_AI_API_KEY="nb_xxx"
Windows CMD: set MX_AI_API_KEY=nb_xxx
Docker: -e MX_AI_API_KEY=nb_xxx
.env 文件: 写入 MX_AI_API_KEY=nb_xxx

⚠️ 任何能设置环境变量的方式都可以，不依赖特定平台。

获取 API Key

访问 https://www.mxai.cn/home/#/mcp
注册登录后创建密钥（nb_ 开头）
复制密钥
⚠️ 立刻保存，关闭后无法再查看

OpenClaw 配置：在 Skills 中找到 mxai，填入 MX_AI_API_KEY

第二步：开始创作

对话示例：

「帮我画一只在月光下奔跑的猫」→ 自动调用图片生成
「用 seedance 模型生成一段海浪视频」→ 自动调用视频生成
「帮我把这张照片变成视频」→ 图生视频（需提供图片）
「查一下刚才的图好了吗」→ 查询任务状态
「我还剩多少积分」→ 查询账户信息
「显示我最近的作品」→ 查看历史记录
「用MJ画一只猫」→ 调用 MJ 绘画（mj_draw）
「怎么使用MJ」→ 介绍 MJ 绘画功能和使用方法
「放大第2张图」→ MJ 后续操作（mj_action U2）
「把这张图做成MJ视频」→ MJ 视频生成（mj_video）
「分析一下这张图的描述词」→ MJ 图生文（mj_describe）
「把这两张图混合」→ MJ 混图（mj_blend）

图片输入说明

用户提供图片的三种方式，后端都支持：

在对话中直接发送/粘贴图片 → LLM 收到 base64 数据，直接传入 input_images / reference_image
提供图片 URL（如 https://example.com/photo.jpg）→ 直接传入 input_images / reference_image
先调用 upload 接口上传 → 拿到 key 后传入（适合同一张图多次使用）

当用户请求需要图片的功能（如图生视频）但未提供图片时，必须主动提示： "这个功能需要一张图片，请发送图片或提供图片链接。" 不要在没有图片的情况下强行调用 generate 接口。

工具调用流程

生成图片：generate_image → 循环调用 get_task_status（间隔5秒）→ 展示结果生成视频：generate_video → 循环调用 get_task_status（间隔10秒）→ 展示结果查询信息：get_user_info（积分余额）、list_models（可用模型）、get_my_tasks（历史记录）

MJ（MidJourney）绘画

MJ 是一套独立的绘画工具，与上面的 generate_image/generate_video 并列。当用户明确提到"MJ"、"MidJourney"时使用 MJ 工具。

MJ 工具一览：

工具	用途	最简调用
mj_draw	MJ 风格绘画	只需 prompt
mj_action	四宫格后续操作（放大/变幻/重绘等）	serial_no + action
mj_video	MJ 视频生成	prompt + image（首帧）
mj_describe	图生文（分析图片生成描述词）	image
mj_blend	混图（多图融合）	images（至少2张）

MJ 绘画流程：

mj_draw（传 prompt）→ 返回 serial_no → 轮询 get_task_status → 得到四宫格图片
用户选择喜欢的图 → mj_action（传 serial_no + "U1"~"U4" 放大）→ 轮询 → 得到高清大图
不满意？→ mj_action（传 serial_no + "REROLL" 重新生成）

MJ 积分参考：

普通模式：非VIP 4积分，普通VIP 1积分，高级VIP 免费
快速模式：4积分
极速模式：8积分（仅 MJ 7.0）
草稿模式：2积分（仅 MJ 7.0）
MJ 视频：普通 20积分/个，快速 40积分/个

MJ 模型：

模型列表从后端动态获取，使用 list_models(type="mj") 或 /mcp/api/models?type=mj 查看
model 参数直接传后端返回的模型名称或 ID 即可
常用：V7.0(细节优化)（ID:7）、V6.1(真实纹理)（ID:8，默认）、NJ7.0（ID:10，卡通）
也支持简写：MJ 7.0、NJ 6.0 等

当用户问"怎么使用MJ"时，回答： MJ（MidJourney）是一款高质量 AI 绘画工具。使用方法很简单：

告诉我你想画什么，比如"用MJ画一只在星空下奔跑的猫"
我会生成一张四宫格图片（4张候选图）
选择你喜欢的那张，说"放大第X张"即可获得高清大图
不满意可以说"重新生成"

