OpenClaw-Docker-CN-IM

🚀 推荐搭配：OpenClaw 功能强大但 Token 消耗较大，推荐配合 AIClient-2-API 项目使用，将各大 AI 客户端转换为标准 API 接口，实现无限 Token 调用，彻底解决 Token 焦虑！本项目已支持 OpenAI 和 Claude 两种协议，可直接对接 AIClient-2-API 服务。

项目简介

OpenClaw 中国 IM 插件整合版 Docker 镜像，预装并配置了飞书、钉钉、QQ机器人、企业微信等主流中国 IM 平台插件，让您可以快速部署一个支持多个中国 IM 平台的 AI 机器人网关。

项目地址: https://github.com/justlovemaki/OpenClaw-Docker-CN-IM

核心特性

🚀 开箱即用：预装所有中国主流 IM 平台插件
🔧 灵活配置：通过环境变量轻松配置各平台凭证
🐳 Docker 部署：一键启动，无需复杂配置
📦 数据持久化：支持配置和工作空间数据持久化
💻 OpenCode AI：内置 AI 代码助手，支持智能代码生成和分析
🎭 Playwright：预装浏览器自动化工具，支持网页操作和截图
🗣️ 中文 TTS：支持中文语音合成（Text-to-Speech）

历史更新

点击展开查看历史更新记录

2026 年 3 月

日期	版本	更新内容
2026-03-11	`2026.3.8`	升级 OpenClaw 到 `2026.3.8`，并调整镜像环境与飞书官方插件预更新流程新增 `PRIMARY_MODEL`，增强图片模型与多 Provider 配置能力 QQ 机器人新增 `QQBOT_BOTS_JSON` 多 Bot 配置支持企业微信重构为账号中心配置，补充默认账号、命令、动态 Agent 等能力，并兼容旧版环境变量重构配置同步逻辑，完善 QQ / WeCom 多账号处理与插件启停联动补充飞书官方插件安装说明及异常处理指引
2026-03-08	`2026.3.2-f3`	修复企业微信插件在显式禁用时被错误启用的问题修复模型名称中包含多个斜杠时的前缀判断逻辑（合并 PR #87）更新 Dockerfile 中企业微信插件的安装方式，移除非必要版本锁增加 README 历史更新记录模块集成飞书官方团队插件 CLI 工具（`feishu-plugin-onboard`），支持日历、任务、多维表格等 OAPI 能力新增独立安装容器配置，可通过 `docker compose --profile tools` 执行飞书官方插件安装向导
2026-03-04	`2026.3.2-f2`	支持企业微信多账号配置并标准化配置结构优化飞书配置兼容性，增加 `accounts.main` 到 `default` 的自动迁移逻辑修复配置同步脚本中环境变量传递问题
2026-03-02	`2026.3.1`	更新依赖版本改进模型同步配置检查

支持的平台

IM 平台

✅ 飞书官方团队插件（推荐，支持完整 OAPI 工具）
✅ 飞书（Feishu/Lark 旧版内置插件）
✅ 钉钉（DingTalk）
✅ QQ 机器人（QQ Bot）
✅ 企业微信（WeCom）

集成工具

✅ OpenCode AI - AI 代码助手
✅ Playwright - 浏览器自动化
✅ 中文 TTS - 语音合成
✅ FFmpeg - 语音/视频格式转换
✅ 飞书官方 OAPI 工具集（日历、任务、多维表格等）

Docker 镜像地址

Docker Hub: https://hub.docker.com/r/justlikemaki/openclaw-docker-cn-im

docker pull justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest

快速开始

方式一：使用预构建镜像（推荐）

1. 下载配置文件

wget https://raw.githubusercontent.com/justlovemaki/OpenClaw-Docker-CN-IM/main/docker-compose.yml
wget https://raw.githubusercontent.com/justlovemaki/OpenClaw-Docker-CN-IM/main/.env.example

2. 配置环境变量

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑配置文件（至少配置 AI 模型相关参数）
nano .env

最小配置示例：

环境变量	说明	示例值
`MODEL_ID`	AI 模型名称	`gpt-4`
`BASE_URL`	AI 服务 API 地址	`https://api.openai.com/v1`
`API_KEY`	AI 服务 API 密钥	`sk-xxx...`

