OpenClaw 腾讯云 + 火山方舟（Volcengine Ark）完整安装与扩展教程

适用场景：你准备在 腾讯云 CVM（Ubuntu LTS） 上部署一套长期在线的 OpenClaw，主模型优先使用 火山方舟 / 方舟引擎 API ，并在安装完成后继续扩展 国内外渠道、插件、skills 与 MCP 类工具能力。

本文尽量把"官方手册能确认的稳定做法"和"社区里已验证但仍在快速演进的做法"分开写，避免你踩到版本变化的坑。

[1. 先把 5 个概念分清：模型、渠道、插件、Skills、MCP](#1. 先把 5 个概念分清：模型、渠道、插件、Skills、MCP)
[2. 本教程推荐的部署架构](#2. 本教程推荐的部署架构)
[3. 服务器与云资源准备（腾讯云）](#3. 服务器与云资源准备（腾讯云）)
[4. Ubuntu 初始化与非 root 运行用户](#4. Ubuntu 初始化与非 root 运行用户)
[5. 安装 OpenClaw（官方推荐路径）](#5. 安装 OpenClaw（官方推荐路径）)
[6. 接入方舟引擎 API：推荐两种方式](#6. 接入方舟引擎 API：推荐两种方式)
[7. 安装完成后的目录、配置文件与日志位置](#7. 安装完成后的目录、配置文件与日志位置)
[8. 推荐的 openclaw.json 基础模板](#8. 推荐的 openclaw.json 基础模板)
[9. 国内外渠道/平台接入方法](#9. 国内外渠道/平台接入方法)
[10. Skills 的安装、检查与更新（Linux）](#10. Skills 的安装、检查与更新（Linux）)
[11. MCP 工具怎么接：当前稳定做法与实验性做法](#11. MCP 工具怎么接：当前稳定做法与实验性做法)
[12. 常见问题与避坑建议](#12. 常见问题与避坑建议)
[13. 一套建议你直接照抄的落地顺序](#13. 一套建议你直接照抄的落地顺序)
参考资料

1. 先把 5 个概念分清：模型、渠道、插件、Skills、MCP

这是很多人第一次部署 OpenClaw 时最容易混淆的地方。

1.1 模型提供商（Model Provider）

这是 OpenClaw 背后实际调用的大模型来源，比如 OpenAI、Anthropic、Z.AI(GLM)、Moonshot、MiniMax、Qianfan、Volcano Engine（火山方舟 / Doubao）等。OpenClaw 官方文档明确把它们归类在 Model Providers ，模型引用格式通常是 provider/model。^[1](#1)^[2](#2)

1.2 聊天渠道（Channel）

这是 OpenClaw 跟你交互的"入口"，比如 Telegram、WhatsApp、Slack、Discord、Signal、Feishu、LINE、Zalo 等。官方把这些放在 Channels 文档里。^[3](#3)

1.3 插件（Plugin）

插件用于给 OpenClaw 增加额外功能、命令、工具和 Gateway RPC。很多渠道本身就是以插件方式提供的，比如 Feishu、LINE、Matrix、Mattermost 等。^[4](#4)

1.4 Skills

Skills 更像能力包/任务包。Linux 上没有 macOS 那种 Skills 图形界面，官方建议通过 ClawHub 或把 skill 目录直接放进工作区来安装与管理。^[5](#5)^[6](#6)

1.5 MCP

MCP（Model Context Protocol）本质上是外部工具/服务能力的接入协议。但到你现在要部署的这一代 OpenClaw ，稳定文档里还没有一份非常成熟的一等 mcpServers 全局配置手册；官方 ACP 文档只明确写了 bridge mode 不支持 per-session mcpServers，需要在 gateway 或 agent 层配置 。与此同时，社区里最近仍有关于 mcpServers 在 openclaw.json 中"不被 schema 识别"的 issue / discussion。也就是说：MCP 能力存在，但在当前稳定版里仍更适合按"实验性 / bridge / provider-specific"思路接入，而不是把它当作已经完全定型的顶层配置。 ^[7](#7)^[8](#8)^[9](#9)