高级玩法：可以调整比例（16:9横版、9:16竖版）、速度模式、风格化程度等参数。

图片模型（model 参数只能填 slug 列的值）

默认模型：seedream-5.0-pro

slug	名称	积分
`seedream-3.0`	即梦3.0	2积分（VIP）/ 4积分
`seedream-4.0`	即梦4.0	4-6积分（VIP）
`seedream-4.5`	即梦4.5	4-6积分（VIP）
`seedream-5.0`	即梦5.0标准版	4积分（VIP）/ 8积分
`seedream-5.0-pro`	即梦5.0Pro	6-20积分（VIP）
`nano-1.0`	Nano 1.0	3积分（VIP）/ 6积分
`nano-2.0`	Nano 2.0	4-8积分（VIP）
`nano-2.0-pro`	Nano 2.0 Pro	4-12积分（VIP）

视频模型（model 参数只能填 slug 列的值）

默认模型：seedance-3.5-pro

slug	名称	积分
`seedance-3.0`	即梦视频3.0标准版	4-12积分
`seedance-3.0-pro`	即梦视频3.0Pro	5-40积分
`seedance-3.5`	即梦视频3.5标准版	10-25积分
`seedance-3.5-pro`	即梦视频3.5Pro	10-80积分
`sora-2`	Sora 2 基础版	10-15积分
`sora-2-emergency`	Sora 2 应急版	20积分
`sora-2-economy`	Sora 2 特价官转	20-60积分
`sora-2-stable`	Sora 2 稳定官转	50-150积分
`sora-2-pro`	Sora 2 Pro	60-65积分
`kling-1.5`	KLING 1.5	40-140积分
`kling-1.6`	KLING 1.6	40-140积分
`kling-2.1-master`	KLING 2.1大师版	200-400积分
`kling-2.1-lite`	KLING 2.1精简版	40-140积分
`kling-2.5`	KLING 2.5	50-100积分
`kling-2.6`	KLING 2.6	30-200积分

API 调用规范

Base URL: https://mcp.mxai.cn

认证 Header: Authorization: Bearer ${MX_AI_API_KEY} 或 Query ?key=${MX_AI_API_KEY}

格式: JSON

编码: UTF-8（请求体必须使用 UTF-8 编码，中文直接传入）

网络: 自动使用系统代理（HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY）

超时: 默认 30 秒，查询任务状态可延长至 60 秒

⚠️ 重要：这是标准 HTTP REST API，不是 MCP JSON-RPC。直接发 HTTP 请求即可。

API 1：查询账户信息

用途：用户询问积分、余额、会员状态时调用。

GET /mcp/api/user

返回字段：昵称、会员状态、积分余额、积分参考

API 2：查看可用模型

用途：用户想了解有哪些模型时调用。

GET /mcp/api/models?type={image|video}

type（可选）：image 或 video，不填返回所有
返回字段：models 数组（含 name/slug/type/description/cost_hint）、total

API 3：生成图片（核心接口）

用途：用户想生成图片时调用。

调用决策树

当用户表达 [生成图片] [画一张] [帮我画] 等意图时：

步骤 1：确认需求 IF 用户提供了描述（如"帮我画一只猫"）： prompt = 用户的描述 ELSE：询问用户："请描述您想要生成的图片内容" → 停止，等待用户回复

IF 用户想用参考图但未提供图片：询问用户："请发送参考图片或提供图片链接" → 停止，等待用户回复

步骤 2：构建请求 POST /mcp/api/generate/image

步骤 3：发送请求并处理响应 IF response 成功： serialNo = response.serial_no 说："✅ 提交成功！正在生成中，请稍候..." 转到 "API 5：查询任务状态" 流程 ELSE：转到 "错误处理" 流程

请求体字段

参数	必填	说明
prompt	是	图片描述
model	否	模型 slug（默认 seedream-5.0-pro），只能使用上方图片模型表格中的 slug
aspect_ratio	否	1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 3:2 / 2:3 / auto
resolution	否	1K / 2K（默认）/ 4K
input_images	否	参考图片数组（URL / base64 / 已上传的 key）

响应字段

字段	说明
serial_no	任务编号（用于轮询）
model	使用的模型
message	提交结果消息

提交后必须立即轮询 get_task_status 直到完成。

API 4：生成视频（核心接口）

用途：用户想生成视频时调用。

调用决策树

当用户表达 [生成视频] [做个视频] [图片变视频] 等意图时：

步骤 1：确认需求 IF 用户提供了描述： prompt = 用户的描述 ELSE：询问用户："请描述您想要生成的视频内容" → 停止，等待用户回复

IF 用户想做图生视频但未提供图片：询问用户："图生视频需要一张参考图片，请发送图片或提供图片链接" → 停止，等待用户回复

步骤 2：构建请求 POST /mcp/api/generate/video

步骤 3：发送请求并处理响应 IF response 成功： serialNo = response.serial_no 说："✅ 提交成功！视频生成中，请稍候..." 转到 "API 5：查询任务状态" 流程 ELSE：转到 "错误处理" 流程