💡 提示：IM 平台配置为可选项，可以先启动服务，后续再配置需要的平台。

3. 启动服务

docker-compose up -d

4. 查看日志

docker-compose logs -f

5. 停止服务

docker-compose down

6. 进入容器

如需进入容器进行调试或执行命令：

# 使用 docker-compose 进入容器
docker-compose exec openclaw-gateway /bin/bash

# 或使用 docker 命令进入容器
docker exec -it openclaw-gateway /bin/bash

进入容器后，请先执行 su node 切换到 node 用户，然后再执行相关命令（否则可能会由于权限问题导致命令执行失败）：

# 切换到 node 用户（必需）
su node

# 查看 OpenClaw 版本
openclaw --version

# 查看配置文件
cat ~/.openclaw/openclaw.json

# 查看工作空间
ls -la ~/.openclaw/workspace

# 手动执行配对命令（如 Telegram）
openclaw pairing approve telegram {token}

# 手动安装官方飞书插件
feishu-plugin-onboard install

方式二：自行构建镜像

如果您需要自定义镜像或进行开发调试，可以选择自行构建：

1. 克隆项目

git clone https://github.com/justlovemaki/OpenClaw-Docker-CN-IM.git
cd OpenClaw-Docker-CN-IM

2. 构建镜像

docker build -t justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest .

3. 配置环境变量

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑配置文件（至少配置 AI 模型相关参数）
nano .env

4. 启动服务

docker-compose up -d

配置指南

AI 模型配置

本项目支持 OpenAI 协议和 Claude 协议两种 API 格式。

💡 推荐模型：推荐使用 gemini-3-flash-preview 模型，该模型具有超大上下文窗口（1M tokens）、快速响应速度和优秀的性价比，非常适合作为 OpenClaw 的后端模型。

基础配置参数

参数	说明	默认值
`MODEL_ID`	模型名称	`model id`
`PRIMARY_MODEL`	显式指定 `agents.defaults.model.primary`，使用完整 `provider/model` 引用	留空
`IMAGE_MODEL_ID`	图片模型名称，可单独指定；支持直接填写完整 `provider/model` 引用	留空
`BASE_URL`	Provider Base URL	`http://xxxxx/v1`
`API_KEY`	Provider API Key	`123456`
`API_PROTOCOL`	API 协议类型	`openai-completions`
`CONTEXT_WINDOW`	模型上下文窗口大小	`200000`
`MAX_TOKENS`	模型最大输出 tokens	`8192`

协议类型说明

协议类型	适用模型	Base URL 格式	特殊特性
`openai-completions`	OpenAI、Gemini 等	需要 `/v1` 后缀	-
`anthropic-messages`	Claude	不需要 `/v1` 后缀	Prompt Caching、Extended Thinking

配置示例

OpenAI 协议（Gemini 模型）

MODEL_ID=gemini-3-flash-preview
BASE_URL=http://localhost:3000/v1
API_KEY=your-api-key
API_PROTOCOL=openai-completions
CONTEXT_WINDOW=1000000
MAX_TOKENS=8192

Claude 协议（Claude 模型）

MODEL_ID=claude-sonnet-4-5
BASE_URL=http://localhost:3000
API_KEY=your-api-key
API_PROTOCOL=anthropic-messages
CONTEXT_WINDOW=200000
MAX_TOKENS=8192

指定其它 Provider 作为默认主模型

默认情况下，项目会把 MODEL_ID 的第一个值同步为 agents.defaults.model.primary，并自动补全为 default/...。

如果你配置了第二个 provider，且希望把它的模型设为默认主模型，同时让图片模型也切到其它 provider，可以这样配置：

MODEL_ID=dashscope/qwen3.5-plus
MODEL2_NAME=aliyun
MODEL2_MODEL_ID=qwen-max,qwen3.5-plus,qwen-vl-max
PRIMARY_MODEL=aliyun/qwen3.5-plus
IMAGE_MODEL_ID=aliyun/qwen-vl-max

此时：

models.providers.default 仍由 MODEL_ID 生成
models.providers.aliyun 由 MODEL2_* 生成
agents.defaults.model.primary 会优先使用 PRIMARY_MODEL
agents.defaults.imageModel.primary 会直接使用 IMAGE_MODEL_ID；若未填写，则回退到 MODEL_ID

