OpenClaw 配置记录

1. 主配置文件 (clawdbot.json)

这是 OpenClaw (Clawdbot) 的核心配置文件，位于 ~/.clawdbot/clawdbot.json。

主要配置项解读:

  • auth.profiles: 定义了认证方式，包括 Google (OAuth 和 API Key)、Ollama、Qwen Portal。
  • models.providers: 配置了模型提供商，如 Ollama (本地) 和 Qwen Portal (云端)。
  • agents.defaults.model.primary: 设置了默认主模型为 google/gemini-3-pro-preview。
  • agents.defaults.model.fallbacks: 定义了一系列备用模型，形成一个模型池。
  • tools.web.search.enabled: 启用了网络搜索功能，并配置了 Brave Search API Key。
  • channels.telegram: 配置了 Telegram 作为通信渠道。
  • gateway.port: 设置了 Gateway 的本地端口为 18789。

2. “强强联合神器 1: OpenClaw + Skills”

  • 操作: 通过 clawdbot skills install <skill-name> 命令安装。
  • 示例: bluebubbles (用于 iMessage)。

3. “强强联合神器 2: OpenClaw + 浏览器插件”

  • 插件: Clawdbot Browser Relay (官方插件)。
  • 配置: 插件连接到 Gateway 的 18789 端口。
  • 权限: 需要在使用时手动 “Attach to this tab” 才能进行 snapshot 和控制。

4. “强强联合神器 3: OpenClaw + GitHub 工具”

  • 机制: 通过 exec 命令调用本地安装的 CLI 工具 (如 gh, yt-dlp)。
  • 示例: 在 Terminal 中安装 brew install gh 后，Clawdbot 即可调用 gh 命令。

5. “强强联合神器 4: OpenClaw + n8n”

  • 用途: 构建复杂的自动化工作流，如“调研代理”。
  • 配置: 在 n8n 中配置 Nodes (Brave Search, LLM, Telegram) 并创建 Workflow。

6. 实验性配置: Google Computer Use

  • 目的: 验证最新的 AI 屏幕操作能力。
  • 步骤:
    1. 克隆仓库: git clone https://github.com/google/computer-use-preview.git google-computer-use
    2. 创建虚拟环境: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    3. 安装依赖: pip install -r requirements.txt
    4. 安装 Playwright 浏览器: playwright install chromium (强制安装专用内核)
    5. 运行: export GEMINI_API_KEY="..." && python main.py --query "..." --env playwright
  • 结果: 成功运行，AI 能够“看”屏幕并执行操作，包括处理 CAPTCHA 验证。
  • 位置: /Users/mark/clawd/google-computer-use/

7. 实验性配置: Browser MCP

  • 目的: 探索基于 Model Context Protocol (MCP) 的浏览器控制标准。
  • 组件: Chrome Extension (Browser MCP) + MCP Server (npx @browsermcp/mcp@latest).
  • 状态: Extension 已安装，Server 尚未成功连接至 Clawdbot (需要 MCP Client 支持或桥接脚本)。
  • 位置: Browser MCP Extension (Chrome Web Store).