OpenClaw + MCP 集成实战：用 Model Context Protocol 连接一切

🔌 MCP 就像 AI 的 USB-C 接口 —— 一个协议连接所有工具。以 Notion MCP + PostgreSQL MCP 为例，手把手演示配置、调试与生产级部署

📑 文章目录

  1. USB-C 类比：为什么 MCP 是 AI 集成的终局
  2. MCP 协议 30 秒速懂：架构、通信与生命周期
  3. OpenClaw 的 MCP 原生支持：零适配器集成
  4. MCP vs Skills：什么时候用哪个？
  5. 实战一：配置 Notion MCP 服务器
  6. 实战二：配置 PostgreSQL MCP 服务器
  7. Notion + PostgreSQL 联动：跨 MCP 工作流
  8. 调试技巧大全：从"连不上"到"调用失败"
  9. MCP 生态巡览：1000+ 服务器推荐
  10. 完整配置汇总 & 总结

1. USB-C 类比：为什么 MCP 是 AI 集成的终局

在 USB-C 出现之前，每个设备都有自己的接口——Micro-USB、Lightning、Mini-USB、各种专用插头。想给三个设备充电？你需要三根不同的线。

MCP 之前的 AI 集成也是这样：想让 Agent 连接 Google Drive？写一套自定义代码。连接 Slack？再写一套。连接数据库？再来一套。每个集成都是定制开发，互不通用。

💡 Model Context Protocol (MCP) = AI 世界的 USB-C

MCP 是由 Anthropic 于 2024 年 11 月发起的开放标准协议。它定义了 AI 应用（称为"Host"）和外部工具/数据源（称为"Server"）之间的统一通信接口。

就像 USB-C 让你用一根线连接任何设备，MCP 让你用一套配置连接任何工具——Google Drive、Notion、数据库、Slack、GitHub、浏览器自动化、文件系统……

一旦一个工具实现了 MCP Server 接口，所有支持 MCP 的 AI 应用（OpenClaw、Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf……）都能立刻使用它。不需要为每个应用写适配器。

MCP 的三大核心能力

能力 类比 说明
🛠️ Tools USB 设备上的按钮 Server 暴露可调用的函数（如 notion.createPage、pg.query），Agent 像调用内置工具一样调用它们
📄 Resources USB 存储设备上的文件 Server 暴露可读取的数据（如数据库表结构、文档列表），Agent 可主动拉取为上下文
📝 Prompts USB 设备的说明书 Server 提供预定义的 Prompt 模板（如 “analyze this table”），Agent 可直接使用

2. MCP 协议 30 秒速懂：架构、通信与生命周期

2.1 三方角色

👤 Host（宿主）           🤖 Client（客户端）         ⚙️ Server（服务器）
 OpenClaw Gateway        OpenClaw MCP Client       MCP Server 进程
 = 发起决策的应用         = 维护连接的中间层          = 提供工具的外部进程
                               |
                               | JSON-RPC 2.0
                               | (stdio / SSE / HTTP)
                               |
       +-----------------------+-----------------------+
       |                       |                       |
  ⚙️ Notion MCP          ⚙️ PostgreSQL MCP     ⚙️ Slack MCP
  Server                  Server                  Server
  • Host（OpenClaw Gateway）：AI 应用本体。它决定何时调用哪个工具、如何处理结果。
  • Client（OpenClaw 内置的 MCP Client）：连接管理器。每个 MCP Server 对应一个 Client 实例，负责维护生命周期和消息路由。OpenClaw 使用 @modelcontextprotocol/sdk@1.25.3 实现客户端。
  • Server（外部进程）：工具提供方。可以是本地 CLI（通过 stdio 通信）或远程服务（通过 SSE/HTTP 通信）。

2.2 两种传输方式

传输 协议 启动方式 适用场景
stdio ⭐ JSON-RPC 2.0 over stdin/stdout OpenClaw 启动子进程 本地 CLI Server（最常用）
sse JSON-RPC 2.0 over Server-Sent Events Server 独立运行，Client 连接 URL 远程 Server / Docker 容器内