优先级如下：

主模型：PRIMARY_MODEL → MODEL_ID
图片模型：IMAGE_MODEL_ID → MODEL_ID

注意：PRIMARY_MODEL 和 IMAGE_MODEL_ID 都可以填写完整引用，即 provider/model 格式，例如：

default/dashscope/qwen3.5-plus
aliyun/qwen3.5-plus
aliyun/qwen-vl-max
model2/claude-sonnet-4-5

Gateway 配置

参数	说明	默认值
`OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN`	Gateway 访问令牌	`123456`
`OPENCLAW_GATEWAY_BIND`	绑定地址	`lan`
`OPENCLAW_GATEWAY_PORT`	Gateway 端口	`18789`
`OPENCLAW_BRIDGE_PORT`	Bridge 端口	`18790`

工作空间配置

参数	说明	默认值
`WORKSPACE`	工作空间目录	`/home/node/.openclaw/workspace`

常见问题

Q: 修改了环境变量但配置没有生效？

容器启动时只有在配置文件不存在时才会生成新配置。如需重新生成配置，请删除现有配置文件：

# 删除配置文件
rm ~/.openclaw/openclaw.json
# 重启容器
docker-compose restart

或者直接删除整个数据目录重新开始：

rm -rf ~/.openclaw
docker-compose up -d

Q: 连接 AIClient-2-API 失败？

确认 AIClient-2-API 服务运行中
检查 Base URL 是否正确（OpenAI 协议需要 /v1 后缀）
尝试使用 127.0.0.1 替代 localhost

Q: 401 错误？

检查 API Key 是否正确配置
确认环境变量 API_KEY 已设置

Q: 模型不可用？

在 AIClient-2-API Web UI 确认已配置对应提供商
重启容器：docker-compose restart

Q: 飞书机器人能发消息但收不到消息？

检查是否配置了事件订阅（最容易遗漏的配置）
确认事件配置方式选择了"使用长连接接收事件"
确认已添加 im.message.receive_v1 事件

Q: Telegram 机器人如何配对？

如果需要启用 Telegram，必须提供有效的 TELEGRAM_BOT_TOKEN，启用后需要进入容器（参考“进入容器”章节）执行以下命令进行配对审批：

# 先切换到 node 用户
su node

# 执行配对审批
openclaw pairing approve telegram {token}

并且需要重启 Docker 服务使配置生效。

Q: 同样的启动命令，为什么有人报错 `Permission denied`？

这通常不是命令本身不稳定，而是运行上下文变化导致：宿主机挂载目录所有者（UID/GID）与容器内进程用户不一致。

为什么会“偶发”

同样是 docker compose up -d，但目录来源不同：
- 你手动创建目录：可能是当前用户（如 1000:1000）
- Docker 自动创建或使用 sudo 创建：可能是 root:root（0:0）
本镜像最终以 node 用户运行网关；若挂载目录归属不匹配，就可能无法写入。

快速排查

# 1) 看宿主机目录归属（Linux）
ls -ln ~/.openclaw

# 2) 看容器内运行用户
docker run --rm justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest id

若容器用户是 uid=1000，而宿主机目录是 uid=0 且权限不足，就会报错。

解决方案（推荐顺序）

sudo chown -R 1000:1000 ~/.openclaw

显式指定容器运行用户（可选）

在 .env 中设置：

OPENCLAW_RUN_USER=1000:1000

然后重启：

docker compose up -d

SELinux 场景（CentOS/RHEL/Fedora）

若权限看起来没问题但仍拒绝访问，请给挂载卷加 :z 或 :Z 标签。

本项目已做的稳态处理

docker-compose.yml 新增可选 user 配置：OPENCLAW_RUN_USER（默认 0:0）
init.sh 启动时会：
- 打印挂载目录当前 UID/GID 与目标 UID/GID
- 尝试自动修复 /home/node/.openclaw 权限
- 若仍不可写，输出明确的修复命令并失败退出，避免“有时成功有时报错”的隐性状态

注意事项

确保宿主机的 18789 和 18790 端口未被占用
配置文件中的敏感信息（如 API 密钥、令牌）应妥善保管
首次运行时会自动创建必要的目录和配置文件，包括 openclaw.json 配置文件，已存在时不会覆盖
容器以 node 用户身份运行，确保挂载的卷有正确的权限
IM 平台配置均为可选项，可根据实际需求选择性配置
使用 OpenAI 协议时，Base URL 需要包含 /v1 后缀
使用 Claude 协议时，Base URL 不需要 /v1 后缀

