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ClawRAG连接器Skill clawrag

ClawRAG 连接器是一个自托管、隐私优先的检索增强生成（RAG）引擎，专为 OpenClaw 设计。它通过 Docker 部署，将本地文档（如 PDF、Word、Markdown）转换为向量存储，并结合语义搜索与关键词匹配（BM25）进行混合查询，为 AI 应用提供准确、可溯源的答案。核心功能包括文档智能摄取、多知识库管理、MCP 原生集成，适用于需要数据本地化、高隐私保护的 AI 智能体、知识库问答和文档分析场景。关键词：自托管 RAG，向量数据库，混合搜索，文档智能，隐私保护，AI 智能体，知识库，本地部署。

RAG应用 4 次安装 132 次浏览 更新于 2/24/2026

ClawRAG 连接器

OpenClaw 的大脑 - 自托管的混合搜索 RAG 引擎。

⚠️ 此技能需要 Docker。它将 OpenClaw 连接到您的本地 ClawRAG 实例。

什么是 ClawRAG？

生产就绪的 RAG 基础设施，让您的数据保持本地化：

  • 🔒 隐私优先：向量数据库在您的机器上运行
  • 🔍 混合搜索：语义 + 关键词（BM25）+ RRF 排名
  • 📄 智能摄取：通过 Docling 处理 PDF、Office 文档、Markdown
  • 🧠 MCP 原生：与 OpenClaw 无缝集成

安装

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。

步骤 2：连接 OpenClaw

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

验证

测试您的设置：

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

功能

功能 描述
文档上传 通过 API 或文件夹上传 PDF、DOCX、TXT、MD
混合查询 向量相似度 + 关键词匹配
引用溯源 所有答案均附带来源追踪
多集合管理 按项目组织知识

要求

  • Docker + Docker Compose
  • 4GB+ 内存（本地 LLM 推荐 8GB）
  • 或：用于云端 LLM 的 OpenAI/Anthropic API 密钥

架构

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

链接

标签

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

ClawHub 上传元数据：

字段 值
Slug clawrag
显示名称 ClawRAG - 自托管 RAG 与记忆
版本 1.2.0
标签 rag, vector, memory, search, documents, self-hosted, privacy, mcp, local-ai

版本 1.2.0 更新日志

1.2.0 - ClawHub 首次发布

  • 用于 OpenClaw 集成的连接器技能
  • 支持 MCP 服务器（@clawrag/mcp-server v1.1.0）
  • Docker 优先部署
  • 混合搜索（向量 + BM25）