AI 原生接口

MCP Server

将你的 ClawButler 实例暴露为 MCP(Model Context Protocol)服务器,让 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 助手直接管理你的 Agent。

当前状态#

当前状态
当前 MCP 覆盖面聚焦在治理主线:Agent、成本与预算、配置安全、审计、连接器、健康检查、Runbook、最小治理预览 / 证据入口,以及 Runtime Host 发现、attach-mode session sync 和只读 managed inspection。认证方式仍然是 Bearer Token,但长期自动化现在应优先使用最小权限的组织级 service token。Hermes / Claude Code / Codex 的 Runtime Host 工具仍属于部分支持路径,不等价于 OpenClaw 的 provider-native 原生治理。

工作原理#

MCP Server 是 AI 助手与 ClawButler API 之间的轻量协议桥梁。它将自然语言意图转换为结构化的 API 调用,让你可以通过任何 MCP 兼容客户端管理 Agent 舰队。

text
┌──────────────────┐     stdio / HTTP     ┌─────────────────┐     REST API     ┌──────────────────┐
│   AI 助手        │ ◄──────────────────► │  MCP Server     │ ◄─────────────► │  ClawButler API  │
│  (Claude 等)     │       MCP 协议       │  (clawbutler-   │   Bearer Token  │  (FastAPI)       │
│                  │                      │   mcp)          │                 │                  │
└──────────────────┘                      └─────────────────┘                 └──────────────────┘

安装与配置#

MCP Server 是一个独立的 Python 包,连接到你的 ClawButler API。安装后配置你的 AI 助手即可使用。

bash
# 从 PyPI 安装
pip install clawbutler-mcp

# 或使用 uvx 直接运行(零安装)
uvx clawbutler-mcp

# 设置环境变量
# 自动化场景优先使用组织级 service token
export CLAWBUTLER_API_URL=https://your-instance.clawbutler.cc
export CLAWBUTLER_TOKEN=cb_srv_your_service_token

IDE 配置#

Claude Desktop

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

json
{
  "mcpServers": {
    "clawbutler": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clawbutler-mcp"],
      "env": {
        "CLAWBUTLER_API_URL": "https://your-instance.clawbutler.cc",
        "CLAWBUTLER_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

Claude Code

添加到项目的 .mcp.json:

json
{
  "mcpServers": {
    "clawbutler": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clawbutler-mcp"],
      "env": {
        "CLAWBUTLER_API_URL": "https://your-instance.clawbutler.cc",
        "CLAWBUTLER_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

Cursor

添加到 ~/.cursor/mcp.json(全局)或 .cursor/mcp.json(项目级):

json
{
  "mcpServers": {
    "clawbutler": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clawbutler-mcp"],
      "env": {
        "CLAWBUTLER_API_URL": "https://your-instance.clawbutler.cc",
        "CLAWBUTLER_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

Windsurf

添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

json
{
  "mcpServers": {
    "clawbutler": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clawbutler-mcp"],
      "env": {
        "CLAWBUTLER_API_URL": "https://your-instance.clawbutler.cc",
        "CLAWBUTLER_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

Streamable HTTP(远程部署)

容器化或远程部署时,使用 HTTP 传输模式:

bash
clawbutler-mcp --transport http --port 8080

可用工具#

当前工具覆盖治理主线。点击任意工具查看参数详情。

Agent 管理(7 个工具)

list_agents, get_agent, get_agent_governance_view, enable_agent, disable_agent, set_agent_lifecycle, get_agent_config

包含 Agent 操作、生命周期切换、治理摘要和配置查看。

成本与预算(4 个工具)

get_cost_summary, get_cost_by_agent, get_cost_trend, list_budgets

支持日期范围成本追踪、按 Agent 拆分、趋势分析和预算监控。

配置安全(5 个工具)

list_config_snapshots, take_config_snapshot, diff_config_snapshots, preview_rollback, execute_rollback

配置安全能力,包含浏览快照、手动保存点、语义 diff、dry-run 回滚和正式回滚。

审计与活动(3 个工具)

search_audit_events, get_audit_event, get_recent_activity

提供多维筛选的审计搜索和最近活动流,适合调查取证。

连接器(4 个工具)

list_connectors, get_connector_detail, test_connector, diagnose_connector

网关连接器管理,支持列表、详情、连通性测试与诊断。

智能分析(4 个工具)

get_root_cause_analysis, get_reliability_scores, get_agent_reliability, get_value_comparison

智能分析面,覆盖根因分析、可靠性评分和价值对比。

运维操作(6 个工具)

get_killswitch_status, activate_killswitch, deactivate_killswitch, check_health, get_trust_status, get_dashboard