IM 平台配置

飞书配置

1. 获取飞书机器人凭证

在飞书开放平台创建自建应用
添加应用能力-机器人
在凭证页面获取 App ID 和 App Secret
开启所需权限（见下方）⚠️ 重要
配置事件订阅（见下方）⚠️ 重要

2. 必需权限（租户级别）

权限	范围	说明
`im:message`	消息	发送和接收消息（核心权限）
`im:message.p2p_msg:readonly`	私聊	读取发给机器人的私聊消息
`im:message.group_at_msg:readonly`	群聊	接收群内 @机器人的消息
`im:message:send_as_bot`	发送	以机器人身份发送消息
`im:resource`	媒体	上传和下载图片/文件
`im:chat.members:bot_access`	群成员	获取群成员信息
`im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read`	聊天事件	读取机器人单聊事件

3. 推荐权限（租户级别）

权限	范围	说明
`contact:user.employee_id:readonly`	用户信息	获取用户员工 ID（用于用户识别）
`im:message:readonly`	读取	获取历史消息
`application:application:self_manage`	应用管理	应用自我管理
`application:bot.menu:write`	机器人菜单	配置机器人菜单
`event:ip_list`	IP 列表	获取飞书服务器 IP 列表

4. 可选权限（租户级别）

权限	范围	说明
`aily:file:read`	AI 文件读取	读取 AI 助手文件
`aily:file:write`	AI 文件写入	写入 AI 助手文件
`application:application.app_message_stats.overview:readonly`	消息统计	查看应用消息统计概览
`corehr:file:download`	人事文件	下载人事系统文件

5. 用户级别权限（可选）

权限	范围	说明
`aily:file:read`	AI 文件读取	以用户身份读取 AI 助手文件
`aily:file:write`	AI 文件写入	以用户身份写入 AI 助手文件
`im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read`	聊天事件	以用户身份读取机器人单聊事件

官方飞书插件推荐权限 JSON（默认折叠）

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "contact:contact.base:readonly",
      "docx:document:readonly",
      "im:chat:read",
      "im:chat:update",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message.pins:read",
      "im:message.pins:write_only",
      "im:message.reactions:read",
      "im:message.reactions:write_only",
      "im:message:readonly",
      "im:message:recall",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:message:send_multi_users",
      "im:message:send_sys_msg",
      "im:message:update",
      "im:resource",
      "application:application:self_manage",
      "cardkit:card:write",
      "cardkit:card:read"
    ],
    "user": [
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "offline_access",
      "base:app:copy",
      "base:field:create",
      "base:field:delete",
      "base:field:read",
      "base:field:update",
      "base:record:create",
      "base:record:delete",
      "base:record:retrieve",
      "base:record:update",
      "base:table:create",
      "base:table:delete",
      "base:table:read",
      "base:table:update",
      "base:view:read",
      "base:view:write_only",
      "base:app:create",
      "base:app:update",
      "base:app:read",
      "board:whiteboard:node:create",
      "board:whiteboard:node:read",
      "calendar:calendar:read",
      "calendar:calendar.event:create",
      "calendar:calendar.event:delete",
      "calendar:calendar.event:read",
      "calendar:calendar.event:reply",
      "calendar:calendar.event:update",
      "calendar:calendar.free_busy:read",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.base:readonly",
      "contact:user:search",
      "docs:document.comment:create",
      "docs:document.comment:read",
      "docs:document.comment:update",
      "docs:document.media:download",
      "docs:document:copy",
      "docx:document:create",
      "docx:document:readonly",
      "docx:document:write_only",
      "drive:drive.metadata:readonly",
      "drive:file:download",
      "drive:file:upload",
      "im:chat.members:read",
      "im:chat:read",
      "im:message",
      "im:message.group_msg:get_as_user",
      "im:message.p2p_msg:get_as_user",
      "im:message.send_as_user",
      "im:message:readonly",
      "search:docs:read",
      "search:message",
      "space:document:delete",
      "space:document:move",
      "space:document:retrieve",
      "task:comment:read",
      "task:comment:write",
      "task:task:read",
      "task:task:write",
      "task:task:writeonly",
      "task:tasklist:read",
      "task:tasklist:write",
      "wiki:node:copy",
      "wiki:node:create",
      "wiki:node:move",
      "wiki:node:read",
      "wiki:node:retrieve",
      "wiki:space:read",
      "wiki:space:retrieve",
      "wiki:space:write_only"
    ]
  }
}