结论：

方舟 / GLM / Kimi / MiniMax 这类是"模型提供商"；

微信 / 飞书 / Telegram / LINE / 小艺 这类主要是"渠道 / 插件 / 平台接入"；

ClawHub 装的是 skills；

MCP 目前要单独谨慎处理。

2. 本教程推荐的部署架构

我推荐你用下面这套架构：

腾讯云 CVM：Ubuntu 22.04 LTS 或 24.04 LTS；
专属普通用户 ：例如 openclaw，不要直接用 root 跑网关；
OpenClaw Gateway ：通过官方安装脚本安装，并以 Linux systemd --user 方式常驻；
模型：优先走 Volcano Engine / 火山方舟官方 provider ；如果你要接自己在方舟里开的 OpenAI 兼容接入点，再用 Custom Provider；
访问 Dashboard ：优先使用 loopback + token + SSH 隧道；
外部渠道：按需接 Telegram / Feishu / 微信 / LINE / 小艺等；
Skills：通过 ClawHub 安装；
MCP：当前按"实验性增强"处理，不把它放到第一天安装的关键路径里。

OpenClaw 官方对 Linux/VPS 的建议也基本是这条思路：使用 Ubuntu LTS、Node 22+、openclaw onboard --install-daemon、Linux 上用 systemd user unit，并且最好一台主机 / 一个 OS 用户对应一个可信边界。^[10](#10)^[11](#11)^[12](#12)

3. 服务器与云资源准备（腾讯云）

3.1 CVM 规格建议

OpenClaw 官方 FAQ 给出的 VPS 基线是：

绝对最低：1 vCPU、1GB RAM、约 500MB 磁盘；
更实用的推荐：1--2 vCPU、2GB RAM 或以上；
如果你还会跑浏览器控制、媒体、多个渠道、Node 工具，建议再往上加。^[13](#13)

对腾讯云来说，我更建议：

测试机：2C2G；
长期在线 + 多渠道：2C4G 更稳；
系统选择：Ubuntu 22.04 LTS / 24.04 LTS。

3.2 安全组怎么开

腾讯云官方文档说明：只有在安全组里放通端口，对应服务才能访问；修改服务端口后，也必须同步在安全组里放通。^[14](#14)

初始安装阶段建议只开：

TCP 22：SSH 登录；

不建议一上来就开：

18789：OpenClaw 默认控制面端口。建议先不对公网开放，改为本地回环 + SSH 隧道访问；

只有在你接这些渠道时再开：

80 / 443：给反向代理或 HTTPS webhook 用；
某些插件的自定义 webhook 端口，例如微信插件 README 中常见的 18790；
但这类端口必须配合 HTTPS、来源限制、token/auth 一起考虑。

最稳的原则：

OpenClaw Dashboard 不直接裸露到公网；对公网开放的只应该是你明确需要的 webhook / 反向代理入口。

OpenClaw 官方安全文档也明确把"非 loopback 绑定但未鉴权"列为高风险项。^[12](#12)

4. Ubuntu 初始化与非 root 运行用户

先用腾讯云控制台拿到服务器公网 IP，通过 SSH 连进去：

bash 复制代码

ssh ubuntu@<你的服务器公网IP>
# 或者 ssh root@<公网IP>，取决于镜像默认用户

更新系统：

bash 复制代码

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl git jq ca-certificates build-essential unzip

创建一个专门跑 OpenClaw 的普通用户：

bash 复制代码

sudo adduser openclaw
sudo usermod -aG sudo openclaw
su - openclaw

为什么这么做？因为 OpenClaw 官方安全文档建议把一个 Gateway 视作一个可信边界，最好一台主机 / 一个 OS 用户对应一个边界；同时，你用普通用户运行，也更符合 Linux 的长期服务实践。^[11](#11)^[12](#12)