运维操作面,覆盖 Kill Switch、健康检查、信任状态与仪表盘摘要。

Runbook 自动化(4 个工具)

list_runbooks, get_runbook, execute_runbook, get_runbook_run

Runbook 自动化能力,支持浏览、带参数执行以及单次运行追踪。

治理预览(4 个工具)

preview_policy_decision, get_runtime_host_card, preview_task_grant, record_governance_evidence

预览策略与 task grant 判定、复用稳定 RuntimeHostCard,并在不开放更大写面的前提下补治理证据。

运行时主机(9 个工具)

list_runtime_hosts, get_runtime_host_detail, get_runtime_host_governance_view, discover_runtime_host, batch_add_runtime_host_instances, sync_runtime_host_sessions, get_runtime_host_managed_state, list_runtime_host_managed_sessions, list_runtime_host_managed_permissions

对已配对机器做 Hermes / Claude Code / Codex / OpenClaw 发现、治理预览、批量接入连接器、同步 attach-mode 会话,并查看托管状态 / 会话 / 待审批请求。

工具参数参考#

当前 MCP surface 的参数参考。点击工具名展开参数。标记 * 的参数为必填。

Agent 管理

成本与预算

配置安全

审计与活动

连接器

智能分析

运维操作

Runbook 自动化

治理预览

运行时主机

输出示例#

工具返回格式化的 Markdown 字符串。以下是 AI 助手实际收到的输出示例:

list_agents"列出我所有的 Agent"
markdown
- **coordinator** (id: aaa-bbb-…) [on] health=healthy platform=openclaw
- **researcher** (id: fff-ggg-…) [off] health=error platform=openclaw
- **writer** (id: ccc-ddd-…) [on] health=warning platform=codex
get_cost_summary"最近一周的成本是多少?"
markdown
**Cost Summary** (2026-03-10 → 2026-03-17)
- Total cost: $42.5678
- Input tokens: 1,234,567
- Output tokens: 654,321
- Records: 150
diff_config_snapshots"对比 agent coordinator 的配置版本 3 和 4"
markdown
**Config Diff** v3 → v4
Summary: Model changed
- [modified] `model.primary`: claude-sonnet-4-5 → claude-sonnet-4-6
- [added] `tools.web_search`: — → enabled
- [removed] `skills.deprecated_skill`: active → —
check_health"运行健康检查"
markdown
**Health Check**
- Status: ready
- Version: 0.1.0
- Dependencies:
  - postgres: ok
  - valkey: ok
- Worker: running (mode=embedded)
get_dashboard"显示仪表盘"
markdown
**Dashboard Summary**
- Agents: 12 online / 14 total
- Today's cost: $8.4321
- Events today: 67
- Pending approvals: 2
- Unread notifications: 5

MCP 资源#

资源提供只读快照,AI 助手可以在调用工具之前将其作为上下文使用。

clawbutler://dashboard

仪表盘摘要 — Agent 数量、今日成本、事件、待审批。

clawbutler://agents

Agent 列表(ID、名称、状态、平台)。

clawbutler://cost/today

今日成本快照。

clawbutler://health

系统就绪状态和依赖健康。

使用示例#

晨间运维检查

让 AI 助手为你做一个 Agent 舰队的晨间简报。

bash
"检查一下我的 ClawButler 仪表盘 — 多少 Agent 在线,
今天的成本是多少,有没有待审批的?"

成本追查

不离开编辑器,直接深入分析成本异常。

bash
"显示最近 7 天按 Agent 的成本明细。
哪个 Agent 花费最高?"

应急响应

AI 辅助的事故响应 — Kill Switch 加审计追踪。

bash
"Agent coordinator 行为异常。
检查它的健康状态,然后激活 Kill Switch,
原因填'行为异常 — 调查中'。"

配置回滚

审查并回滚一个错误的配置变更。

bash
"列出 agent coordinator 最近 5 个配置快照。
对比版本 3 和 4 的 diff,然后预览回滚到版本 3。"

审计追查

搜索审计事件,追踪谁在什么时候做了什么变更。

bash
"搜索最近 3 天 risk_level=high 的审计事件。
显示最新一条的完整详情。"

连接器诊断

诊断网关连接问题。

bash
"列出我的连接器。OpenClaw 网关似乎变慢了 —
对它运行一次诊断,告诉我什么问题。"