6. 事件订阅 ⚠️

这是最容易遗漏的配置！ 如果机器人能发消息但收不到消息，请检查此项。

在飞书开放平台的应用后台，进入 事件与回调 页面：

事件配置方式：选择 使用长连接接收事件（推荐）
添加事件订阅，勾选以下事件：

事件	说明
`im.message.receive_v1`	接收消息（必需）
`im.message.message_read_v1`	消息已读回执
`im.chat.member.bot.added_v1`	机器人进群
`im.chat.member.bot.deleted_v1`	机器人被移出群

确保事件订阅的权限已申请并通过审核

7. 环境变量配置

在 .env 文件中添加：

FEISHU_APP_ID=your-app-id
FEISHU_APP_SECRET=your-app-secret
# 官方飞书插件独立开关，安装官方插件后建议显式开启
FEISHU_OFFICIAL_PLUGIN_ENABLED=true

💡 参考项目：clawdbot-feishu - 飞书机器人完整实现示例

飞书官方团队插件配置

本项目已集成飞书官方团队插件 CLI 工具。在容器运行后，推荐按照以下步骤完成配置以获得更强大的能力：

不要在主服务容器内执行安装： feishu-plugin-onboard install 会主动触发 OpenClaw 服务重载/重启；如果直接在 openclaw-gateway 容器内执行，会打断当前容器里的主进程。
使用独立安装容器执行向导：先启动主服务：docker compose up -d openclaw-gateway

再启动工具容器：docker compose --profile tools up -d openclaw-installer

如果此前创建过异常退出的旧容器，先执行：docker compose --profile tools rm -sf openclaw-installer

进入工具容器并切换用户： docker exec -it openclaw-installer bash

su node
在工具容器内执行安装向导：运行 feishu-plugin-onboard install。
- 程序会询问是否卸载旧的 lark-office MCP，输入 Y`。
- 输入您的飞书应用 AppID 和 AppSecret。
由于 openclaw-installer 只是一次性工具容器，不承载 Gateway 主进程，因此这里发生服务重启不会把主网关容器安装流程打断。

如果出现 plugin not found: feishu-openclaw-plugin，说明飞书官方团队插件尚未完成交互式安装，当前镜像里只预装了 feishu-plugin-onboard CLI 工具，并不会在构建阶段自动完成插件注册。此时请继续在工具容器内执行交互式命令 feishu-plugin-onboard install，安装完成后再在 .env 中配置 FEISHU_OFFICIAL_PLUGIN_ENABLED=true 显式开启官方插件。

如有以下报错：Error: OpenClaw version mismatch. Expected >= 2026.2.26, found OpenClaw 2026.3.8 (3caab92). Please upgrade. 运行 feishu-plugin-onboard update 代替安装命令
完成配对：
- 在飞书给机器人发消息获取配对码。
- 在主服务容器或工具容器中执行：openclaw pairing approve feishu <配对码> --notify
常用管理指令：
- 状态检查：feishu-plugin-onboard doctor
- 自动修复：feishu-plugin-onboard doctor --fix
- 更新插件：feishu-plugin-onboard update
- 批量授权：在飞书对话框输入 /feishu auth
安装完成后可关闭工具容器： docker compose --profile tools stop openclaw-installer 或 docker compose --profile tools rm -sf openclaw-installer

钉钉配置

1. 创建钉钉应用

访问钉钉开发者后台
创建企业内部应用
添加「机器人」能力
配置消息接收模式为 Stream 模式
发布应用

2. 获取凭证

从开发者后台获取：

Client ID（AppKey）
Client Secret（AppSecret）
Robot Code（与 Client ID 相同）
Corp ID（与 Client ID 相同）
Agent ID（应用 ID）

3. 环境变量配置

在 .env 文件中添加：

DINGTALK_CLIENT_ID=your-dingtalk-client-id
DINGTALK_CLIENT_SECRET=your-dingtalk-client-secret
DINGTALK_ROBOT_CODE=your-dingtalk-robot-code
DINGTALK_CORP_ID=your-dingtalk-corp-id
DINGTALK_AGENT_ID=your-dingtalk-agent-id