5. 安装 OpenClaw（官方推荐路径）

OpenClaw 官方 Getting Started 给出的最快安装路径是：

bash 复制代码

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway status
openclaw dashboard

其中官方前提条件是 Node 22 或更新版本 。安装脚本是官方推荐路径。^[10](#10)

所以你在 openclaw 用户下直接执行：

bash 复制代码

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
source ~/.bashrc
node --version
openclaw --version

如果 node --version 不是 22+，先修 Node，再继续。

5.1 跑 onboarding

bash 复制代码

openclaw onboard --install-daemon

Linux 上，官方向导会尽量给你装成 systemd user unit ，并尝试 loginctl enable-linger <user>，让你退出 SSH 后服务还能继续运行。^[15](#15)

5.2 向导里怎么选

推荐你这样选：

Mode：Local
Gateway bind ：loopback
Gateway auth ：token
Gateway port ：默认 18789
Model/Auth：先选 Volcengine（推荐），或选 Custom Provider（如果你要自己填方舟兼容接口）
Daemon：安装

安装完成后检查：

bash 复制代码

openclaw gateway status
openclaw logs --follow

如果服务没有自动起来，你可以补一遍：

bash 复制代码

openclaw gateway install
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now openclaw-gateway.service
openclaw gateway status

6. 接入方舟引擎 API：推荐两种方式

火山引擎官方文档明确写了：方舟模型 API 尽可能兼容 OpenAI API ，通常只需要改少量配置，例如 base url、model、api_key。^[16](#16)

而 OpenClaw 官方文档又提供了两条路：

直接使用官方内置的 Volcano Engine provider（推荐）；
把 Ark 某个 OpenAI-compatible 接入点当作 Custom Provider 接进去 。^[1](#1) ^[17](#17)

6.1 方案 A：直接用 OpenClaw 官方内置 `volcengine` provider（推荐）

如果你只是想稳定地用方舟 / Doubao / 方舟里的常见模型，这条最简单。

官方 Model Providers 文档给出的信息是：

provider：volcengine
认证环境变量：VOLCANO_ENGINE_API_KEY
CLI：openclaw onboard --auth-choice volcengine-api-key
示例模型：volcengine/doubao-seed-1-8-251228
coding 相关 provider：volcengine-plan，例如 volcengine-plan/ark-code-latest^[1](#1)

最小配置示例

json5 复制代码

{
  gateway: {
    bind: "loopback",
    port: 18789,
    auth: {
      mode: "token",
      token: "${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}"
    }
  },
  agents: {
    defaults: {
      workspace: "~/.openclaw/workspace",
      model: {
        primary: "volcengine/doubao-seed-1-8-251228",
        fallbacks: ["zai/glm-5", "moonshot/kimi-k2.5"]
      }
    }
  }
}

6.2 方案 B：把你自己的方舟 OpenAI-compatible 接入点当成 Custom Provider

如果你不是想直接用 OpenClaw 预设的 volcengine/* 模型，而是：

你在方舟控制台里创建了自己的 Endpoint / 接入点；
你想走自己那条 OpenAI-compatible base URL；
或者你需要绑定某个特定 endpoint/model id；

那么用 OpenClaw 官方支持的 Custom Provider 更合适。官方 onboarding 文档明确写了：Custom Provider 支持 OpenAI-compatible 或 Anthropic-compatible 端点 ，需要你提供 base URL、API key、model ID 和一个 Endpoint ID。^[17](#17)

交互式做法

bash 复制代码

openclaw onboard

然后在向导里选择：

Custom Provider
OpenAI-compatible
填入方舟控制台给你的 OpenAI 兼容 base URL
填入 API key
填入 model ID / endpoint ID

