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clz 3c0cd86352 docs: add MCP, plugin/LSP tool, and RAG notes

- notes/mcp-overview.md: MCP 协议概览,跟 tool use 的分层差异
- notes/mcp-client-internals.md: MCP client 内部实现(发现/连接/catalog)
- notes/plugin-tools.md: plugin tool 与 native/MCP 的对比
- notes/lsp-tools.md: LSP 协议科普 + OpenClaw LSP tool 包装
- notes/rag-overview.md: RAG 与向量化(向量只用来检索,prompt 用原文)
- notes/blog/mcp-101.md: 面向开发者的 MCP 科普,LSP 类比引入
- README 索引更新

2026-06-16 00:59:32 +08:00

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OpenClaw 笔记

对 OpenClaw 代码库的架构与设计梳理笔记, 基于 2026.6.2 版本源码及根 AGENTS.md、docs/ 整理而成。

architecture-overview.md 整体架构概览:运行时拓扑(单 Gateway 控制平面)、核心/插件代码分层边界、一条消息从渠道到 agent 再到回复的完整生命周期。
skills-management-design.md Skill 管理整体设计:SKILL.md 契约、六类来源的加载与合并管线、 ClawHub 安装/校验生命周期、Skill Workshop 人审进化机制。
skill-invocation-mechanism.md Skill 触发机制:agent 如何判断是否使用以及使用哪个 skill —— 代码侧过滤可用集, 模型侧基于 description 做语义匹配并按需 read 正文。
skills-cli-and-examples.md Skill CLI 与真实样例:openclaw skills 命令族(list/info/check、 search/install/update/verify、workshop 子命令)与内置 SKILL.md 的 frontmatter 实例图谱。
agent-loop.md Agent loop 核心引擎：双重循环结构（steering 消息外层 + tool call 内层）、三个核心输入（AgentContext/AgentLoopConfig/AgentMessage[]）、全部 hook 一览（beforeToolCall/afterToolCall/steering/followUp 等）、 AgentEvent 完整事件序列。
function-call-flow.md Function call 完整流程:各 provider 原生格式差异（Anthropic/OpenAI/Google/Mistral）、内部归一化格式、从 ToolPlan 构建到 LLM 请求、流式解析、执行调度（并行/串行）、 hook 拦截、结果写回 transcript 的端到端流程，以及 deferred tool 与 terminate 语义。
llm-autoregressive-kvcache.md LLM 自回归生成与 KV Cache：token 逐步生成的机制、prefill vs decode 阶段、首 token 慢的原因，以及服务端 Prompt Cache 的命中条件与 OpenClaw 中保证顺序确定性的做法。
mcp-overview.md MCP（Model Context Protocol）概览:协议定位、OpenClaw 作为 MCP server 与 client 的两个方向、MCP 与 tool use 的分层差异(协议层 vs 实现层、所有权与时机两根独立轴、plugin tool 反例)。
mcp-client-internals.md OpenClaw 作为 MCP client 的内部实现:server 发现(用户 config + plugin manifest 合并)、连接时机(三种粒度的"启动"、attempt 引爆点)、模型视角下的扁平 tool 列表、catalog 缓存与失效、JSON Schema 兼容/ content block 收敛/stdio env 过滤/失败退避等实现细节。
plugin-tools.md Plugin tool:OpenClaw 插件给 agent 注册的工具——TypeScript 写、同进程跑、归插件作者拥有。defineToolPlugin 的 execute / factory 两种声明、 manifest-first 发现、Plugin SDK 边界、跟 channel/provider plugin 的关系、跟 MCP tool 的关键对比,以及它在所有权 × 时机两根轴里"用户拥有 + 编译时确定"那一格的位置。
rag-overview.md RAG(检索增强生成)概念整理:它解决什么问题、跟 fine-tuning/超长 context/ tool use 的对比、典型离线索引 + 在线检索两阶段流程,重点澄清两个常被混淆的问题 ——向量化的结果是什么、拼进 prompt 的到底是向量还是原文(答案:数据库同时存向量和原文,向量只用来"找",原文才是发给 LLM 的内容);常见坑(检索失败、切块策略、embedding ≠ 相关性、评估),以及跟 MCP 的关系。
lsp-tools.md LSP tool:先科普 Language Server Protocol 是什么(IDE 世界里 M × N 问题的标准解、跟 MCP 同源同构的 stdio + JSON-RPC 协议),再讲 OpenClaw 怎么把 hover/definition/references 三个 LSP 方法包装成 agent tool、跟 MCP 和 plugin tool 平行的位置、以及当前只接受 plugin bundle 声明、用户 config 还没接通的现状限制。

完整官方文档:https://docs.openclaw.ai

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