参数说明：

DINGTALK_CLIENT_ID - 必需，钉钉应用的 Client ID（AppKey）
DINGTALK_CLIENT_SECRET - 必需，钉钉应用的 Client Secret（AppSecret）
DINGTALK_ROBOT_CODE - 可选，机器人 Code，默认与 Client ID 相同
DINGTALK_CORP_ID - 可选，企业 ID
DINGTALK_AGENT_ID - 可选，应用 Agent ID

💡 参考项目：openclaw-channel-dingtalk - 钉钉渠道完整实现示例

QQ 机器人配置

1. 获取 QQ 机器人凭证

访问 QQ 开放平台
创建机器人应用
获取 AppID 和 AppSecret（ClientSecret）
获取主机在公网的 IP，配置到 IP 白名单

2. 环境变量配置

在 .env 文件中添加：

QQBOT_APP_ID=你的AppID
QQBOT_CLIENT_SECRET=你的AppSecret

💡 参考项目：qqbot - QQ 机器人完整实现示例

企业微信配置

1. 获取企业微信凭证

访问企业微信管理后台
进入"应用管理"，用 API 模式创建一个或多个"智能机器人"应用
在每个应用的"接收消息"配置中设置 Token 和 EncodingAESKey
配置对应回调 URL（见下方单账号/多账号路径说明）

2. 单账号配置（兼容旧格式）

在 .env 文件中添加：

WECOM_TOKEN=your-token
WECOM_ENCODING_AES_KEY=your-aes-key

启动后会自动写入 channels.wecom.default 结构，旧配置无需手工迁移。

3. 多账号配置（Multi-Bot）

在 openclaw.json 的 channels.wecom 下使用字典结构，每个 key 为账号 ID（如 bot1、bot2），每个 value 为该账号独立配置：

{
  "channels": {
    "wecom": {
      "bot1": {
        "token": "Bot1 的 Token",
        "encodingAesKey": "Bot1 的 EncodingAESKey",
        "adminUsers": ["admin1"],
        "agent": {
          "corpId": "企业 CorpID",
          "corpSecret": "Bot1 应用 Secret",
          "agentId": 1000001,
          "token": "Bot1 回调 Token",
          "encodingAesKey": "Bot1 回调 EncodingAESKey"
        },
        "webhooks": {
          "ops-group": "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx"
        }
      },
      "bot2": {
        "token": "Bot2 的 Token",
        "encodingAesKey": "Bot2 的 EncodingAESKey",
        "agent": {
          "corpId": "企业 CorpID",
          "corpSecret": "Bot2 应用 Secret",
          "agentId": 1000002
        }
      }
    }
  }
}

4. 多账号环境变量配置（Docker Compose）

现在支持直接在 .env.example / .env 中通过 WECOM_BOTS_JSON 配置多账号，并由 docker-compose.yml 自动透传到容器。

示例（单行 JSON）：

WECOM_BOTS_JSON={"bot1":{"token":"t1","encodingAesKey":"k1","agent":{"corpId":"wwxxx","corpSecret":"s1","agentId":1000001}},"bot2":{"token":"t2","encodingAesKey":"k2","agent":{"corpId":"wwxxx","corpSecret":"s2","agentId":1000002}}}

说明：

WECOM_BOTS_JSON 会与现有 channels.wecom 做深度合并，不会粗暴覆盖整个对象
若同时配置了 WECOM_TOKEN / WECOM_ENCODING_AES_KEY，会写入 default 账号
若 WECOM_BOTS_JSON 中也包含 default，其字段会覆盖同名字段

5. 多账号规则与回调路径

账号 ID 仅支持小写字母、数字、-、_
旧单账号结构（token 直接写在 wecom 下）会自动识别并迁移为 default 账号
WeCom 机器人回调路径按账号分配：/webhooks/wecom/{accountId}，例如 bot1 对应 /webhooks/wecom/bot1
Agent 回调路径按账号分配：/webhooks/app/{accountId}，例如 bot2 对应 /webhooks/app/bot2
动态会话 ID 按账号隔离：wecom-{accountId}-dm-{userId}、wecom-{accountId}-group-{chatId}
启动时会自动检测重复 Token / Agent ID，避免消息路由冲突