手工配置示例

注意：下面的 ARK_OPENAI_BASE_URL 和模型 ID 需要以你在火山方舟控制台里看到的值为准；不同账号、区域、Endpoint 配置可能不同。

json5 复制代码

{
  gateway: {
    bind: "loopback",
    port: 18789,
    auth: {
      mode: "token",
      token: "${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}"
    }
  },
  agents: {
    defaults: {
      workspace: "~/.openclaw/workspace",
      model: {
        primary: "ark-custom/your-endpoint-id"
      }
    }
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      "ark-custom": {
        baseUrl: "${ARK_OPENAI_BASE_URL}",
        apiKey: "${VOLCANO_ENGINE_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "your-endpoint-id",
            name: "Volcengine Ark Custom Endpoint",
            reasoning: true,
            input: ["text"]
          }
        ]
      }
    }
  }
}

这种写法本质上就是套用了 OpenClaw 官方 models.providers 自定义 provider 方案。官方配置示例里同样给出了 baseUrl + apiKey + api + models[] 的模板。^[18](#18)

7. 安装完成后的目录、配置文件与日志位置

OpenClaw 官方文档说明，默认配置文件在：

~/.openclaw/openclaw.json

环境变量会从以下位置读取：

父进程环境变量
当前工作目录的 .env
~/.openclaw/.env（全局 fallback）^[19](#19)

建议你重点记住这些位置：

text 复制代码

~/.openclaw/
├── openclaw.json          # 主配置文件
├── .env                   # API key / token 等敏感信息
├── credentials/           # 渠道与认证状态
├── workspace/             # 默认工作区
└── logs / 其他运行状态    # 依版本与插件而定

官方还说明：~/.openclaw/openclaw.json 的改动多数情况下支持热加载，不一定每次都需要手工重启。^[20](#20)

8. 推荐的 `openclaw.json` 基础模板

下面给你一份比较适合腾讯云长期运行的基础版模板：

json5 复制代码

{
  gateway: {
    bind: "loopback",
    port: 18789,
    auth: {
      mode: "token",
      token: "${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}"
    },
    reload: {
      mode: "hybrid",
      debounceMs: 300
    }
  },

  env: {
    shellEnv: { enabled: true, timeoutMs: 15000 }
  },

  agents: {
    defaults: {
      workspace: "~/.openclaw/workspace",
      model: {
        primary: "volcengine/doubao-seed-1-8-251228",
        fallbacks: ["zai/glm-5", "moonshot/kimi-k2.5"]
      }
    }
  },

  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      moonshot: {
        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "kimi-k2.5", name: "Kimi K2.5" }]
      }
    }
  },

  skills: {
    mode: "merge"
  }
}

这个模板体现了几个原则：

Dashboard 不暴露公网 ：bind: "loopback"；
必须有 token；
主模型用方舟 / Doubao；
备用模型加 GLM、Kimi；
Moonshot 这种 OpenAI-compatible 的国内 provider 单独写进 models.providers 。^[1](#1)^[18](#18)^[19](#19)^[20](#20)

9. 国内外渠道/平台接入方法

先说最关键的一句：

微信、飞书、小艺、Telegram、Slack 这些大多不是 skills，而是 channel / plugin / platform integration。

所以你的接入思路应该是：

先把模型通了；
再把 Gateway 通了；
再按需接入 channel/plugin；
最后才补 ClawHub skills。

9.1 Feishu / 飞书（推荐的国内办公入口）

OpenClaw 官方渠道页说明：

Feishu 通过 WebSocket 事件订阅接入；
当前版本通常已随 OpenClaw 打包，无需额外安装 ；若未打包，可手动：
openclaw plugins install @openclaw/feishu
最推荐的方式是直接用 openclaw onboard 或 openclaw channels add；
这种方式的优点是：不需要公开 webhook URL 。^[21](#21)

