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在开始今天的正文之前，有必要先做一些背景说明，以帮助大家更好地理解后续的操作。

不知道大家有没有注意到， ClawdBot 这个项目在短时间内经历了多次更名。先是改为了 MoltBot，而当前最新的正式名称是 OpenClaw。

由于代码仓库名称的变更，你可能无法直接在 ghcr.io 的页面上通过搜索找到新的镜像入口。不过别担心，镜像实际上是存在的。你可以在浏览器中直接访问 https://ghcr.io/openclaw/openclaw 来查看所有可用的版本。

从上图可以看到多个标签，其中：

• main：通常代表最新的开发版本；
• latest：则应该是相对稳定的发布版本。

为了让大家能顺利过渡，这里提供一个更新后的 Docker Compose 配置文件示例。请注意，这里为了最大程度地与之前的文章保持一致，我们主要修改了镜像名称和容器内的挂载路径。

version: '3.8' services:   moltbot-gateway: image: ghcr.io/openclaw/openclaw:main container_name: moltbot-gateway restart: unless-stopped ports:    - "18789:18789" volumes: # 旧路径注释掉 #  - ./config:/home/node/.clawdbot #  - ./config:/home/node/.moltbot # 使用新的配置路径    - ./config:/home/node/.openclaw    - ./data:/home/node/clawd environment:    - HTTP_PROXY=http://192.168.0.206:2081    - HTTPS_PROXY=http://192.168.0.206:2081    - NO_PROXY="localhost,127.0.0.1,::1" shm_size: 2g # 必须加，至少 1g，推荐 2g 或更大 # privileged: true    # 可选2：如果仍报权限问题，临时加这个（不推荐长期用） # cap_add: # - SYS_ADMIN       # 可选1：解决部分沙箱问题和安装skill权限不足 command: node /app/dist/index.js gateway --port 18789   moltbot-cli: image: ghcr.io/openclaw/openclaw:main container_name: moltbot-cli network_mode: "service:moltbot-gateway" # ← 关键：共享 gateway 容器的网络栈和端口 volumes: #  - ./config:/home/node/.clawdbot #  - ./config:/home/node/.moltbot    - ./config:/home/node/.openclaw    - ./data:/home/node/clawd entrypoint: ["node", "dist/index.js"]

一个非常重要的前置步骤：在启动更新后的服务之前，请确保将你 config 目录下的 moltbot.json 配置文件重命名为 openclaw.json。如果没有进行这一步，服务可能会持续提示 Missing config. Run openclaw setup or set gateway.mode=local (or pass --allow-unconfigured). 错误。

当然，如果你的 config 目录下还没有任何配置文件，无论是 moltbot.json 还是 openclaw.json，都需要先运行 onboarding 向导来完成初始设置。这引出了下一个需要勘误的点。

在上一篇关于 Docker方式安装你的私人AI电脑助手Moltbot 的文章中，启动 onboarding 向导的命令被写作：

# 运行设置 docker compose run --rm -it moltbot-cli onboard

但经过实践验证，正确的命令应该是下面这个（与截图一致）：

# 运行设置 docker-compose run --rm moltbot-cli onboard

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接下来，让我们进入今天的核心主题：如何为你的 OpenClaw 接入 机器人。

什么是 bot？

bot 全称是 Bot Channel Plugin for Moltbot，是 开放平台 Bot API 的 OpenClaw（原 Clawdbot/Moltbot） 渠道插件，支持 C2C 私聊、群聊 @ 消息、频道消息。

• 多场景支持：C2C 单聊、 群 @ 消息、频道公开消息、频道私信。
• 自动重连：WebSocket 断连后自动重连，支持 Session Resume。
• 消息去重：自动管理 msg_seq，支持对同一消息多次回复。
• 系统提示词：可配置自定义系统提示词注入到 AI 请求。
• 错误提示：AI 无响应时自动提示用户检查配置。
• 易于安装与配置：提供交互式配置方式和命令行配置选项，简化设置过程。

首先，进入你的 OpenClaw (moltbot) 项目目录，并检查现有插件列表。

# 进入 moltbot 目录 cd /volume1/docker/moltbot # 延长超时时间（如果你的机器性能比较弱，可以设置的再大一点） export COMPOSE_HTTP_TIMEOUT=600 # 查看当前所有插件 docker-compose run --rm moltbot-cli plugins list

接下来，我们需要获取 插件。访问该插件的 GitHub 仓库：https://github.com/sliverp/bot，下载其源代码（通常选择 Download ZIP）。