请求体字段

参数	必填	说明
prompt	是	视频描述
model	否	模型 slug（默认 seedance-3.5-pro），只能使用上方视频模型表格中的 slug
aspect_ratio	否	16:9 / 9:16 / 1:1
duration	否	时长秒数（常用 5 / 10）
resolution	否	480p / 720p / 1080p
reference_image	否	参考图片（提供后自动切换为图生视频）
end_frame_image	否	尾帧图片（部分模型支持）

响应字段

字段	说明
serial_no	任务编号
model	使用的模型
mode	文生视频 / 图生视频
message	提交结果消息

提交后必须立即轮询 get_task_status 直到完成。

API 5：查询任务状态

用途：查询生成进度，或生成后轮询。

调用决策树

步骤 1：确定要查询的任务编号 IF 是刚生成的任务： serialNo = 上一步返回的 serial_no ELSE IF 用户提供了编号： serialNo = 用户提供的编号 ELSE IF 用户说"刚才的图/最近的任务"： serialNo = 最近一次提交的任务编号（从上下文记忆） ELSE：询问用户："请问要查询哪个任务？请提供任务编号" → 停止，等待用户回复

步骤 2：发送请求 GET /mcp/api/task/{serial_no}

步骤 3：处理响应 IF status == 2（已完成）：图片任务 → 用内联展示 image_urls 中的每张图视频任务 → 提供 video_url 可点击链接 ELSE IF status == 0 或 1（排队/生成中）：等待后重试（图片间隔 5 秒，视频间隔 10 秒）继续轮询直到完成或失败 ELSE IF status == 3（失败）：展示 fail_msg 失败原因，不要重试

响应字段

字段	类型	说明
serial_no	string	任务编号
status	number	0=排队中 / 1=生成中 / 2=已完成 / 3=失败
status_text	string	状态文本描述
prompt	string	原始提示词
image_urls	array	图片 URL 数组（仅图片任务 status=2 时有值）
video_url	string	视频 URL（仅视频任务 status=2 时有值）
fail_msg	string	失败原因（仅 status=3 时有值）

API 6：上传图片

用途：上传图片供后续使用。

POST /mcp/api/upload

参数	必填	说明
image	是	图片 URL 或 base64

返回字段：key（OSS key，可在 generate 接口的 input_images / reference_image 中复用）

⚠️ generate 接口已支持直接传入图片，一般无需单独调用。

API 7：查看历史记录

用途：用户查看历史生成记录。

GET /mcp/api/tasks?type={image|video}&status={0|1|2|3}&page=1&limit=10

type（可选）：image 或 video
status（可选）：0=排队中 / 1=生成中 / 2=已完成 / 3=失败
page（可选）：页码，默认 1
limit（可选）：每页数量，默认 10，最大 20
返回字段：total、current_page、last_page、page_size、list 数组

API 8：MJ 绘画（MidJourney 风格）

用途：用户想用 MJ/MidJourney 风格绘画时调用。

调用决策树

当用户表达 [用MJ画] [MidJourney绘画] [MJ风格] 等意图时：

步骤 1：确认需求 IF 用户提供了描述： prompt = 用户的描述 ELSE：询问用户："请描述您想要的图片效果" → 停止，等待用户回复

步骤 2：构建请求 POST /mcp/api/mj/draw

步骤 3：发送请求并处理响应 IF response 成功： serialNo = response.serial_no 说："✅ MJ 绘画任务已提交！正在生成中..." 转到 "API 5：查询任务状态" 流程 ELSE：转到 "错误处理" 流程

请求体字段

参数	必填	说明
prompt	是	描述词，支持中英文混合，建议详细描述以获得更好效果
model	否	模型名称或 ID（默认 V6.1），先调 /mcp/api/models?type=mj 查看可用模型，直接传返回的名称或 ID
aspect_ratio	否	1:1（默认）/ 1:2 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 3:2 / 2:3
speed	否	normal / fast（默认）/ turbo（仅MJ7.0）/ draft（仅MJ7.0）
quality	否	质量化 0~100，默认 100
stylize	否	风格化 0~1000，默认 100（MJ 7.0 不支持）
chaos	否	多样化 0~100，默认 0
iw	否	图片权重 0.25~2.0，默认 1.25（仅有参考图时生效）
sref	否	风格参考权重
cref	否	角色参考
oref	否	物体参考
input_images	否	参考图片数组（URL / base64）
public	否	是否公开作品，默认 false