CLI 接入

bash 复制代码

openclaw channels add
# 选择 Feishu，填 App ID / App Secret

最小配置示例

json5 复制代码

{
  channels: {
    feishu: {
      enabled: true,
      dmPolicy: "pairing",
      accounts: {
        main: {
          appId: "cli_xxx",
          appSecret: "xxx",
          botName: "My AI assistant"
        }
      }
    }
  }
}

官方 Feishu 文档还给了比较完整的控制台步骤：创建企业应用、获取 App ID / App Secret、导入权限、启用 bot 能力、事件订阅选择 Use long connection to receive events (WebSocket) ，并添加事件 im.message.receive_v1。^[21](#21)

对中国区办公协作场景来说，Feishu 是目前最适合放在第一优先级的国内渠道。

9.2 微信（WeChat）

目前 OpenClaw 官方文档没有把"微信个人号"列成第一方正式 channel，但官方 Community plugins 页面已经收录了一个高质量微信社区插件：

bash 复制代码

openclaw plugins install @icesword760/openclaw-wechat

官方社区插件页对它的描述是：通过 **WeChatPadPro（iPad 协议）**连接微信个人号，支持文本、图片、文件等。^[22](#22)

更详细的社区配置参考

另一个社区插件 README（@canghe/openclaw-wechat）给出了较完整的云端配置示例，包括：

channels.wechat.apiKey
channels.wechat.proxyUrl
channels.wechat.webhookHost
channels.wechat.webhookPort
首次登录扫码等^[23](#23)

示例大致是：

json5 复制代码

{
  channels: {
    wechat: {
      enabled: true,
      apiKey: "wc_live_xxxxxxxxxxxxxxxx",
      proxyUrl: "http://your-proxy:3000",
      webhookHost: "你的公网 IP 或域名",
      webhookPort: 18790,
      webhookPath: "/webhook/wechat",
      deviceType: "ipad"
    }
  }
}

微信接入时你要特别注意的 4 个点

这类插件通常不是 OpenClaw 第一方官方稳定 channel；
个人微信号接入往往依赖第三方协议、代理或二维码登录；
很多实现会要求 公网可达的 webhook 地址；
风险控制、合规、封号风险要你自己承担。

因此：

如果你要企业内使用，优先考虑 飞书 / 企业微信 / Telegram；
如果你就是要个人微信做入口，优先使用文档完整、更新活跃、Issue 有维护者响应的社区插件。

9.3 LINE

OpenClaw 官方 LINE 文档说明：

LINE 是 plugin channel；
通过 LINE Messaging API 接入；
需要 Channel access token 和 Channel secret；
需要把 webhook 指向：
https://gateway-host/line/webhook
要求 HTTPS 。^[24](#24)

所以 LINE 更适合：

你已经有域名；
你愿意在腾讯云上配 Nginx/Caddy + HTTPS；
面向国际或东亚用户场景。

9.4 Telegram / Slack / Discord / WhatsApp

这些都在官方 channels 文档里，通常比微信类社区插件更成熟。官方还明确说：

最快成功的通常是 Telegram；
WhatsApp 需要 QR 配对，状态文件更多；
支持多渠道同时运行。^[3](#3)

如果你只是想尽快验证整套 Gateway 正常工作，建议你先接：

Dashboard
Telegram
Feishu

这样排错最容易。

9.5 华为小艺智能体（Xiaoyi / HarmonyOS）

这个部分要单独说明：

它不是传统意义上的 OpenClaw skill

根据华为官方开发者文档检索结果，小艺开放平台已经新增 OpenClaw 模式。官方检索摘要显示：

在"小艺开放平台 / 鸿蒙智能体"中，用户可以在"标准创建"的"编排方式"里选择 OpenClaw 模式；
官方接入步骤大致是：
1. 服务器安装 OpenClaw；
2. 创建 OpenClaw 智能体；
3. 将智能体 channel 配置接入 OpenClaw 服务器。^[25](#25)^[26](#26)^[27](#27)

