Docker部署Openclaw接入DeepSeekApikey细节教程_完善版

🦞 Docker 部署 OpenClaw
接入 DeepSeek API Key 细节教程从零开始，小白照着走一遍都绝对能跑起来
教程说明
这个教程记录了用 Docker 把 OpenClaw（龙虾 AI）完整跑起来、并接入 DeepSeek API 的全过程。所有命令都是实际跑通过的，按顺序执行不会出问题。
OpenClaw 是什么：一个开源 AI Agent 框架，核心是把 AI 模型接进你日常用的聊天软件（微信 / 飞书 / Telegram / Discord 等），让 AI 在聊天里帮你干活，而不是只能在网页里用。
中文版镜像（1186258278/openclaw-zh）是社区打包的汉化版本，本教程基于此镜像。
环境要求
项目
要求
服务器内存
至少 4GB，推荐 6GB+（低于 4GB 启动时会 OOM 崩溃）
操作系统
Linux（本教程基于 AlmaLinux 9，CentOS / Ubuntu 同理）
Docker
已安装 Docker（任意版本）
网络
服务器能访问 api.deepseek.com（或其他 AI 服务）
DeepSeek API Key
去 platform.deepseek.com 注册获取，以 sk- 开头
防火墙
需放行 18789 端口（AlmaLinux / CentOS 默认 firewalld 开启）
⚠️ 内存是最关键的硬件要求
这个镜像启动时 Node.js 堆内存会吃到 900MB+，内存少的机器无论怎么调参数都会 OOM 崩溃。如果你的服务器内存不足，请先升级再继续。
第一步：拉取镜像
镜像比较大（3.68GB），提前拉取节省时间：
docker pull 1186258278/openclaw-zh:latest
拉取完成后确认镜像在本地：
docker images | grep openclaw
看到类似下面的输出就说明拉取成功了：
1186258278/openclaw-zh latest 16a584d2fae6 3.68GB
第二步：初始化配置（重要，不能跳过）
OpenClaw 第一次运行需要初始化配置文件，否则后续启动会报 Missing config 错误。运行下面的命令：
docker run --rm -it
-v openclaw-data:/root/.openclaw \ 1186258278/openclaw-zh:latest \ openclaw setup
正常输出应该是这样：
🦞 OpenClaw 中文版 2026.x.x
Wrote ~/.openclaw/openclaw.jsonWorkspace OK: ~/.openclaw/workspaceSessions OK: ~/.openclaw/agents/main/sessions
💡 提示
这一步会创建一个名为 openclaw-data 的 Docker volume，后续所有配置和数据都存在这里。容器删了重建，数据不会丢失。
第三步：配置 DeepSeek API Key
用 onboard 命令把 DeepSeek 的 API Key 写进配置。把下面命令里的 sk-xxx 换成你自己的 Key：
docker run --rm -it
-v openclaw-data:/root/.openclaw \ 1186258278/openclaw-zh:latest \ openclaw onboard \ --non-interactive \ --accept-risk \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-api-key sk-你的DeepSeek Key \ --custom-base-url https://api.deepseek.com/v1 \ --custom-model-id deepseek-chat \ --no-install-daemon \ --skip-channels \ --skip-skills
正常输出：
🦞 OpenClaw 中文版 2026.x.x
Config overwrite: /root/.openclaw/openclaw.json ...Updated ~/.openclaw/openclaw.json工作区已就绪: ~/.openclaw/workspace
💡 提示
DeepSeek 的 API 兼容 OpenAI 格式，所以这里用 custom-api-key 模式，把 baseURL 指向 DeepSeek 的接口地址即可。OpenAI / Claude 等其他服务商同理，换掉 base-url 和 model-id 就行，见文末「更换其他 AI 模型」。
第四步：修改配置文件允许外网访问
OpenClaw 默认只监听 127.0.0.1（本地回环），需要在配置文件里加一个标志位来允许外部访问 Control UI。
4.1 找到配置文件位置
docker volume inspect openclaw-data | grep Mountpoint
输出类似：
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/openclaw-data/_data"
4.2 修改配置文件
用 sudo 执行下面的 Python 命令，把必要的配置项写进去：
sudo python3 -c "
import jsonpath = '/var/lib/docker/volumes/openclaw-data/_data/openclaw.json'with open(path) as f: d = json.load(f)d.setdefault('gateway', {}).setdefault('controlUi', {}) ['dangerouslyAllowHostHeaderOriginFallback'] = Truewith open(path, 'w') as f: json.dump(d, f, indent=2)print('done')"
输出 done 表示成功。
⚠️ 说明
dangerouslyAllowHostHeaderOriginFallback 名字很吓人，实际上只是绕过浏览器的 Origin Header 校验，让内网访问可以正常建立 WebSocket 连接。在内网环境下使用是安全的，不要暴露到公网。
第五步：放行防火墙端口
AlmaLinux / CentOS 默认开启 firewalld，需要放行 18789 端口，否则即使隧道建好了也会连不上。
sudo firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --reload
💡 提示
Ubuntu 用 ufw，命令为：sudo ufw allow 18789/tcp如果是云服务器，还需要在控制台的安全组 / 防火墙规则里放行 18789 端口。
第六步：启动容器
正式启动 OpenClaw 网关：
docker run -d
--name openclaw \ --restart always \ --network host \ -v openclaw-data:/root/.openclaw \ 1186258278/openclaw-zh:latest \ openclaw gateway run --bind lan
参数说明：

