MAC环境部署OpenClaw+本地大模型方案

一、部署环境

硬件环境:Apple M3 Pro

模型:选择Qwen3.5:9b

软件:OpenClaw、Ollama

二、部署Ollama

步骤1、打开一个新的终端,输入下方命令安装ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

步骤2、运行 Ollama 并与 Llava 聊天

ollama run llava

启动成功后,ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务,可通过 http://localhost:11434 访问

三、部署OpenClaw

步骤1、一键部署OpenClaw+Qwen3.5:9b

ollama launch openclaw --model qwen3.5:9b

程序会自动部署OpenClaw与Qwen

步骤2、安全提示选择yes

安装成功进入如下界面,即可以通过命令行与Openclaw对话

步骤3、启动WebUI(可选)

模式情况下是启用CTL方式,启动openclawtui需要配置Gateway

在命令行中输入:openclaw config

选择gateway,如下是配置过程

◇ Select sections to configure

│ Gateway

◇ Gateway port

│ 18789

◇ Gateway bind mode

│ Loopback (Local only)

◇ Gateway auth

│ Token

◇ Tailscale exposure

│ Off

◇ Gateway token (blank to generate)

将生成的token粘贴下来,登陆http://127.0.0.1:18789/overview,将token配置网关令牌页面

配置完成即可通过TUI与openclawd对话了

四、附录更好本地模型方法

ollama提供了封装好的命令,可以直接替换openclaw使用的ollama模型ollama launch openclaw --model <模型名称>

如将open claw模型更换成ollama上运行的qwen3.5:27b,则执行如下命令:

ollama launch openclaw --model qwen3.5:27b

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【MCP】详细了解MCP协议:和function call的区别何在?如何使用MCP?

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本文介绍了MCP大模型上下文协议的的概念,并对比了MCP协议和function call的区别,同时用python sdk为例介绍了mcp的使用方式。 1. 什么是MCP? 官网:https://modelcontextprotocol.io/introduction 2025年,Anthropic提出了MCP协议。MCP全称为Model Context Protocol,翻译过来是大模型上下文协议。这个协议的主要为AI大模型和外部工具(比如让AI去查询信息,或者让AI操作本地文件)之间的交互提供了一个统一的处理协议。我们常用的USB TypeC接口(USB-C)统一了USB接口的样式,MCP协议就好比AI大模型中的USB-C,统一了大模型与工具的对接方式。 MCP协议采用了C/S架构,也就是服务端、客户端架构,能支持在客户端设备上调用远程Server提供的服务,同时也支持stdio流式传输模式,也就是在客户端本地启动mcp服务端。只需要在配置文件中新增MCP服务端,就能用上这个MCP服务器提供的各种工具,大大提高了大模型使用外部工具的便捷性。 MCP是开源协议,能让所有A

By Ne0inhk
【大模型系列篇】大模型基建工程:基于 FastAPI 自动构建 SSE MCP 服务器

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今天我们将使用FastAPI来构建 MCP 服务器,Anthropic 推出的这个MCP 协议,目的是让 AI 代理和你的应用程序之间的对话变得更顺畅、更清晰。FastAPI 基于 Starlette 和 Uvicorn,采用异步编程模型,可轻松处理高并发请求,尤其适合 MCP 场景下大模型与外部系统的实时交互需求,其性能接近 Node.js 和 Go,在数据库查询、文件操作等 I/O 密集型任务中表现卓越。 开始今天的正题前,我们来回顾下相关的知识内容: 《高性能Python Web服务部署架构解析》、《使用Python开发MCP Server及Inspector工具调试》、《构建智能体MCP客户端:完成大模型与MCP服务端能力集成与最小闭环验证》   FastAPI基础知识 安装依赖 pip install uvicorn, fastapi FastAPI服务代码示例  from fastapi import FastAPI app

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超详细图文教程:用vscode+copilot(代理模式)便捷使用mcp+一个范例:用自然语言进行3d建模

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在vscode使用claude mcp吧! 在vscode更新到最新版本(注意,这是前提)后,内置的copilot可以使用mcp了!!! 关于mcp(Model Context Protocol 模型上下文协议),可以参考我的上一篇文章: MCP个人理解+示例+集成管理+在python中调用示例,给AI大模型装上双手-ZEEKLOG博客 以下是使用教程: 1.点击左下角的齿轮状设置按钮,点击设置 2.在输入面板输入chat.agent.enabled,勾上勾选框 3.点击Ctrl+shift+P,输入reload,点击重新加载窗口,刷新窗口 4.打开copilot后,在右下角将模式改为代理即可。 5.点击工具按钮,开始安装mcp 先去github找到自己想要添加的mcp服务,以blender MCP为例,打开https://github.com/ahujasid/blender-mcp,可以在readme文档里看到详细的安装过程。可以看到,

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02-mcp-server案例分享-Excel 表格秒变可视化图表 HTML 报告,就这么简单

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1.前言 MCP Server(模型上下文协议服务器)是一种基于模型上下文协议(Model Context Protocol,简称MCP)构建的轻量级服务程序,旨在实现大型语言模型(LLM)与外部资源之间的高效、安全连接。MCP协议由Anthropic公司于2024年11月开源,其核心目标是解决AI应用中数据分散、接口不统一等问题,为开发者提供标准化的接口,使AI模型能够灵活访问本地资源和远程服务,从而提升AI助手的响应质量和工作效率。 MCP Server 的架构与工作原理 MCP Server 采用客户端-服务器(Client-Server)架构,其中客户端(MCP Client)负责与服务器建立连接,发起请求,而服务器端则处理请求并返回响应。这种架构确保了数据交互的高效性与安全性。例如,客户端可以向服务器发送请求,如“查询数据库中的某个记录”或“调用某个API”,而服务器则根据请求类型,调用相应的资源或工具,完成任务并返回结果。 MCP Server 支持动态发现和实时更新机制。例如,当新的资源或工具被添加到服务器时,

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