这意味着什么

这说明"小艺"更像是：

平台侧的 OpenClaw 接入模式；
或者说，是华为小艺生态把你的 OpenClaw 网关当成后端智能体；
它不是你在 ClawHub 里 clawhub install 的 skill。

当前最稳的操作建议

由于华为相关页面在当前环境里无法完整渲染出字段级文档，我建议你按下面思路接：

先按本文把 OpenClaw 在腾讯云上跑通；
准备一个稳定可访问的 Gateway（建议带 token，必要时配反向代理）；
打开 小艺开放平台；
创建智能体时选择 OpenClaw 模式；
按平台当前页面提示填写：
- Gateway 地址 / 回调地址 / channel 信息
- 必要的 token / 密钥
- 智能体名称、人设、入口能力等
首次只做最小链路验证：让小艺能把问题送到 OpenClaw 并拿回一条文本回复。

我对你更务实的建议

第一阶段：先把 OpenClaw + 方舟 + Dashboard + Feishu 跑通；
第二阶段：再接小艺；
因为小艺这条链路属于"平台集成"，其字段、审核、入口和能力集都可能随着平台版本快速变化。

10. Skills 的安装、检查与更新（Linux）

Linux 上安装 skills，官方 FAQ 的原话很明确：

macOS 的 Skills UI 在 Linux 上不可用；
Linux 请使用 ClawHub CLI 或把 skills 目录直接放进工作区。^[5](#5)

10.1 安装 ClawHub CLI

bash 复制代码

npm i -g clawhub
# 或 pnpm add -g clawhub

10.2 搜索、安装、更新 skills

bash 复制代码

clawhub search "calendar"
clawhub install <skill-slug>
clawhub update --all

OpenClaw 官方 skills / ClawHub 文档给出的常见动作就是这些。^[6](#6)^[28](#28)

10.3 检查 skill 是否真的可用

bash 复制代码

openclaw skills list
openclaw skills check -v
openclaw skills info <skill-name>

如果某个 skill 显示 blocked，通常说明：

依赖 CLI 没装；
OS 不匹配；
权限 / PATH / 环境变量缺失。

官方 FAQ 也明确提到：Linux 上不能直接跑仅限 macOS 的技能，除非你采用 Mac gateway 或 Mac node 等特殊架构。^[5](#5)

10.4 国内外常见扩展思路

更适合放进"skills / 工具能力"的方向

Google Suite / Gmail / Calendar 相关；
GitHub / Linear / Notion / Home Assistant；
读写文件、自动化脚本、抓图、摄像头、语音；
社区里已经在 ClawHub 有现成 skill 的能力。

更适合放进"channel / plugin"的方向

微信
飞书
LINE
Telegram
Slack
小艺

所以你后续扩展时，优先记住一句：

平台入口优先看 channel/plugin，任务能力优先看 skill。

11. MCP 工具怎么接：当前稳定做法与实验性做法

这是本文里最容易被写错的一段，所以我拆成两部分。

11.1 当前稳定判断

截至我检索到的文档与社区讨论：

官方 ACP 文档写明：bridge mode 不支持 per-session mcpServers ；^[7](#7)
社区讨论中，已经有人在 openclaw.json 里加 mcpServers 后直接遇到：
Unrecognized key: mcpServers；^[8](#8)
甚至就在最近，GitHub 上仍有"希望把 MCP server config 正式纳入 openclaw.json schema"的 issue。^[9](#9)

所以如果你现在是在腾讯云上做稳定生产部署，我的建议是：

不要把 MCP 放成第一天必须完成的事项

先跑通：

Gateway
Volcengine 模型
一个稳定渠道（例如 Feishu / Telegram）
Skills

然后再回来折腾 MCP。

11.2 当前更现实的 MCP 方法：走 `mcporter` / provider-specific bridge

OpenClaw 默认能力清单里已经把 mcporter 描述为：

用于管理外部 Skill 后端的工具服务器运行时 / CLI。^[29](#29)

