audiobooklm

name	audiobooklm
description	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。
homepage	https://aigc.ximalaya.com
source	https://aigc.ximalaya.com/audiobooklm/mcp
author	AudiobookLM
metadata	{"clawdbot":{"emoji":"🎧","requires":{"env":"[Truncated]"},"primaryEnv":"AUDIOBOOKLM_TOKEN"},"openclaw":{"emoji":"🎧","required_env":["AUDIOBOOKLM_TOKEN"],"version":"0.0.7","changelog":["新增`create_album`，`upload_audio_to_album`，`list_tts_voices`，`synthesize_tts`，`asr_audio_to_text` tools","修正 search_audio 的真实能力定义：先 mock 匹配，未命中再走 LLM+TTS 自动生成","新增指定文本+指定音色ID的直合成实践：list_tts_voices -> synthesize_tts","完善工具路由与边界：tools/list 动态探测、dialogue_split 与 chapter_character_analysis 入参/能力说明"]}}

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。

2. 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。

3. 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. 工具清单（以 tools/list 实时结果为准）

OpenClaw 不应硬编码工具总数；先调用 tools/list，再按返回结果路由。
以下为当前主流程常用工具：

• 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
• create_album
• upload_audio_to_album
• list_tts_voices
• synthesize_tts
• asr_audio_to_text

说明：部分环境会通过服务端配置隐藏某些工具（如 text_writing、analysis_audio_fx、analysis_sound_description 等）；是否可用必须以本轮 tools/list 为准。

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>"}

2. 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...)

3. 环境音/音效检索：search_sound_label

• 如“海浪、雨声、风声、紧张 BGM”

4. 文生音频（检索优先，未命中则自动 TTS 生成）：search_audio

• 该工具不是通用“站内专辑检索”，而是：
• 先在服务端 mock.json 做语义匹配命中（返回已有 audio_url/audio_path）
• 未命中时自动执行“LLM 写文案 -> LLM 推荐音色 -> TTS 合成”并返回新 audio_url

5. 音频二创：fan_made_audio

• 必须传 audio_url + user_instruction

6. 音色推荐：timber_assign

• 建议参数：{"description":"成熟男声","text":"..."}（效果更稳定）
• description 非强制；未提供时工具会尝试基于文本自动分析，但可控性会下降

7. 指定文本 + 指定音色ID 直接合成：list_tts_voices + synthesize_tts

• 适用于“我已经有文案，并且要固定某个音色ID”的刚性 TTS 需求
• 标准顺序：先 list_tts_voices 取 speakerId，再 synthesize_tts(text, speaker_id)
• 该场景不要路由到 search_audio（其音色是自动匹配，非强指定）

8. 章节角色链路：

• 一体化：chapter_character_analysis
• 分步：dialogue_split -> chapter_character_predict

9. 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
• cookie 可选

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
• cookie 可选

search_sound_label

• query 必填
• top_k 可选，默认 3

search_audio

• user_query 必填
• cookie 可选
• 不支持直接传 text、speaker_id、rate 等 TTS 细粒度参数（由工具内部自动决策）

fan_made_audio

• audio_url 必填
• user_instruction 必填
• cookie 可选

timber_assign

• description 可选（建议传，便于控风格）
• 其余可选：content_file/content_text/text/enable_ai_analysis/speaker_list/topk/rate/cookie

list_tts_voices

• cookie 可选
• limit 可选（<=0 表示不限制）

synthesize_tts

• text 必填
• speaker_id 必填（来自 list_tts_voices 的 speakerId）
• cookie 可选
• 注意：服务端会将文本截断到 200 字以内

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、content、content_text 三选一（content_text 是 content 同义字段）
• 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
• 注意：传 text_list 时不会做真实说话人识别，对白段 speaker 会固定为“对白”；若要尽量提取说话人，优先传 lines

chapter_character_predict

• text_list 必填
• 可选：scope/max_characters
• 建议 text_list 段落数不超过 200（底层模型链路对超长输入会退化/报错）

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 search_audio 正确用法（给 OpenClaw 的 TTS 适配重点）

1. search_audio(user_query=用户原话)。
2. 判断返回来源：

• 若 source=mock：代表命中已有素材（可能是 audio_url，也可能是本地 audio_path）。
• 若 source=generated：代表已完成“文本生成 + 音色推荐 + TTS 合成”。