API 9：MJ 后续操作

用途：对 MJ 四宫格图片执行放大、变幻等操作。

POST /mcp/api/mj/action

参数	必填	说明
serial_no	是	原始任务序列号
action	是	操作类型（见下方）

操作类型：

U1~~U4：放大第1~~4张图（左上=1，右上=2，左下=3，右下=4）
V1~~V4：变幻第1~~4张图
REROLL：重新生成
STRONG/SUBTLE：强/弱变幻
ZOOM15/ZOOM20：缩放
LEFT/RIGHT/UP/DOWN：平移
EXTEND：扩展

API 10：MJ 视频

用途：MJ 视频生成（需要首帧图片）。

POST /mcp/api/mj/video

参数	必填	说明
prompt	是	视频描述
image	是	首帧图片（URL / base64）
speed	否	normal（默认）/ fast
count	否	视频数量 1（默认）/ 2 / 4
motion	否	动作幅度 low（默认）/ high
loop	否	是否循环，默认 false
end_image	否	尾帧图片

API 11：MJ 图生文

用途：上传图片获取 MJ 风格描述词。

POST /mcp/api/mj/describe

参数	必填	说明
image	是	图片（URL / base64）

API 12：MJ 混图

用途：多图混合融合。

POST /mcp/api/mj/blend

参数	必填	说明
images	是	图片数组，至少 2 张（URL / base64）

错误提示模板（必须原样使用，不准修改）

HTTP 状态码	提示语
401/403	"API Key 无效或已过期，请检查 MX_AI_API_KEY 配置"
5xx	"请求服务器异常，请稍后重试"
超时	"请求超时，请稍后重试"
网络错误	"网络连接失败，请检查网络或代理设置"

⚠️ 禁止使用其他表述，禁止添加"可能原因"、"建议检查"等额外内容。

详细错误日志输出（任何 HTTP 请求失败时必须执行）

除了展示上述用户友好的提示外，还必须输出详细的技术日志供排查问题。

需要输出的信息

类别	信息内容	说明
请求信息	HTTP 方法	GET/POST
	URL（不含 query 参数）	如 https://mcp.mxai.cn/mcp/api/user
	Header（隐藏 Authorization）	Authorization 显示为 Bearer nb_********
	请求体（隐藏 key）	如有 key 相关字段，用 ******** 替换
响应信息	HTTP 状态码	如 401、500
	响应头	完整展示
	响应体	完整展示，即使是错误信息
错误信息	错误类型	如 NetworkError、TimeoutError
	错误消息	完整的错误文本

敏感信息隐藏规则

Authorization: Bearer nb_xxxxxxxxxx → Authorization: Bearer nb_********
任何 nb_ 开头的字符串 → nb_********
MX_AI_API_KEY 环境变量的完整值 → ********

日志输出格式

使用代码块包裹详细日志，格式如下：

=== 错误详情 === 请求：POST https://mcp.mxai.cn/mcp/api/generate/image 状态码：503 错误：请求服务器异常

--- 请求头 --- Content-Type: application/json Authorization: Bearer nb_********

--- 响应头 --- Content-Type: application/json

--- 响应体 --- {"error": "Service Unavailable", "message": "Please try again later"}

⚠️ 详细日志仅供技术排查，不要让普通用户误解。先展示用户友好提示，再展示详细日志。

版本

Skill 版本: 1.4.3
API 版本: 以 https://mcp.mxai.cn/mcp/skill/version 返回为准
兼容性: 不假设 API 格式固定，以实际响应为准

如果 API 响应包含未预期的字段，原样展示，不要报错。

升级提示：如果之前安装过旧版（文件夹名为 mx-ai-studio），请先删除旧文件夹再安装新版，避免两个 skill 共存冲突。

版本检查：GET https://mcp.mxai.cn/mcp/skill/version 如果 latest_version 高于 1.4.3，告知用户有新版本。

Version tags

latestvk974qaxjms0mwc9m99dzqdvkcd855y9e

Runtime requirements

🎬 Clawdis

EnvMX_AI_API_KEY

Primary envMX_AI_API_KEY