另外，社区近期 issue 也显示：

某些 MCP server 今天已经能通过 mcporter bridge 工作 ；^[30](#30)
Z.AI / GLM 相关的 MCP 工具（例如 zread、zai-vision、zai-web-search）目前也更多是通过 mcporter.json 这种路径接，而不是稳定的一等 openclaw.json 顶层配置。^[31](#31)

你应该怎么理解这件事

官方稳定层面：MCP 还没形成"像 channels 一样成熟的一套顶层用户配置手册"；
工程实践层面 ：已经有人在用 mcporter 桥接一部分 MCP server；
所以目前最稳的姿势 ：
- 把 MCP 视为"高级增强项"；
- 优先跟着具体 provider / plugin / community repo 的 README 配；
- 不要先入为主地在 openclaw.json 里硬塞一个 mcpServers 顶层块。

11.3 我建议的 MCP 实施顺序

第一优先级：先用 OpenClaw 自带 tools + skills

很多你以为要靠 MCP 做的事，OpenClaw 当前已经能通过：

内置 tools
channel plugins
ClawHub skills
provider-specific capability

直接完成。

第二优先级：只接你最需要的 1 个 MCP

例如：

Notion / Linear / Postgres / Browser / 搜索

不要一次上 5 个。

第三优先级：把 MCP 配置跟主配置隔离管理

如果你后面真的走 mcporter，建议你把这部分单独放在工作区 config/ 下，避免把主配置文件越改越乱。

12. 常见问题与避坑建议

12.1 不要用 root 直接跑 Gateway

OpenClaw 官方安全模型是"一个 Gateway 对应一个可信边界"，而不是多租户隔离平台。长期运行时，用专门普通用户比 root 更稳。^[11](#11)^[12](#12)

12.2 Dashboard 不要直接裸露公网

更推荐：

bind: loopback
auth: token
宿主机本地或你的电脑上用 SSH 隧道访问

例如：

bash 复制代码

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 openclaw@<你的腾讯云IP>

然后在本地打开：

text 复制代码

http://127.0.0.1:18789/

12.3 需要 webhook 的渠道，才考虑公网 HTTPS

Feishu：WebSocket，可不暴露公网 webhook；^[21](#21)
LINE：要求 HTTPS webhook；^[24](#24)
微信社区插件：一般也要求公网回调地址。^[23](#23)

所以不要为了 Dashboard 方便就把 18789 公网放开。

12.4 插件只装你明确信任的

官方安全审计清单明确把插件 / 扩展列为需要重点留意的风险面之一。^[32](#32)

12.5 Linux 上 skill 安装方式跟 macOS 不一样

Linux 没有 macOS 那种 Skills UI，记住用 ClawHub。^[5](#5)

12.6 当前 MCP 仍处于"可用但不够定型"的阶段

如果你今天的目标是"先把智能体跑起来"，那就先别让 MCP 拖慢主线。

13. 一套建议你直接照抄的落地顺序

如果你想尽量少踩坑，直接按这个顺序做：

第 1 步：腾讯云准备

买 Ubuntu 22.04/24.04 CVM
安全组只放 22
先别对公网开放 18789

第 2 步：系统初始化

bash 复制代码

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl git jq ca-certificates build-essential unzip
sudo adduser openclaw
sudo usermod -aG sudo openclaw
su - openclaw

第 3 步：安装 OpenClaw

bash 复制代码

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
source ~/.bashrc
openclaw onboard --install-daemon

第 4 步：先接方舟模型

优先选：

volcengine-api-key
默认模型选一个 volcengine/...