下载完成后，将解压的文件夹（例如 bot-main）放入你 Docker Compose 配置中映射的 data 目录下。

这个目录对应到容器内部路径为 /home/node/clawd/bot-main。确认目录内容包含 index.ts, package.json 等必要文件。

现在，执行安装命令：

# 安装  插件 docker-compose run --rm moltbot-cli plugins install /home/node/clawd/bot-main/.

安装完成后，再次列出插件以确认安装成功。你应该能看到 Bot 插件的状态变为 loaded。

# 查看当前所有插件 docker-compose run --rm moltbot-cli plugins list

插件安装好了，但要让它工作起来，我们还需要从 开放平台获取必要的身份凭证。

1. 注册与审核：访问 开放平台，完成开发者注册和企业或个人主体信息认证。
   
   
   
   
2. 创建应用：注意选择创建“机器人”应用，而不是小程序或小游戏。
   
   
   
   
3. 获取凭证：进入应用的“开发管理”页面，这里你可以找到至关重要的 AppID 和 AppSecret（在配置中可能被称为 ClientSecret）。请妥善保管这些信息。
   
   
   
   
4. 组成Token：在 OpenClaw 的配置中，所需的 Token 格式为 AppID:AppSecret。例如，如果你的 AppID 是 ，AppSecret 是 Xjv7JVhu7KXkxANbp3HVjxCRgvAPeuAQ，那么 Token 就是 :Xjv7JVhu7KXkxANbp3HVjxCRgvAPeuAQ。
5. 配置IP白名单（重要）：由于我们的机器人服务通常部署在家庭 NAS 或自有服务器上，需要将服务器的公网 IP 地址添加到 开放平台的 IP 白名单中。你可以访问 https://myip.ipip.net 来获取你当前的公网 IP。

拿到凭证后，我们有几种方式将其配置到 OpenClaw 中。

方式一：交互式配置（推荐新手）

这是最直观的方式，系统会通过问答引导你完成配置。

# 选择 bot，按提示输入 Token docker-compose run --rm moltbot-cli channels add

在接下来的选项中，使用方向键选中 Bot (支持 群聊和私聊)。

然后，根据提示依次输入你从 开放平台获取的 AppID 和 ClientSecret（即 AppSecret）。

方式二：命令行一键配置

如果你已经准备好 Token，可以直接通过一条命令完成配置，效率更高。

# 命令行配置（将AppID和AppSecret替换成你自己的） docker-compose run --rm moltbot-cli channels add --channel bot --token “AppID:AppSecret” # 具体示例（仅作格式参考，请勿直接使用） docker-compose run --rm moltbot-cli channels add --channel bot --token “:xxxxxxxx”

方式三：手动编辑配置文件

对于熟悉 OpenClaw 配置结构的用户，直接编辑 config 目录下的 openclaw.json（或 moltbot.json）文件是最灵活的方式。你需要找到或添加 bot 配置段。

下面是一个配置示例，你可以将其整合到你的配置文件的 channels 部分：

{   “channels”: { “bot”: {    “enabled”: true,    “appId”: “你的AppID”,    “clientSecret”: “你的AppSecret”,    “systemPrompt”: “你是老苏的AI助手” }   } }

配置完成后，重启你的 OpenClaw 服务以使配置生效。

docker-compose down docker-compose up -d

接下来，为了让你的个人号能够与机器人测试交互，你需要将机器人添加到“沙箱”。回到 开放平台的机器人管理后台，在“沙箱配置”页面，找到“添加成员”旁边的二维码，使用你的 扫码，即可将机器人添加为好友或拉入测试群。

添加成功后，现在你就可以像与普通好友聊天一样，向你的机器人提问了！

至此，你已经成功在 Docker 环境中部署了 OpenClaw，并通过安装插件的方式为其接入了 机器人通道。这个过程涉及了容器管理、插件安装、第三方平台（开放平台）对接等多个环节，是一次不错的全栈实践。

如果你在配置过程中遇到问题，或者在探索 Node.js 生态的其他有趣玩法，欢迎到 云栈社区 的相关板块进行交流讨论。那里聚集了许多热衷于 后端 & 架构 和 数据库/中间件 实践的开发者。

本文参考文档：

• Bot 插件项目仓库：https://github.com/sliverp/bot
• 机器人管理端：https://q..com/bot/#/home
• OpenClaw Docker 镜像：https://ghcr.io/openclaw/openclaw