OpenClaw 集成 MCP 协议：构建自托管 AI 助手工具链

3. 启动网关

配置完成后，启动 Gateway 服务：

openclaw gateway --port 18789

4. 连接渠道

最后连接你的即时通讯工具，例如：

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

现在，你在飞书或 Telegram 发送消息，AI 助手就能通过 MCP 访问配置的工具了。

常用 MCP Server 推荐

官方服务器

社区服务器

• mcp-server-brave-search：Brave 搜索
• mcp-server-puppeteer：浏览器自动化
• mcp-server-sentry：Sentry 错误监控
• mcp-server-google-calendar：Google 日历

实战案例：日报自动生成

场景需求

每天自动从 GitHub 获取提交记录，从 Sentry 获取错误报告，生成日报发送到飞书。

配置要点

在配置文件中添加定时任务（cron）和对应的 MCP 服务器：

{
  "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"
    }
  }
}

运行效果

每天早上 9 点，AI 助手会自动执行以下流程：

1. 从 GitHub 拉取昨天的 commits。
2. 从 Sentry 抓取昨天的错误报告。
3. 汇总信息并生成日报文本。
4. 将结果推送到飞书群。

MCP vs 传统插件方案

最佳实践建议

1. 安全配置

默认情况下不要开放所有权限。对于文件系统服务器，建议设置为只读模式，并限制特定目录：

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

2. 按需加载

只配置实际需要的 MCP Server，避免过度授权带来的风险。

3. 日志监控

定期检查 MCP 调用日志，排查异常行为：

openclaw logs --filter mcp

总结

OpenClaw 配合 MCP 协议，为 AI 助手提供了标准化的工具接口能力：

1. 一次配置，多渠道使用：飞书、Telegram、Discord 通用。
2. 标准化工具生态：复用 Claude、VS Code 等平台的 MCP 服务器。
3. 自托管，数据安全：所有数据都在自己的服务器上。
4. 可扩展：随时添加新的 MCP Server。

通过这种方式，你可以逐步构建起属于自己的自动化工作流，让 AI 真正融入日常开发与管理中。

参考资料

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