等待 5 秒后查看日志确认启动成功：
sleep 5 && docker logs openclaw | grep listening
看到下面这行说明网关已经在监听了：
[gateway] listening on ws://0.0.0.0:18789 (PID xx)
💡 提示
如果没有看到这行，等几秒再试，或者用 docker logs openclaw 查看完整日志排查问题。
第七步：访问 Control UI
OpenClaw 的 Control UI 有安全限制：必须通过 localhost 或已配对的 HTTPS 访问，直接用 IP 地址会被拦截。
解决方案：用 SSH 隧道把服务器端口映射到本地 localhost，浏览器通过 localhost 访问即可绕过限制。
⚠️ 关于 HTTPS + Nginx 反代
即使配置了 HTTPS 证书和 Nginx 反代，Control UI 仍会要求设备配对（device identity），这是 OpenClaw 的应用层限制，不是浏览器安全问题。目前最可靠的方案仍是 SSH 隧道。
7.1 建立 SSH 隧道（内网）
在你本地电脑上执行（Windows PowerShell / macOS Terminal 均可）：
ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 你的用户名@服务器内网IP
SSH 连接保持开着，然后浏览器访问：
http://localhost:18789
7.2 外网访问（通过 Tailscale）
如果需要在外网或云服务器上访问，通过 Tailscale IP 建隧道，效果与内网 IP 完全相同：
ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 你的用户名@Tailscale-IP
然后浏览器同样访问 http://localhost:18789，随时随地都能连上。
7.3 开机自动建隧道（Windows，无黑窗口）
每次手动输命令很麻烦，可以用任务计划程序让 Windows 开机自动在后台建隧道。
第一步：创建 VBScript 文件（把用户名替换成你自己的）：
$vbs = 'C:\Users\你的用户名\ssh_tunnel.vbs'
@'Set WshShell = CreateObject("WScript.Shell")WshShell.Run "ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 你的用户名@服务器IP", 0, False'@ | Out-File -FilePath $vbs -Encoding ASCII
第二步：注册开机任务：
$action = New-ScheduledTaskAction -Execute "wscript.exe" -Argument "C:\Users\你的用户名\ssh_tunnel.vbs"
$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -AtLogOn$settings = New-ScheduledTaskSettingsSet -ExecutionTimeLimit 0Register-ScheduledTask -TaskName "OpenClaw Tunnel" -Action $action -Trigger $trigger -Settings $settings -RunLevel Highest
配置完成后，每次 Windows 登录会自动在后台建好隧道，直接打开浏览器访问 http://localhost:18789 即可，不需要开任何黑窗口。
💡 前提条件
SSH 免密登录必须配置好（使用密钥认证），否则后台运行时无法输入密码会卡住。如果使用 Tailscale IP，在任何网络环境下都能自动连上，比内网 IP 更通用。
7.4 获取 Token（首次登录需要）
第一次打开页面可能提示需要填 token，执行下面命令获取：
docker exec -it openclaw cat /root/.openclaw/openclaw.json | grep token
把 token 的值粘贴到页面的令牌输入框里，点击连接即可。
第八步：验证 AI 是否正常工作
进入 Control UI 后：
点击左侧菜单的「聊天」
在顶部可以看到当前模型显示为 Default (deepseek-chat)
在底部输入框发一条消息，比如「你好」
如果 AI 正常回复，说明 DeepSeek API Key 配置成功
正常状态下左上角会显示绿色的在线指示灯，模型名称旁边会显示 Ready to chat。
常见问题排查
容器启动后一直崩溃重启
查看日志：
docker logs openclaw

浏览器打开页面显示 requires HTTPS or localhost
这是浏览器安全限制，不是服务器问题。必须通过 SSH 隧道用 localhost 访问，见第七步。
建好隧道但页面打不开
大概率是防火墙没放行 18789 端口，按第五步执行放行命令后重试。
页面显示 token_mismatch
每次重新执行 openclaw onboard 都会生成新 token，旧 token 失效。重新获取 token 填入即可：
docker exec -it openclaw cat /root/.openclaw/openclaw.json | grep token
AI 不回复 / 报错

更换其他 AI 模型
如果你有其他 AI 服务的 API Key，替换掉第三步里的参数就行：
换成 OpenAI GPT
docker run --rm -it
-v openclaw-data:/root/.openclaw \ 1186258278/openclaw-zh:latest \ openclaw onboard \ --non-interactive \ --accept-risk \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-api-key sk-你的OpenAI Key \ --custom-base-url https://api.openai.com/v1 \ --custom-model-id gpt-4o \ --no-install-daemon \ --skip-channels \ --skip-skills
换成 Claude
docker run --rm -it
-v openclaw-data:/root/.openclaw \ 1186258278/openclaw-zh:latest \ openclaw onboard \ --non-interactive \ --accept-risk \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-api-key sk-ant-你的Anthropic Key \ --custom-base-url https://api.anthropic.com \ --custom-model-id claude-sonnet-4-6 \ --no-install-daemon \ --skip-channels \ --skip-skills
换完模型后重启容器：
docker restart openclaw
常用命令速查
操作
命令
查看容器状态
docker ps | grep openclaw
查看实时日志
docker logs -f openclaw
重启服务
docker restart openclaw
停止服务
docker stop openclaw
删除容器（数据保留）
docker rm -f openclaw
查看当前 token
docker exec -it openclaw cat /root/.openclaw/openclaw.json | grep token
查看已配置模型
docker exec -it openclaw openclaw models list
SSH 隧道（内网）
ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 用户@内网IP
SSH 隧道（Tailscale）
ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 用户@Tailscale-IP
教程基于 OpenClaw 中文版 v2026.3.13 实际部署记录
官方文档：docs.openclaw.ai　　汉化版：openclaw.qt.cool