Runtime Host 发现与托管检查

在已配对机器上发现 Hermes / Claude Code / Codex / OpenClaw 实例,只接入需要治理的实例,把 attach-mode 会话投影到 ClawButler,并继续查看托管会话摘要与待审批请求。

bash
"列出我的 Runtime Hosts。对已配对的 MacBook 执行发现,
把 Codex 和 Claude Code 实例添加成 connectors,
然后同步最近的 attach-mode 会话供调查使用,
再显示 Codex 实例的托管会话,
并列出待处理的托管审批请求。"

覆盖对比#

MCP 已支持

  • - Agent 增删改查和启停
  • - 成本汇总、按 Agent 明细、趋势、预算
  • - 配置快照、手动保存点、语义 diff、回滚
  • - 审计事件搜索和活动流
  • - 连接器列表、测试、诊断
  • - 智能分析(根因分析、可靠性、价值)
  • - Kill Switch(激活 / 解除)
  • - 健康检查和信任状态
  • - 仪表盘 KPI
  • - Runbook 执行和追踪
  • - 策略决策预览、RuntimeHostCard 查询、task grant 预览和治理证据写入
  • - Runtime Host 的 list/detail/discover/batch-add/sync,以及 managed state/session/permission inspection,用于 Hermes / Claude Code / Codex / OpenClaw 的 attach-mode 接入与只读托管检查

后续版本(V2)

  • - 用户注册 / 组织管理 / RBAC
  • - Evidence 列表 / 详情工作流
  • - 模板画廊完整生命周期
  • - 轻量 Reports 页面与订阅管理
  • - 通知管理
  • - Hermes / Claude Code / Codex Runtime Host 的 provider-native 审批、成本归因、时间线和托管控制
设计决策
  • - 破坏性操作(Kill Switch、回滚)在 tool description 中明确标注,AI 助手会在执行前确认。
  • - 认证仍使用和 CLI / API 一样的 Bearer Header。自动化应优先使用最小权限的组织级 service token,例如 read、read_connectors、operate_governance、operate_approvals、operate_runbooks。
  • - 读多写少的设计 — 大部分工具是读操作;写操作需要显式参数。
  • - MCP 可以预览 task grant rollout 并补治理证据,但不会直接签发 runtime_host_task_grant;真正的签发仍留在 API / CLI 执行链路。
  • - Runtime Host 同步当前仍是 attach-mode 投影能力,而 MCP 里的 managed state / session / permission 也刻意保持只读;这都不等价于 Hermes / Claude Code / Codex 的 provider-native 治理闭环,service token 的写权限覆盖也保持最小。

常见问题#

「Tool not found」或 IDE 中不显示工具

确认 clawbutler-mcp 已安装且命令路径正确。运行 `uvx clawbutler-mcp --help` 验证。检查 IDE 的 MCP 日志是否有连接错误。

401 Unauthorized / 认证错误

确认 CLAWBUTLER_TOKEN 设置正确。长期自动化建议通过 API 或 `ap service-token create` 创建组织级 service token;短期交互式场景仍可继续使用普通用户 access token。

连接被拒绝 / 超时

检查 CLAWBUTLER_API_URL 指向正在运行的 ClawButler 实例。自部署环境需确保 MCP Server 运行的机器可以访问到 API。

工具可以调用但返回空数据

通常是因为 API 返回了空数组 — 你的实例可能还没有配置 Agent/成本/连接器。先试 get_dashboard 验证连通性。

如何在 Docker / 远程服务器中使用?

使用 HTTP 传输:`clawbutler-mcp --transport http --port 8080`。这会启动一个 Streamable HTTP 服务,任何 MCP 客户端都可以通过网络连接。

安全建议#

  • - 不要将 Token 提交到版本控制。如果 .mcp.json 包含凭据,请将其添加到 .gitignore。
  • - 使用环境变量或密钥管理器存储 Token — 避免在配置文件中硬编码。
  • - MCP Server 继承其使用的 Token 权限。自动化应优先使用最小权限的组织级 service token。
  • - 共享环境中,优先使用 HTTP 传输 + 网络级访问控制(VPN、防火墙规则),而非公开暴露。

建议预留截图#

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Claude Desktop 集成
Claude Desktop 调用 list_agents 和 get_dashboard 工具
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Claude Code 集成
Claude Code 在编辑器中运行成本查询和健康检查
Screenshot Placeholder
Kill Switch 激活
AI 助手在激活 Kill Switch 前确认
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配置 diff
语义化的配置 diff 展示在 AI 助手对话中
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Runbook 执行
AI 助手执行 Runbook 并追踪进度
Screenshot Placeholder
Runtime Host 发现
AI 助手发现 Codex / Claude Code / Hermes 实例并同步 attach-mode 会话
Screenshot Placeholder
MCP 资源
AI 助手读取 clawbutler://dashboard 资源获取上下文
MCP Server — ClawButler