2.3 生命周期

Agent 启动
    |
    v
OpenClaw 读取 openclaw.json 中的 mcpServers 配置
    |
    v
对每个 Server：启动子进程（stdio）或建立连接（sse）
    |
    v
发送 initialize 请求 → Server 返回能力列表（Tools / Resources / Prompts）
    |
    v
Agent 运行时：根据用户请求，自动发现并调用匹配的 MCP Tool
    |
    v
Agent 发送 tools/call 请求 → Server 执行 → 返回结果
    |
    v
Agent 会话结束 / Gateway 关闭
    |
    v
发送 shutdown 通知 → 子进程退出

整个过程对用户透明——你不需要知道 Agent 是调用了内置工具还是 MCP 工具。Agent 像使用内置 Skill 一样自然地发现和调用 MCP 工具。

3. OpenClaw 的 MCP 原生支持：零适配器集成

3.1 配置方式

OpenClaw 使用 @modelcontextprotocol/sdk@1.25.3 原生支持 MCP 服务器。配置非常简单——在 openclaw.json 中声明服务器名称、启动命令和参数，Agent 就可以自动发现和调用这些工具。

// ~/.openclaw/openclaw.json — MCP 基本配置结构
{
  "mcpServers": {
    "服务器名称": {
      "command": "启动命令",
      "args": ["参数1", "参数2"],
      "env": {
        "环境变量": "值"
      }
    }
  }
}

就这么简单。没有 SDK 适配、没有自定义封装、没有胶水代码。

3.2 配置字段详解

字段 类型 必填 说明
command string ✅ MCP Server 的启动命令（如 npx、uvx、docker、二进制路径）
args string[] ✅ 传递给命令的参数数组
env object ❌ 注入给 Server 进程的环境变量（API Key 等）
transport “stdio” | “sse” ❌ 传输方式，默认 stdio
url string SSE 时必填 SSE 模式下 Server 的 URL
disabled boolean ❌ 设为 true 临时禁用此 Server
timeout number ❌ 连接/调用超时（毫秒）

3.3 环境变量注入

和 Skills 一样，MCP 配置中永远不要硬编码 API Key。使用 ${VAR} 语法引用环境变量，OpenClaw 在加载配置时会自动替换：

{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_KEY": "${NOTION_API_KEY}",
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

# 在 .env 文件中设置实际值
echo 'NOTION_API_KEY=ntn_xxxxxxxxxxxxx' >> ~/.openclaw/.env
echo 'OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxx' >> ~/.openclaw/.env

3.4 Agent 如何发现 MCP 工具

当 OpenClaw 启动 MCP Server 后，Server 会返回自己暴露的工具列表。OpenClaw 将这些工具与内置工具统一注册到 Agent 的工具集中。在 Agent 看来，notion.search（MCP 工具）和 exec（内置工具）没有本质区别——它们都只是"可以调用的函数"。

# Agent 看到的工具列表（混合了内置工具和 MCP 工具）：

内置工具：
  exec          — 执行 Shell 命令
  read_file     — 读取文件
  write_file    — 写入文件
  browser       — 浏览器操作

MCP 工具（来自 Notion Server）：
  notion.search             — 搜索 Notion 内容
  notion.create_page        — 创建页面
  notion.update_page        — 更新页面
  notion.list_databases     — 列出数据库
  notion.query_database     — 查询数据库

MCP 工具（来自 PostgreSQL Server）：
  pg.query                  — 执行 SQL 查询
  pg.list_tables            — 列出表
  pg.describe_table         — 查看表结构

💡 关键洞察：Agent 不需要知道某个工具是内置的还是来自 MCP。它只看到"一堆可用工具"和每个工具的描述。当用户说"在我的 Notion 里搜索上周的会议记录"，Agent 会自动匹配到 notion.search 工具并调用——跟调用 exec 或 read_file 的体验完全一样。

4. MCP vs Skills：什么时候用哪个？

这是新手最困惑的问题：MCP Server 和 Skill 都能扩展 Agent 的能力，该选哪个？

🔌 MCP Server

  • ✅ 通过 JSON-RPC 2.0 协议通信的外部进程
  • ✅ 独立于 OpenClaw 运行
  • ✅ 跨平台可移植（Claude Desktop、Cursor 等也能用）
  • ✅ 任何语言实现（Python、Node、Go、Rust…）
  • ✅ 社区 1,000+ 现成 Server
  • ❌ 不能访问 OpenClaw 内部状态
  • ❌ 进程间通信有轻微延迟

