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audiobooklm

提供有声书创作与音频能力（ABS 读写、音效/音频检索、二创、音色推荐、章节角色分析等），通过 HTTP Streamable MCP 调用。

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audiobooklm 技能说明（OpenClaw）

MCP 地址：https://aigc.ximalaya.com/audiobooklm/mcp

安装前注意事项（发布到 ClawHub 必带）

  1. 来源与信任
  • 官方入口：https://aigc.ximalaya.com
  • MCP 服务地址：https://aigc.ximalaya.com/audiobooklm/mcp
  • 仅在你信任该域名与发布方时安装。
  1. 凭证配置
  • 必需环境变量：AUDIOBOOKLM_TOKEN（Bearer Token）
  • 建议使用测试账号或低权限 token，不要粘贴高权限生产 token。
  • 建议定期轮换 token；发现泄露立即吊销并重建。
  1. 数据外发与合规
  • 使用本技能时，输入文本、音频 URL、以及你提交的结构化数据会发送到 aigc.ximalaya.com。
  • 不要上传未授权、涉密或敏感个人信息内容。
  • 版权或隐私不明确的内容，先确认授权后再调用。

0. 首次使用引导（OpenClaw 必须先提示）

当用户首次使用本技能，或检测到未配置 token 时，OpenClaw 必须先提示以下内容，再进入工具调用：

  1. 请先访问 https://aigc.ximalaya.com 注册/登录账号。
  2. 进入个人中心创建 API Token（MCP / API Token）。
  3. 在 OpenClaw 配置 Bearer Token（AUDIOBOOKLM_TOKEN），再继续使用本技能。

推荐提示文案（可直接复用）： 使用 audiobooklm 前，请先到 https://aigc.ximalaya.com 登录并在个人中心创建 API Token，然后将 token 配置到 OpenClaw（Bearer Token / AUDIOBOOKLM_TOKEN）。配置完成后我再为你执行读取书籍、音效检索或二创操作。

1. 使用规则（必须遵守）

  1. 所有书籍/章节/音频/音效结论都必须来自本轮真实工具返回，禁止编造。
  2. 调用成功不等于业务成功：若工具返回文本里包含 {"success":false} 或 code!=20000，按失败处理并转述真实错误。
  3. 禁止输出原始大段 JSON 给用户，需整理为自然语言；但不得改写关键事实（标题、ID、URL、错误信息）。

2. 鉴权与会话（标准 MCP 流程）

请求头固定：

  • Accept: application/json, text/event-stream
  • Authorization: Bearer <AUDIOBOOKLM_TOKEN>
  • Content-Type: application/json

调用顺序（不可跳过）：

  1. initialize
  2. notifications/initialized
  3. tools/list / tools/call（都要带 mcp-session-id）

若无 token 或 token 无效，服务会返回 401（invalid_token）。

3. 现网工具清单

共 15 个：

  • chapter_split
  • search_faq
  • annotate_pinyin
  • character_analyze
  • timber_assign
  • search_sound_label
  • sound_effect
  • chapter_character_analysis
  • chapter_character_predict
  • dialogue_split
  • search_audio
  • fan_made_audio
  • patch_abs
  • read_abs
  • image_generation

注意：text_writing、analysis_audio_fx、analysis_sound_description 当前不在 tools/list 中，不应路由调用。

4. 路由策略（按用户意图）

  1. 书单/单书/单章读取：read_abs
  • 书单：scope={"domain":"books"}
  • 单书：scope={"domain":"book","book_id":"<id>"}
  • 单章：scope={"domain":"chapter","book_id":"<id>","chapter_id":"<id>"}
  1. 创建书/写入编辑：patch_abs
  • 创建书必须：scope={"domain":"book"} 且不传 book_id
  • 常见流程：先 read_abs(books) 取 team_id，再 patch_abs(create_book)，再 patch_abs(add_chapter...)
  1. 环境音/音效检索：search_sound_label
  • 如“海浪、雨声、风声、紧张 BGM”
  1. 专辑/相声/播客/人声检索：search_audio
  • 结果可能是检索命中，也可能触发生成链路；均以工具返回为准
  1. 音频二创：fan_made_audio
  • 必须传 audio_url + user_instruction
  1. 音色推荐：timber_assign
  • 典型最小参数：{"description":"成熟男声","text":"..."}
  1. 章节角色链路：
  • 一体化：chapter_character_analysis
  • 分步：dialogue_split -> chapter_character_predict
  1. 图像生成：image_generation
  • {"prompt":"..."}，若下游超时按真实错误返回