⚠️ 多账号模式下，需要在企业微信后台为每个账号分别配置对应 URL（例如 /webhooks/wecom/bot1）。

💡 参考项目：openclaw-plugin-wecom - 企业微信插件完整实现示例

AIClient-2-API 配置指南

点击展开 AIClient-2-API 配置说明

本项目已支持 OpenAI 和 Claude 两种协议，可直接对接 AIClient-2-API 服务。

前置准备

启动 AIClient-2-API 服务
在 Web UI (http://localhost:3000) 配置至少一个提供商
记录配置文件中的 API Key

配置方式一：OpenAI 协议（推荐用于 Gemini）

在 .env 文件中配置：

MODEL_ID=gemini-3-flash-preview
BASE_URL=http://localhost:3000/v1
API_KEY=your-api-key
API_PROTOCOL=openai-completions
CONTEXT_WINDOW=1000000
MAX_TOKENS=8192

配置方式二：Claude 协议（推荐用于 Claude）

在 .env 文件中配置：

MODEL_ID=claude-sonnet-4-5
BASE_URL=http://localhost:3000
API_KEY=your-api-key
API_PROTOCOL=anthropic-messages
CONTEXT_WINDOW=200000
MAX_TOKENS=8192

指定特定提供商（可选）

如需指定特定提供商，可修改 Base URL：

# Kiro 提供的 Claude (OpenAI 协议)
BASE_URL=http://localhost:3000/claude-kiro-oauth/v1

# Kiro 提供的 Claude (Claude 协议)
BASE_URL=http://localhost:3000/claude-kiro-oauth

# Gemini CLI (OpenAI 协议)
BASE_URL=http://localhost:3000/gemini-cli-oauth/v1

# Antigravity (OpenAI 协议)
BASE_URL=http://localhost:3000/gemini-antigravity/v1

高级使用

使用 Docker 命令运行

如果不使用 Docker Compose，可以直接使用 Docker 命令：

docker run -d \
  --name openclaw-gateway \
  --cap-add=CHOWN \
  --cap-add=SETUID \
  --cap-add=SETGID \
  --cap-add=DAC_OVERRIDE \
  -e MODEL_ID=model id \
  -e BASE_URL=http://xxxxx/v1 \
  -e API_KEY=123456 \
  -e API_PROTOCOL=openai-completions \
  -e CONTEXT_WINDOW=200000 \
  -e MAX_TOKENS=8192 \
  -e FEISHU_APP_ID=your-app-id \
  -e FEISHU_APP_SECRET=your-app-secret \
  -e DINGTALK_CLIENT_ID=your-dingtalk-client-id \
  -e DINGTALK_CLIENT_SECRET=your-dingtalk-client-secret \
  -e DINGTALK_ROBOT_CODE=your-dingtalk-robot-code \
  -e DINGTALK_CORP_ID=your-dingtalk-corp-id \
  -e DINGTALK_AGENT_ID=your-dingtalk-agent-id \
  -e QQBOT_APP_ID=your-qqbot-app-id \
  -e QQBOT_CLIENT_SECRET=your-qqbot-client-secret \
  -e WECOM_TOKEN=your-token \
  -e WECOM_ENCODING_AES_KEY=your-aes-key \
  -e OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=123456 \
  -e OPENCLAW_GATEWAY_BIND=lan \
  -e OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18789 \
  -v ~/.openclaw:/home/node/.openclaw \
  -v ~/.openclaw/workspace:/home/node/.openclaw/workspace \
  -p 18789:18789 \
  -p 18790:18790 \
  --restart unless-stopped \
  justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest

数据持久化

容器使用以下卷进行数据持久化：

/home/node/.openclaw - OpenClaw 配置和数据目录
/home/node/.openclaw/workspace - 工作空间目录

端口说明

18789 - OpenClaw Gateway 端口
18790 - OpenClaw Bridge 端口

自定义配置文件

如果需要完全自定义配置文件，可以：

在宿主机创建配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json
挂载该目录到容器：-v ~/.openclaw:/home/node/.openclaw
容器启动时会检测到已存在的配置文件，跳过自动生成

开发者信息

项目文件说明

Dockerfile - Docker 镜像构建文件
init.sh - 容器初始化脚本（作为主程序运行）
docker-compose.yml - Docker Compose 配置文件
.env.example - 环境变量配置模板
.dockerignore - Docker 构建忽略文件
openclaw.json.example - OpenClaw 默认配置文件示例

构建镜像

docker build -t justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest .

