MacOS 极简安装 OpenClaw Docker 版指南

完整权限列表可参考：https://docs.openclaw.ai/zh-CN/channels/feishu

2.5.5 事件与回调

使用长链接接收事件。 创建长链接环境：

conda create -n py38 python=3.8
conda activate py38
pip install lark-oapi -U

编写脚本 feishu_ws.py：

import lark_oapi as lark

def do_p2_im_message_receive_v1(data: lark.im.v1.P2ImMessageReceiveV1) -> None:
    print(f'[ do_p2_im_message_receive_v1 access ], data: {lark.JSON.marshal(data, indent=4)}')

event_handler = lark.EventDispatcherHandler.builder("", "") \
    .register_p2_im_message_receive_v1(do_p2_im_message_receive_v1) \
    .build()

def main():
    cli = lark.ws.Client("配置成应用的 App Id", "配置成应用的 App Secret", event_handler=event_handler, log_level=lark.LogLevel.DEBUG)
    cli.start()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动长链接：

python feishu_ws.py

启动后，'事件配置'与'回调配置'中的'保存'按钮可用。 '事件配置'中，添加所有'消息与群组'。 '回调配置'中，添加所有回调地址。

2.5.6 新建版本

发布版本后，飞书会收到审批通过消息，打开应用出现机器人聊天对话框。

2.6 Skills 及其他配置

默认选'No'或'Skip'。 配置 Gateway 服务，注意健康检查状态。 Dashboard 链接示例：http://127.0.0.1:18789/#token=xxxxxxx

2.7 启动 openclaw 容器（container）

docker start openclaw

2.8 openclaw 容器内启动 gateway

docker exec -it openclaw openclaw gateway run

2.9 openclaw 容器内使用 tui 对话

2.9.1 docker 应用内对话

在 Docker Desktop Containers 中点击 openclaw container，Exec，运行：

openclaw tui

2.9.2 新开终端对话

docker exec -it openclaw openclaw tui

2.10 openclaw 与飞书配对

2.10.1 回到飞书与机器人聊天

会提示需要配对。

2.10.2 在 docker 的 Container 终端内运行

openclaw pairing approve feishu CZQCNKEG

（替换实际配对码）

2.10.3 回到飞书继续聊天

配对成功，大功告成。

三、总结

本教程覆盖了 MacOS 系统下基于 Docker 部署 OpenClaw 并完成飞书机器人集成的全流程。核心逻辑是依托 Docker 实现标准化环境部署，再通过大模型 API 配置赋予工具 AI 核心能力，最后对接飞书开放平台实现办公场景落地。关键要点包括 Docker 环境正常启动、大模型 API 信息准确、飞书长链接稳定运行、权限配置完整、两端成功配对。完成部署后，可实现飞书端的 AI 对话、信息查询、任务处理等功能。