OpenClaw + MCP：给自托管 AI 助手接上任意工具

填好配置后，启动 gateway：

openclaw gateway --port 18789

接上通道

现在把飞书或 Telegram 接进来，助手就能在聊天里调用 MCP 工具了：

# 飞书
openclaw channels login feishu
# Telegram
openclaw channels login telegram

别小看这几行配置——消息入口和工具链就串起来了。

一些好用的 MCP Server

官方已经放出几个服务器，直接 npx 就能跑：

社区也贡献了不少：

实战：每天自动出日报

一个挺实在的用法——每天早上 9 点，让 AI 助手自动去 GitHub 拉昨天的 commits，从 Sentry 拉错误报告，汇总成日报发到飞书群。

配置文件可以这么写：

{
  "acp": {
    "mcpServers": {
      "github": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
        "env": {
          "GITHUB_TOKEN": "xxx"
        }
      },
      "sentry": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sentry"],
        "env": {
          "SENTRY_TOKEN": "xxx"
        }
      }
    }
  },
  "cron": {
    "dailyReport": {
      "cron": "0 9 * * *",
      "task": "生成昨日工作报告"
    }
  }
}

时间一到，AI 助手会按这个顺序干活：

1. 从 GitHub 取出昨天的 commits；
2. 从 Sentry 取出昨天的错误报告；
3. 汇总成一条日报消息；
4. 推到飞书群里。

整个流程全自动，不用自己每天重复复制粘贴。

MCP 和传统插件到底差在哪

简单说，MCP 解决的是'写一次，哪里都能用'的问题。

安全与维护的一点提醒

• 文件系统服务器一定要限制目录范围，而且可以设 readOnly: true：

{
  "acp": {
    "mcpServers": {
      "filesystem": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/safe-dir"],
        "env": {},
        "readOnly": true
      }
    }
  }
}

• 只加载你真正需要的 MCP Server，别什么都往上加，免得授权范围过大。
• 想查看 MCP 调用日志，用：

openclaw logs --filter mcp

这样出问题的时候有迹可循。

这条路还在快速进化

MCP 协议迭代很快，Anthropic 在陆续推出更多官方服务器，企业级权限管理和性能优化也在跟进。OpenClaw 这边计划支持动态加载 MCP Server、可视化配置界面，还有更细的监控和调试工具。

如果你已经在用飞书或 Telegram 作为消息入口，把 MCP 接进去，等于给助手配了一套标准化的工具接口。数据放在自己服务器上，渠道统一，工具复用，比我以前在各个平台单独维护插件省心多了。

参考

• MCP 官方文档
• OpenClaw 官方文档
• MCP Server 仓库
• Anthropic MCP Helpers