初始化脚本功能

init.sh 脚本在容器启动时执行以下操作：

创建必要的目录结构
根据环境变量动态生成配置文件（如果不存在）
设置正确的文件权限
启动 OpenClaw Gateway 服务（verbose 模式）

配置文件生成

容器首次启动时，如果 /home/node/.openclaw/openclaw.json 不存在，初始化脚本会根据环境变量自动生成配置文件，包括：

模型配置：使用指定的模型和 Provider
通道配置：根据提供的环境变量启用相应的 IM 平台
Gateway 配置：端口、绑定地址、认证令牌
插件配置：自动启用相应的通道插件

安装的包

镜像中已全局安装以下 npm 包：

openclaw@latest - OpenClaw 主程序
opencode-ai@latest - OpenCode AI
playwright - Playwright 浏览器自动化工具
@openclaw/feishu - 飞书插件
clawdbot-channel-dingtalk - 钉钉插件（从 GitHub 安装）
qqbot - QQ 机器人插件（先克隆到 /tmp/qqbot，然后从本地目录安装）
openclaw-plugin-wecom - 企业微信插件（从 GitHub 安装）

启动命令

容器使用以下命令启动 OpenClaw：

openclaw gateway --verbose

这将以详细日志模式启动 Gateway 服务。

⭐ Star History

如果这个项目对您有帮助，请给我们一个 Star ⭐️！您的支持是我们持续改进的动力。

💖 赞助支持

如果您觉得这个项目对您有帮助，欢迎赞助支持我们的开发工作！

赞助者名单

感谢以下赞助者的支持：

赞助者列表将在这里更新

许可证

本项目基于 OpenClaw 构建，遵循 GNU General Public License v3.0 (GPL-3.0) 许可证。详见 LICENSE 文件。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 86 Commits
.github/workflows		.github/workflows
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml
init.sh		init.sh
openclaw.json.example		openclaw.json.example
push-to-dockerhub.sh		push-to-dockerhub.sh
push-to-ghcr.sh		push-to-ghcr.sh
sponsor.png		sponsor.png
version.txt		version.txt

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

OpenClaw-Docker-CN-IM

项目简介

核心特性

历史更新

2026 年 3 月

支持的平台

Docker 镜像地址

快速开始

方式一：使用预构建镜像（推荐）

1. 下载配置文件

2. 配置环境变量

3. 启动服务

4. 查看日志

5. 停止服务

6. 进入容器

方式二：自行构建镜像

1. 克隆项目

2. 构建镜像

3. 配置环境变量

4. 启动服务

配置指南

AI 模型配置

基础配置参数

协议类型说明

配置示例

指定其它 Provider 作为默认主模型

Gateway 配置

工作空间配置

常见问题

Q: 修改了环境变量但配置没有生效？

Q: 连接 AIClient-2-API 失败？

Q: 401 错误？

Q: 模型不可用？

Q: 飞书机器人能发消息但收不到消息？

Q: Telegram 机器人如何配对？

Q: 同样的启动命令，为什么有人报错 Permission denied？

为什么会“偶发”

快速排查

解决方案（推荐顺序）

本项目已做的稳态处理

注意事项

IM 平台配置

1. 获取飞书机器人凭证

2. 必需权限（租户级别）

3. 推荐权限（租户级别）

4. 可选权限（租户级别）

5. 用户级别权限（可选）

6. 事件订阅 ⚠️

7. 环境变量配置

飞书官方团队插件配置

1. 创建钉钉应用

2. 获取凭证

3. 环境变量配置

1. 获取 QQ 机器人凭证

2. 环境变量配置

1. 获取企业微信凭证

2. 单账号配置（兼容旧格式）

3. 多账号配置（Multi-Bot）

4. 多账号环境变量配置（Docker Compose）

5. 多账号规则与回调路径

AIClient-2-API 配置指南

前置准备

配置方式一：OpenAI 协议（推荐用于 Gemini）

配置方式二：Claude 协议（推荐用于 Claude）

指定特定提供商（可选）

高级使用

开发者信息

⭐ Star History

💖 赞助支持

赞助者名单

许可证

About

Resources

License

Uh oh!

Stars

Q: 同样的启动命令，为什么有人报错 `Permission denied`？

Packages