ClawRAG 连接器

OpenClaw 的大脑 —— 支持混合搜索的自托管 RAG 引擎。

⚠️ 本技能依赖 Docker。它将 OpenClaw 连接到您本地运行的 ClawRAG 实例。

什么是 ClawRAG？

开箱即用、面向生产的 RAG 基础设施，确保您的数据始终保留在本地：

• 🔒 隐私优先：向量数据库运行于您的本地机器
• 🔍 混合搜索：语义搜索 + 关键词（BM25）+ RRF 排序
• 📄 智能文档接入：通过 Docling 支持 PDF、Office 文档、Markdown 等格式
• 🧠 MCP 原生支持：与 OpenClaw 无缝集成

安装步骤

步骤 1：启动 ClawRAG（Docker）

git clone https://github.com/2dogsandanerd/ClawRag.git
cd ClawRag
cp .env.example .env
docker compose up -d

等待 http://localhost:8080/health 返回 OK 状态。

步骤 2：连接 OpenClaw

openclaw mcp add --transport stdio clawrag npx -y @clawrag/mcp-server

验证配置

测试您的部署是否成功：

curl http://localhost:8080/api/v1/rag/collections

功能特性

系统要求

• Docker + Docker Compose
• 4GB 及以上内存（如需本地运行 LLM，建议 8GB）
• 或：OpenAI / Anthropic API 密钥（用于调用云端 LLM）

架构图

OpenClaw ◄──MCP──► @clawrag/mcp-server ◄──HTTP──► ClawRAG API (localhost:8080)
                                           │
                                           ▼
                                    ┌─────────────┐
                                    │  ChromaDB   │
                                    │  (vectors)  │
                                    └─────────────┘

相关链接

• 📚 完整文档：https://github.com/2dogsandanerd/ClawRag#readme
• 🔧 API 参考：http://localhost:8080/docs（运行时可用）
• 🐛 问题反馈：https://github.com/2dogsandanerd/ClawRag/issues
• 📦 MCP 包：https://www.npmjs.com/package/@clawrag/mcp-server

标签

rag, vector, memory, search, documents, self-hosted, privacy, mcp, local-ai

ClawHub 上传元数据：

版本 1.2.0 更新日志

1.2.0 — ClawHub 首发版本

• OpenClaw 集成连接器技能
• 支持 MCP 服务器（@clawrag/mcp-server v1.1.0）
• 以 Docker 为首选部署方式
• 支持混合搜索（向量 + BM25）