[特殊字符] 一句话创建 12306 火车票查询 Agent！OpenClaw 自动生成 Skill 实战全流程

本文展示了如何通过OpenClaw平台实现一句话创建12306火车票查询Agent的全流程。主要内容包括：1) 使用Docker启动12306 MCP服务；2) 通过mcporter注册MCP服务；3) 仅用自然语言指令"帮我创建12306火车票查询skill"即可自动生成可运行的Agent实例；4) 完整演示从自然语言查询到系统调用的闭环过程。该方案实现了从结构化系统到语义理

qq_38637122

788人浏览 · 2026-02-13 14:13:04

qq_38637122 · 2026-02-13 14:13:04 发布

🚄 一句话创建 12306 火车票查询 Agent！OpenClaw 自动生成 Skill 实战全流程

不写接口
不写参数
不写调用逻辑
只说一句话：

“帮我创建 12306 火车票查询 skill”

OpenClaw 自动生成可运行的 Agent 实例。

这不是 Demo，这是完整可运行的实战。

🔥 这篇文章你将看到什么？

Docker 启动 12306 MCP 服务
mcporter 注册 MCP
OpenClaw 自动创建 Skill
自然语言触发真实系统调用
完整 Agent 调用闭环

我们不是在“聊天”，
我们是在构建一个真正可执行的 AI Agent。

🧠 一、整体架构：从会话到真实系统调用

整体结构如下：

用户会话指令
        ↓
OpenClaw Agent
        ↓
mcporter Skill
        ↓
12306 MCP Server（Docker）
        ↓
12306 官方接口

这不是简单 API 调用，而是：

会话 → Skill 自动生成 → MCP 绑定 → 执行 → 结果结构化输出

⚙️ 二、启动 12306 MCP 服务（Docker 方式）

首先我们启动 12306 MCP 服务。

docker run -p 8080:8080 -d lance159/12306-mcp npx 12306-mcp --port 8080

推荐使用 docker-compose：

services:
  mcp12306:
    image: lance159/12306-mcp
    command: npx 12306-mcp --port 8080
    ports:
      - "127.0.0.1:8080:8080"

安全说明：

绑定 127.0.0.1 避免公网暴露
服务只做只读查询
不涉及购票

启动后访问：

http://127.0.0.1:8080/sse

🔧 三、配置 mcporter 连接 MCP

创建文件：

~/.mcporter/mcporter.json

{
  "mcpServers": {
    "12306": {
      "type": "sse",
      "url": "http://127.0.0.1:8080/sse",
      "name": "12306 高铁动车查询",
      "description": "查询高铁(G)、动车(D)和城铁(C)余票，支持时间段过滤。",
      "enabled": true
    }
  }
}

此时，OpenClaw 已经具备调用 12306 查询能力。

🤖 四、关键演示：一句话自动创建 Skill

现在进入最重要的部分。

我们对 OpenClaw 说：

🗣 “帮我创建 12306 火车票查询 skill”

接下来发生了什么？

🧠 第一步：AI 理解你的意图

OpenClaw 自动识别：

你要创建一个 Skill
功能是铁路票务查询
需要绑定 12306 MCP
需要定义参数模型

⚙️ 第二步：自动生成 Skill 定义

OpenClaw 会生成类似结构：

name: mcporter-railway-query
description: 查询中国铁路12306高铁动车余票
tools:
  - name: get-tickets
    parameters:
      date: string
      fromStation: string
      toStation: string
      trainFilterFlags: string
      earliestStartTime: number
      latestStartTime: number

Skill 已自动实例化。

没有手写 YAML，没有写 JSON Schema。

🔗 第三步：自动绑定 MCP

OpenClaw 会读取：

~/.mcporter/mcporter.json

自动绑定：

Skill → 12306 MCP → Docker 服务

无需手动接 API。

🚀 五、真正的 Agent 执行能力

我们继续说：

“查询 2 月 14 日上海到江阴下午的高铁动车余票”

OpenClaw 自动：

解析日期
转换城市为站点代码（SHH → KYH）
添加过滤条件：
- trainFilterFlags=“GD”
- earliestStartTime=12
- latestStartTime=18

内部等价执行：

mcporter call 12306.get-tickets \
  date="2026-02-14" \
  fromStation="SHH" \
  toStation="KYH" \
  trainFilterFlags="GD" \
  earliestStartTime=12 \
  latestStartTime=18

但用户完全看不到 CLI。

📊 六、结果自动结构化输出

MCP 返回结构化数据：

{
  "trainNo": "G7744",
  "startTime": "14:59",
  "arriveTime": "16:09",
  "secondClass": "有"
}

OpenClaw 转换为自然语言：

根据查询结果，以下是2026年2月14日（明天）下午上海到江阴的高铁动车班次信息：

2月14日下午上海到江阴高铁班次详情：

G2384 (14:54 上海虹桥 → 15:58 江阴)

历时：1小时4分钟

座位情况：所有席别均已无票

G7744 (14:59 上海虹桥 → 16:09 江阴)

历时：1小时10分钟

座位情况：二等座剩余1张票 ¥71，无座有票 ¥71，一等座和商务座无票

G800 (15:25 上海虹桥 → 16:29 江阴)

历时：1小时4分钟

座位情况：所有席别均已无票

G7138 (16:17 上海虹桥 → 17:23 江阴)

历时：1小时6分钟

座位情况：所有席别均已无票

G2818 (16:22 上海站 → 17:38 江阴)

历时：1小时16分钟

座位情况：所有席别均已无票

G2422 (17:38 上海虹桥 → 18:49 江阴)

历时：1小时11分钟

座位情况：所有席别均已无票

G7114 (17:57 上海虹桥 → 19:07 江阴)

历时：1小时10分钟

座位情况：所有席别均已无票

特别提醒：

目前明天下午从上海到江阴的大部分高铁班次余票紧张，多数班次的各类席位均已售罄

唯一还有少量余票的是G7744次列车（14:59从上海虹桥出发），仅剩1张二等座票（¥71）和部分无座票

如果您计划明天下午从上海返回江阴，建议尽快预订G7744次列车的二等座或考虑无座票

另外，早上有G7134次（12:07上海虹桥→13:24江阴）和G1420次（12:56上海虹桥→14:06江阴），但也都显示无票

建议您尽早通过12306官网或APP预订，或考虑其他时间段的列车。