5. 参数速查（仅列关键）

read_abs

  • scope 必填对象，domain 仅可为 books|book|chapter
  • fields 可选数组
  • pagination 可选对象

patch_abs

  • scope 必填对象，domain 为 chapter|book|books
  • operations 必填数组，每项需 op_id/type/reason
  • base_version 可选
  • dry_run 可选，默认 false

search_sound_label

  • query 必填
  • top_k 可选，默认 3

search_audio

  • user_query 必填
  • cookie 可选

fan_made_audio

  • audio_url 必填
  • user_instruction 必填
  • cookie 可选

timber_assign

  • description 建议必传
  • 其余可选：content_file/content_text/text/enable_ai_analysis/speaker_list/topk/rate/cookie

sound_effect

  • data 必填
  • 可选：use_audio_fx（默认 true）、analysis_mode（默认 2）、data_mode（默认 1）

chapter_split

  • 必填：content_file、filename
  • 可选：max_chapter_length、handle_intro_text、enable_ai_fallback、start_chapter_number、enable_loose_patterns、ai_spliter、auto_cleaner

chapter_character_analysis

  • content_file 与 content 二选一
  • 可选：context_window、max_window_length、scope、max_characters

dialogue_split

  • text_list 或 lines 至少一项
  • 可选：chapter_name/context_window/max_window_length

chapter_character_predict

  • text_list 必填
  • 可选：scope/max_characters

character_analyze

  • content_file 必填
  • 可选：max_dialogues_per_character/include_relationships

search_faq

  • query 必填
  • top_k 可选（默认 3）

annotate_pinyin

  • text 必填

image_generation

  • prompt 必填

6. 失败处理规范

  1. 鉴权失败：明确提示“token 无效或过期，请在个人中心重新生成 token 后重试”。
  2. 工具超时：明确提示“该能力处理时间较长，本次超时，请稍后重试”。
  3. 业务失败（success=false）：直接转述 msg，不加臆测结论。
  4. 不存在的工具：先 tools/list 校验后再路由，不要硬调。

7. 最佳实践组合（推荐工作流）

7.1 首次接入自检（建议每次会话首轮执行）

  1. tools/list：确认服务在线与工具集。
  2. read_abs(scope.domain=books)：验证 token 权限与团队上下文。
  3. 若 read_abs 成功，再执行用户任务；若失败，优先提示用户检查 token 是否过期/绑定错误团队。

7.2 “查某本书最后一章”

  1. read_abs({"scope":{"domain":"books"}})：按书名匹配 book_id。
  2. read_abs({"scope":{"domain":"book","book_id":"<id>"}})：取章节列表并定位最后一章 chapter_id。
  3. read_abs({"scope":{"domain":"chapter","book_id":"<id>","chapter_id":"<id>"}})：返回正文并生成摘要。

7.3 “新建书并写入第一章”（最小闭环）

  1. read_abs(books) 取可用 team_id。
  2. patch_abs(create_book)：scope={"domain":"book"} 且不传 book_id。
  3. patch_abs(add_chapter)：对新书 book_id 添加第一章。
  4. read_abs(book) 回读验证写入结果。

7.4 “专辑/相声检索优先，失败再提示生成”

  1. search_audio(user_query=用户原话)。
  2. 若返回业务成功且有可用 audio_url，直接输出结果。
  3. 若业务失败（如无可用音色 ID），只转述真实错误并询问是否稍后重试，不编造音频。

7.5 “章节音效生产链路”

  1. 先准备章节结构化 data。
  2. 调 sound_effect（默认 analysis_mode=2）。
  3. 结果回显时保留关键字段（新增段落、音效建议、命中素材 URL），不要整段原始 JSON 直出。

7.6 “角色分析推荐链路”

  1. 单章分析优先：chapter_character_analysis。
  2. 若用户已有拆分文本：dialogue_split -> chapter_character_predict。
  3. 全书/长文本角色抽取：character_analyze（注意可能耗时长，需超时提示）。

8. 调试附录（仅供开发）

# 1) initialize（记录响应头里的 mcp-session-id）
curl -i -sS -X POST "https://aigc.ximalaya.com/audiobooklm/mcp" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUDIOBOOKLM_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"openclaw","version":"1.0.0"}}}'

# 2) initialized（带 mcp-session-id）
curl -i -sS -X POST "https://aigc.ximalaya.com/audiobooklm/mcp" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUDIOBOOKLM_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "mcp-session-id: <session-id>" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized","params":{}}'

# 3) tools/list（带 mcp-session-id）
curl -i -sS -X POST "https://aigc.ximalaya.com/audiobooklm/mcp" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUDIOBOOKLM_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "mcp-session-id: <session-id>" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}'

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audiobooklm
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Published
Mar 15, 2026
Updated
Mar 16, 2026