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Documentation Index

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OpenClaw 是本地运行的个人 AI 助手，可与多种通讯平台集成实现远程操控。

​
安装 OpenClaw

在终端中运行以下命令安装（老用户同样可以用此命令更新）： 
curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash

​
配置 MiniMax 模型

安装完成后会自动进入配置引导。若没有自动开始，运行： 
openclaw configure
选择认证方式开始配置：
1

选择 Gateway 和模块

  • Where will the Gateway run? → 选择 Local (this machine)
  • Select sections to configure → 选择 Model
  • Model/auth provider → 选择 MiniMax
  • MiniMax auth method → 选择 MiniMax CN — OAuth (minimaxi.com)
2

登录授权

自动弹出登录页，登录并授权。
3

确认模型

系统默认勾选 MiniMax-M2.5 和 MiniMax-M2.7，并将 M2.7 设为默认，直接回车确认即可。
4

验证

输入 openclaw tui，能正常对话即配置成功。

​
进阶能力配置方法

​
识图能力

OAuth 登录方式会自动接入 MiniMax 图像理解 MCP 服务，OpenClaw 的 image 工具开箱即用，无需额外配置。若使用 API Key 手动配置，或 OpenClaw 不是官方最新版（图像理解工具未自动接入），需通过下列方式之一为 Agent 补上识图能力。
MiniMax CLI（命令名 mmx）是官方多模态命令行工具，装好后可让 OpenClaw 通过 mmx vision 实现图像理解，同时复用文本/图像/视频/语音/音乐/搜索等 7 类多模态能力。
1

环境准备

确保 Node.js 18+ 已就绪：
# 检查 Node.js 版本（应 >= 18）
node -v

# 如未安装，推荐通过 nvm 安装 LTS 版本
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
nvm install --lts
2

安装 MiniMax CLI

在终端运行以下命令完成全局安装：
npm install -g mmx-cli
⭐️ 或让 OpenClaw 一次性完成安装、登录与 SKILL 接入，提示词（请将 sk-xxxxx 替换为你的实际密钥）：
请帮我接入 MiniMax CLI（https://github.com/MiniMax-AI/cli），按以下三步完成安装与配置：

1. 全局安装 CLI：执行 `npm install -g mmx-cli`，完成后用 `mmx --version` 验证
2. 登录并配置 API Key：执行 `mmx auth login --api-key sk-xxxxx`
3. 安装官方 SKILL：执行 `npx skills add MiniMax-AI/cli -y -g`

完成后请执行 `mmx quota` 查看我的 Token Plan 余额，确认整体配置生效。
3

登录 API Key

使用 API Key 完成鉴权（请将 sk-xxxxx 替换为你的 Key）：
mmx auth login --api-key sk-xxxxx
最新版 mmx-cli 会根据 Key 自动检测服务区域，通常无需手动配置 region。
服务区域根据所使用的 API 服务是在国内平台（cn，MiniMax 国内版订阅）还是在海外平台（global，MiniMax 国际版订阅）上购买所决定。
若登录后调用接口报 401，大概率是 region 未自动匹配成功。可手动指定：
mmx config set --key region --value cn       # 国内 API 服务
mmx config set --key region --value global   # 海外 API 服务
执行 mmx auth status 确认当前 region 与所购买服务来源平台一致。
登录完成后，可执行 mmx quota 查看 Token Plan 套餐额度，确认整体配置生效。
4

安装 SKILL（可选，推荐 Agent 用户）

若你要在 OpenClaw 中调用 mmx 命令，建议加装官方 SKILL.md，Agent 调用时决策更准、无需临时翻 --help：
npx skills add MiniMax-AI/cli -y -g
SKILL 会自动 symlink 到 ~/.openclaw/skills/，OpenClaw 下次启动即可识别。
5

引导 OpenClaw 调用 mmx vision

告知 OpenClaw 后续识图需求优先走 mmx vision：
记住，之后要进行图像理解时优先使用 mmx vision 工具，
通过 `mmx vision describe --image <图片路径或URL>` 调用并解析返回结果。
6

验证

在 OpenClaw 中发送图片，检查 OpenClaw 是否会自动调用 mmx vision describe --image <路径> 并返回正确的图像描述。

​
网络搜索

OpenClaw 默认不带网络搜索能力，可通过下列方式之一为 Agent 补上（适用于 Token Plan 订阅用户，API Key 以 sk-cp 开头）。
mmx search 是 MiniMax CLI 提供的网络检索命令，无需额外 MCP server 进程，直接通过 Bash 调用即可。
1

环境准备

确保 Node.js 18+ 已就绪：
# 检查 Node.js 版本（应 >= 18）
node -v

# 如未安装，推荐通过 nvm 安装 LTS 版本
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
nvm install --lts
2

安装 MiniMax CLI

在终端运行以下命令完成全局安装：
npm install -g mmx-cli
⭐️ 或让 OpenClaw 一次性完成安装、登录与 SKILL 接入，提示词（请将 sk-xxxxx 替换为你的实际密钥）：
请帮我接入 MiniMax CLI（https://github.com/MiniMax-AI/cli），按以下三步完成安装与配置：

1. 全局安装 CLI：执行 `npm install -g mmx-cli`，完成后用 `mmx --version` 验证
2. 登录并配置 API Key：执行 `mmx auth login --api-key sk-xxxxx`
3. 安装官方 SKILL：执行 `npx skills add MiniMax-AI/cli -y -g`

完成后请执行 `mmx quota` 查看我的 Token Plan 余额，确认整体配置生效。
3

登录 API Key

使用 API Key 完成鉴权（请将 sk-xxxxx 替换为你的 Key）：
mmx auth login --api-key sk-xxxxx
最新版 mmx-cli 会根据 Key 自动检测服务区域，通常无需手动配置 region。
服务区域根据所使用的 API 服务是在国内平台（cn，MiniMax 国内版订阅）还是在海外平台（global，MiniMax 国际版订阅）上购买所决定。
若登录后调用接口报 401，大概率是 region 未自动匹配成功。可手动指定：
mmx config set --key region --value cn       # 国内 API 服务
mmx config set --key region --value global   # 海外 API 服务
执行 mmx auth status 确认当前 region 与所购买服务来源平台一致。
登录完成后，可执行 mmx quota 查看 Token Plan 套餐额度，确认整体配置生效。
4

安装 SKILL（可选，推荐 Agent 用户）

若你要在 OpenClaw 中调用 mmx 命令，建议加装官方 SKILL.md，Agent 调用时决策更准、无需临时翻 --help：
npx skills add MiniMax-AI/cli -y -g
SKILL 会自动 symlink 到 ~/.openclaw/skills/，OpenClaw 下次启动即可识别。
5

引导 OpenClaw 使用 mmx search

mmx search 提供两种调用形态：
# 简单调用（适合人类使用，输出可读文本）
mmx search "MiniMax AI 最新进展"

# 结构化调用（适合 Agent 解析）
mmx search query --q "MiniMax M2.7 release" --output json
让 OpenClaw 调用的提示词示例：
使用 mmx search 工具搜索“OpenClaw 多 Agent 编排”，
以 `mmx search query --q "..." --output json` 形式拿到结构化结果后，
总结排名前 3 条的标题、链接、关键摘要。
OpenClaw 会通过 Bash 工具执行 mmx search query --q "..." --output json，把 stdout 的 JSON 直接交给模型解析，无需额外的 MCP server 进程。
6

记忆存储

记住，之后要进行网络搜索时优先使用 mmx search 工具，
通过 `mmx search query --q "..." --output json` 调用并解析返回的 JSON 结果。