🧩 Skill

  • ✅ 运行在 Agent 上下文内部的 Markdown 指令
  • ✅ 可以引用 OpenClaw 内部工具和状态
  • ✅ 零延迟（直接在进程内加载）
  • ✅ 纯 Markdown 编写，无需编程
  • ✅ 可以定义工作流和多步逻辑
  • ❌ 依赖模型理解指令的准确性

选择决策树

你要连接的是外部服务（API、数据库、SaaS）？
    |
    +-- 是 → 社区有现成的 MCP Server 吗？
    |          |
    |          +-- 有 → 🔌 用 MCP Server（配置即用，5 分钟搞定）
    |          |
    |          +-- 没有 → 需要跨 AI 应用通用吗？
    |                      |
    |                      +-- 是 → 🔌 自己写 MCP Server（可移植）
    |                      +-- 否 → 🧩 写 Skill + 调用 exec/curl
    |
    +-- 否 → 你要编排多步工作流？
               |
               +-- 是 → 🧩 用 Skill（更适合流程编排）
               +-- 否 → 内置工具就够了

黄金组合：MCP + Skill 协作

MCP 和 Skill可以同时使用，这才是最强大的模式：

实际案例：每日项目状态报告

🧩 Skill "daily-project-report"
  ├─ 步骤 1: 调用 MCP 工具 pg.query 查询今日 JIRA Ticket
  ├─ 步骤 2: 调用 MCP 工具 notion.query_database 获取项目文档
  ├─ 步骤 3: 调用 MCP 工具 slack.list_messages 拉取今日频道消息
  ├─ 步骤 4: AI 综合分析，生成结构化报告
  └─ 步骤 5: 调用 MCP 工具 notion.create_page 写入报告

Skill 负责编排工作流，MCP Server 负责连接外部服务。

5. 实战一：配置 Notion MCP 服务器

Notion 是知识管理神器，搭配 OpenClaw 可以实现：AI 自动写文档、查询知识库、管理任务看板。

Step 1：创建 Notion Integration & 获取 API Key

1. 访问 https://www.notion.so/my-integrations
2. 点击 "+ New integration"
3. 填写名称（如 "OpenClaw Agent"）
4. 选择关联的 Workspace
5. 权限设置：
   - Content Capabilities: Read content ✅, Update content ✅, Insert content ✅
   - 如果不需要写入，只勾 Read（最小权限原则）
6. 点击 "Submit" → 复制 Internal Integration Secret
   格式：ntn_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

7. 回到 Notion → 打开你想让 Agent 访问的页面/数据库
8. 右上角 "..." → "Connections" → 找到并添加你的 Integration
   ⚠️ 这一步很多人忘了！不添加 Connection，Agent 什么都访问不到。

Step 2：配置 openclaw.json

// ~/.openclaw/openclaw.json — Notion MCP 配置
{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@notionhq/notion-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "NOTION_API_KEY": "${NOTION_API_KEY}",
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

# 设置环境变量
echo 'NOTION_API_KEY=ntn_xxxxxxxxxxxxx' >> ~/.openclaw/.env

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart
# 或 Docker 环境：
# docker compose restart openclaw-gateway

⚠️ OPENAI_API_KEY 说明：Notion 官方 MCP Server 内部使用 OpenAI 的 Embedding 进行语义搜索，所以需要 OPENAI_API_KEY。如果你不使用 OpenAI，可以用 NOTION_MARKDOWN_CONVERSION=true 环境变量跳过 Embedding，改为纯文本模式。

Step 3：验证连接

# 方法一：查看 MCP Server 状态
openclaw mcp list
# 期望输出：
# notion: connected (5 tools, 0 resources)
#   - notion.search
#   - notion.create_page
#   - notion.update_page
#   - notion.list_databases
#   - notion.query_database

# 方法二：在聊天中直接测试
# "搜索我 Notion 里关于 '项目计划' 的页面"
# Agent 应该自动调用 notion.search 并返回结果

Step 4：实际使用示例

💬 你：帮我在 Notion 的 "Meeting Notes" 数据库里创建一条新的会议记录，
      标题是"2026-03-02 周会"，内容包括三个议题：
      1. Q1 OKR 进度回顾
      2. 新功能需求讨论
      3. 下周任务分配

🤖 Agent：好的，我来创建这条会议记录。

  [调用 notion.list_databases]
  找到数据库 "Meeting Notes"（ID: abc123...）

  [调用 notion.create_page]
  ✅ 已在 "Meeting Notes" 数据库中创建新页面：
  - 标题：2026-03-02 周会
  - 包含三个议题的结构化内容
  - 链接：https://notion.so/abc123...