3. 若用户明确要“新生成 TTS”但命中 mock，需先告知“当前命中已有素材”，再询问是否改成更具体需求重试以触发生成链路。
4. 若生成链路失败（常见：无法获取可用音色 ID / 下游 TTS 失败），只转述真实错误，不编造成功结果。

7.5 search_audio 能力边界（必须告知模型）

1. search_audio 一次调用只能产出 1 条结果，不支持 top_k/分页。
2. 生成链路内部会先写短文本（约 100 字），TTS 侧最终还会截断到 200 字以内；不适合长章节整段合成。
3. 生成链路的音色选择是自动匹配，不能在该工具里强制指定特定 speaker_id。
4. 想提高“按用户意图生成”的命中率，user_query 应包含：

• 内容主题（讲什么）
• 风格/情绪（温柔、悬疑、热血等）
• 角色倾向（男女声、年龄段）

5. 若用户要求精细控音色/多版本对比，优先改用 timber_assign + 其他可控链路，不要把 search_audio 当成可编排 TTS 引擎。

7.6 “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。

7.7 “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）。

7.8 角色链路能力边界（避免误路由）

1. dialogue_split 用 text_list 入参时，本质是格式转换，不会可靠识别对白说话人。
2. 需要“逐段 speaker_name”时，优先走：lines -> dialogue_split -> chapter_character_predict。
3. 单章文本较长时，chapter_character_analysis/chapter_character_predict 属于 LLM 推断结果，应以“建议值”呈现，不要宣称绝对准确。

7.9 指定文本+音色ID 的 TTS 最佳实践（OpenClaw 必须优先）

1. 当用户意图包含“用这段文本 + 指定音色/某个 speakerId 合成”时，优先走 list_tts_voices -> synthesize_tts。
2. 若用户只给“音色名称”未给 ID，先 list_tts_voices，按 speakerName 匹配确认后再调 synthesize_tts。
3. 若用户未指定音色，只描述风格（如“温柔女声”），优先 timber_assign 做推荐试听；需要固定单音色再转 synthesize_tts。
4. 若 synthesize_tts 不在本轮 tools/list，回退到 timber_assign 或 search_audio，并明确告知“当前环境不支持直指定 speaker_id 合成”。
5. 返回结果时优先给 audio_url 与实际使用的 speaker_id；若文本超过 200 字，需提示已被服务端截断。

7.10 专辑创作与上传全链路（AI 批量生产）

1. 创建专辑：若用户未指定专辑 ID，先调 create_album(album_name, book_type, book_content/book_file)。
2. 批量生产内容：
   • 使用 text_writing 或 LLM 自身能力生成多集文案（每集建议 1500 字左右）。
   • 记录每集的标题与正文。
3. 音色匹配与合成：
   • 若用户指定音色（如“喜安之”），先调 list_tts_voices 获取 speakerId。
   • 循环调用 synthesize_tts(text, speaker_id) 为每一集生成音频 URL。
4. 上传与发布：
   • 调 upload_audio_to_album(album_id, audio_url, title) 将合成好的音频挂载到指定专辑。
   • 循环执行直至所有集数处理完毕。
5. 异常处理：若 TTS 合成失败（如 audioUrl 为空），应记录失败集数并提示用户重试，不要中断后续上传。

7.11 语音识别

1. ASR 识别：使用 asr_audio_to_text(audio_url) 将长音频转为文字。

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":{}}'

9. 更新日志（OpenClaw）

0.0.7（2026-03-13）

1. 优化鉴权链路：支持通过token完成音色查询与合成。
2. 新增create_album，upload_audio_to_album，list_tts_voices，synthesize_tts，asr_audio_to_text tools

0.0.6（2026-03-13）

1. 修正 search_audio 能力描述：明确“mock 命中优先，未命中才自动文生音频（LLM 文案 + 音色推荐 + TTS）”，避免误当作通用站内音频检索。
2. 新增“指定文本 + 指定音色ID”最佳实践：优先 list_tts_voices -> synthesize_tts，并补齐回退与截断提示规则。
3. 补全关键工具边界：tools/list 动态路由原则、chapter_character_analysis 的 content_text 同义入参、dialogue_split 在 text_list 模式下仅做格式转换的限制。