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OpenClaw网关
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AI工具

OpenClaw网关

基于 C# · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:openclaw-net
⭐ 340 Stars 🍴 64 Forks 💻 C# 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
MCP协议Agent运行时自托管网关.NETNativeAOT
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,OpenClaw网关 获评「强烈推荐」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.2 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

OpenClaw网关 是一款基于 C# 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是MCP协议、Agent运行时、自托管网关、.NET领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
OpenClaw网关 依赖 C# 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 C# 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 OpenClaw网关 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

自托管的MCP协议网关和Agent运行时框架,采用.NET与NativeAOT技术构建。支持本地部署Agent应用,提供高性能的AI代理执行环境,适合需要私有化部署和自主可控的企业和开发者。

OpenClaw网关 是一款基于 C# 开发的开源工具,专注于 MCP协议、Agent运行时、自托管网关 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 340
开发语言
C#
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
AI工具
Forks
64

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

自托管的MCP协议网关和Agent运行时框架,采用.NET与NativeAOT技术构建。支持本地部署Agent应用,提供高性能的AI代理执行环境,适合需要私有化部署和自主可控的企业和开发者。

OpenClaw网关 是一款基于 C# 开发的开源工具,专注于 MCP协议、Agent运行时、自托管网关 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/clawdotnet/openclaw.net
cd openclaw.net

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
openclaw.net --help

# 基本运行
openclaw.net [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/clawdotnet/openclaw.net
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# openclaw.net 配置说明
# 查看配置选项
openclaw.net --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export OPENCLAW.NET_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 20/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

OpenClaw.NET Logo

Quickstart

For a real local gateway from source:

export MODEL_PROVIDER_KEY="sk-..."
dotnet run --project src/OpenClaw.Cli -c Release -- start

When the gateway finishes startup it now prints explicit phase markers, a final OpenClaw gateway ready. block, the localhost URLs, Ctrl-C to stop, and any non-fatal startup notices under Started with notices:. Then open:

SurfaceURL
Web UI / Live Chathttp://127.0.0.1:18789/chat
Admin UIhttp://127.0.0.1:18789/admin
Integration APIhttp://127.0.0.1:18789/api/integration/status
MCP endpointhttp://127.0.0.1:18789/mcp

The root URL redirects to /chat. For the full first-run walkthrough (including the "First 10 Minutes" runbook and debugging flow), see docs/QUICKSTART.md. For the project shape and repository map before changing code, see docs/GETTING_STARTED.md.

If you want a direct gateway fallback instead of the full CLI onboarding flow, run:

dotnet run --project src/OpenClaw.Gateway -c Release -- --quickstart

--quickstart is interactive-only. It applies a minimal loopback-local profile for the current process, prompts for missing provider inputs, retries on the common first-run failures, and after a successful start can save the working setup to ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json.

If the CLI is already on your PATH, the same guided entrypoints are:

openclaw start
openclaw setup
openclaw setup launch --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json
openclaw setup service --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json --platform all
openclaw setup status --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json
openclaw upgrade check --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json
openclaw upgrade rollback --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json --offline

Useful follow-up commands and surfaces:

openclaw models presets
openclaw models packages
openclaw models install gemma-4-e4b --accept-license --path ~/Downloads/gemma-4-E4B-it-Q4_K_M.gguf --mmproj-path ~/Downloads/mmproj-gemma-4-E4B-it-Q8_0.gguf
openclaw models doctor
openclaw maintenance scan --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json
openclaw maintenance fix --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json --dry-run
openclaw skill new "Community Research Insight Extractor" --category research
openclaw skill validate community.research_insight
openclaw skills inspect ./skills/my-skill
openclaw compatibility catalog
openclaw insights
openclaw admin trajectory export --anonymize --output ./trajectory.jsonl
openclaw upgrade check --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json --offline
openclaw upgrade rollback --config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json --offline
openclaw migrate upstream --source ./upstream-agent --target-config ~/.openclaw/config/openclaw.settings.json
  • Skill inventory: /admin/skills
  • Maintenance report: /admin/maintenance
  • Observability summary: /admin/observability/summary
  • Operator insights: /admin/insights
  • Audit export: /admin/audit/export
  • Trajectory export: /admin/trajectory/export
  • Compatibility matrix: docs/COMPATIBILITY.md

For local Ollama setups, prefer the native root endpoint and an explicit preset:

openclaw setup --non-interactive --profile local --workspace ./workspace --provider ollama --model llama3.2 --model-preset ollama-general

OpenClaw.NET now treats Ollama as a first-class native provider at http://127.0.0.1:11434. Older /v1 endpoints still work for one compatibility cycle, but openclaw models doctor will flag them so you can migrate cleanly.

For OpenClaw-managed local inference, use provider embedded with an installable package. Gemma 4 is now the main embedded local model path:

openclaw models packages
openclaw models install gemma-4-e4b \
  --accept-license \
  --path ~/Downloads/gemma-4-E4B-it-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj-path ~/Downloads/mmproj-gemma-4-E4B-it-Q8_0.gguf
openclaw setup --provider embedded --model-preset embedded-gemma-4-e4b --model gemma-4-e4b
openclaw models status gemma-4-e4b

The package catalog includes Gemma 4 E2B, E4B, 31B, and 26B-A4B GGUF entries, plus the experimental Gemma 4 E2B LiteRT-LM package for adapter work. The older gemma-local-small-q4 Gemma 3 package remains available for smaller machines.

Embedded video support is frame-based: OpenClaw samples local video/* inputs into ordered image frames before calling the local sidecar, and Gemma 4 GGUF packages include the multimodal projector file needed for image-frame inputs. LiteRT-LM packages are experimental and require an OpenClaw-compatible adapter binary; see docs/LOCAL_MODELS.md.

Breaking change: browser admin usage is account/session-first. Use named operator accounts for /admin, and use operator account tokens for Companion, CLI, API, and websocket clients.
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-21

优质的MCP实现方案,.NET+NativeAOT技术栈选择合理,支持本地化部署。代码活跃度高,适合企业级应用。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:openclaw-net 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

openclaw-net 是一款C#开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Self-hosted OpenClaw gateway + agent runtime in .NET (NativeAOT-friendly)。⭐340 · C# 主要应用场景包括:私有化Agent应用部署、企业AI自动化流程、自主可控智能代理系统。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:OpenClaw网关 的核心功能完整,质量优秀。对于AI爱好者来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

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🌐 原始信息
原始名称 openclaw-net
原始描述 开源MCP工具:Self-hosted OpenClaw gateway + agent runtime in .NET (NativeAOT-friendly)。⭐340 · C#
Topics MCP协议Agent运行时自托管网关.NETNativeAOT
GitHub https://github.com/clawdotnet/openclaw.net
License MIT
语言 C#
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/clawdotnet/openclaw.net

收录时间:2026-05-21 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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