第 5 步：确认 Gateway 正常

bash 复制代码

openclaw gateway status
openclaw logs --follow

第 6 步：本地用 SSH 隧道打开 Dashboard

bash 复制代码

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 openclaw@<你的腾讯云IP>

第 7 步：先接一个最稳的渠道

优先顺序建议：

Dashboard
Telegram
Feishu
其他

第 8 步：再接国内增强项

微信：社区插件
小艺：平台 OpenClaw 模式
Moonshot / GLM / MiniMax / Qianfan：作为模型 provider 增加 fallback

第 9 步：最后再做 skills 和 MCP

bash 复制代码

npm i -g clawhub
clawhub search "calendar"
clawhub install <skill-slug>
openclaw skills check -v

MCP 则只挑一个最需要的场景开始试，不要一次铺太大。

参考资料

OpenClaw 官方文档《Model Providers》：https://docs.openclaw.ai/concepts/model-providers ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Getting Started》：https://docs.openclaw.ai/start/getting-started ↩︎
OpenClaw 官方文档《Chat Channels》：https://docs.openclaw.ai/channels ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Plugins》：https://docs.openclaw.ai/tools/plugin ↩︎
OpenClaw 官方 FAQ《How do I install skills on Linux》：https://docs.openclaw.ai/help/faq ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Skills》：https://docs.openclaw.ai/tools/skills ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《ACP CLI》：https://docs.openclaw.ai/cli/acp ↩︎ ↩︎
GitHub Discussion《How to connect Notion to OpenClaw agent via MCP or API?》：https://github.com/openclaw/openclaw/discussions/22164 ↩︎ ↩︎
GitHub Issue《Feature: MCP server config support in openclaw.json》：https://github.com/openclaw/openclaw/issues/43509 ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Getting Started》：https://docs.openclaw.ai/start/getting-started ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Security》：https://docs.openclaw.ai/gateway/security ↩︎ ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方安全检查 / FAQ / Troubleshooting 相关文档汇总：https://docs.openclaw.ai/gateway/security ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方 FAQ《What are the minimum VPS requirements and recommended OS》：https://docs.openclaw.ai/help/faq ↩︎
腾讯云官方文档《云服务器端口问题》：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2502 ↩︎
OpenClaw 官方《Onboarding Wizard Reference》：https://docs.openclaw.ai/reference/wizard ↩︎
火山引擎官方文档《兼容 OpenAI SDK》：https://www.volcengine.com/docs/82379/1330626 ↩︎
OpenClaw 官方文档《Onboarding Overview / Custom Provider》：https://docs.openclaw.ai/start/onboarding-overview ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Configuration Examples》：https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration-examples ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Configuration》：https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Configuration》关于 hot reload：https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Feishu》：https://docs.openclaw.ai/channels/feishu ↩︎ ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《Community plugins》中的 WeChat 条目：https://docs.openclaw.ai/plugins/community ↩︎
社区插件 README《freestylefly/openclaw-wechat》：https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat ↩︎ ↩︎
OpenClaw 官方文档《LINE》：https://docs.openclaw.ai/channels/line ↩︎ ↩︎
华为官方检索摘要《OpenClaw接入-小艺开放平台》：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/service/openclaw-0000002518410344 ↩︎
华为官方检索摘要《鸿蒙智能体 / 编排方式差异》：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/service/differences-in-arrangement-modes-0000002471344117 ↩︎
华为开发者论坛摘要《小艺智能体接入OpenClaw》：https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0208208462710973190?fid=0109140870620153026 ↩︎
OpenClaw 官方文档《ClawHub》：https://docs.openclaw.ai/tools/clawhub ↩︎
OpenClaw 官方默认 AGENTS 参考（mcporter 描述）：https://docs.openclaw.ai/reference/AGENTS.default ↩︎
GitHub Issue 片段《MCP servers works with mcporter today》：https://github.com/openclaw/openclaw/issues/20681 ↩︎
GitHub Issue《Auto-configure Z.AI MCP tools during onboard》：https://github.com/openclaw/openclaw/issues/19101 ↩︎
OpenClaw 官方文档《Security Audit Checklist》：https://docs.openclaw.ai/gateway/security ↩︎

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