  要帮你添加更多内容或通知参会人吗？

6. 实战二：配置 PostgreSQL MCP 服务器

让 AI Agent 直接查询数据库——听起来很美好也很危险。下面我们安全地配置 PostgreSQL MCP Server。

Step 1：安装 PostgreSQL MCP Server

# 方案一：使用 npx（推荐，自动下载最新版）
# 无需手动安装，在 openclaw.json 中直接引用即可

# 方案二：全局安装
npm install -g @modelcontextprotocol/server-postgres

# 方案三：如果你偏好 Python 实现
pip install mcp-server-postgres

Step 2：创建只读数据库用户（安全第一！）

-- 🚨 永远不要给 Agent 使用有写权限的数据库用户！
-- 创建一个专用的只读用户

-- 1. 创建用户
CREATE USER openclaw_readonly WITH PASSWORD 'strong-random-password-here';

-- 2. 授予连接权限
GRANT CONNECT ON DATABASE myapp_db TO openclaw_readonly;

-- 3. 授予 Schema 使用权限
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO openclaw_readonly;

-- 4. 授予所有表的只读权限
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO openclaw_readonly;

-- 5. 未来新建的表也自动授予只读
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public
  GRANT SELECT ON TABLES TO openclaw_readonly;

-- 6. （可选）限制特定敏感表
REVOKE SELECT ON users_passwords FROM openclaw_readonly;
REVOKE SELECT ON payment_info FROM openclaw_readonly;

🚨 安全红线：永远使用只读用户。如果 Agent 被 Prompt Injection 攻击，只读用户意味着攻击者最多只能读取数据——不能 DROP TABLE、不能 DELETE、不能 INSERT。数据泄露很糟糕，但数据删除是灾难。

Step 3：配置 openclaw.json

// ~/.openclaw/openclaw.json — PostgreSQL MCP 配置
{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_KEY": "${NOTION_API_KEY}",
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    },

    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "${POSTGRES_CONNECTION_STRING}"
      ],
      "env": {
        "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "${POSTGRES_CONNECTION_STRING}"
      }
    }
  }
}

# 设置连接字符串（使用只读用户！）
echo 'POSTGRES_CONNECTION_STRING=postgresql://openclaw_readonly:strong-random-password@db-host:5432/myapp_db?sslmode=require' \
  >> ~/.openclaw/.env

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

Step 4：验证连接 & 测试

# 查看 MCP Server 状态
openclaw mcp list
# 期望：
# notion:   connected (5 tools)
# postgres: connected (3 tools)
#   - pg.query
#   - pg.list_tables
#   - pg.describe_table

💬 你：查看一下 orders 表中最近 7 天的订单数量和总金额

🤖 Agent：
  [调用 pg.describe_table: orders]
  了解表结构：id, user_id, amount, status, created_at...

  [调用 pg.query]
  SELECT
    COUNT(*) as order_count,
    SUM(amount) as total_amount,
    DATE(created_at) as order_date
  FROM orders
  WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
  GROUP BY DATE(created_at)
  ORDER BY order_date DESC;

  📊 最近 7 天订单统计：
  | 日期       | 订单数 | 总金额    |
  |-----------|--------|----------|
  | 2026-03-02 | 142    | $12,350  |
  | 2026-03-01 | 168    | $15,620  |
  | ...       | ...    | ...      |

  总计 1,047 笔订单，总金额 $89,230。需要更详细的分析吗？

7. Notion + PostgreSQL 联动：跨 MCP 工作流

单个 MCP Server 已经很强，但多个 MCP Server 联动才是 Agent 真正发光的地方。下面演示一个真实工作流：从数据库提取数据，自动生成 Notion 报告。

7.1 工作流描述

💬 你：从数据库查询本月的销售数据，生成一份分析报告，
      发布到 Notion 的 "Monthly Reports" 数据库里。

🤖 Agent 的执行过程：

  ① [MCP: pg.list_tables]
     发现 orders, products, customers 表

  ② [MCP: pg.describe_table: orders]
     了解字段：id, product_id, quantity, amount, created_at...

  ③ [MCP: pg.query]
     执行多个分析 SQL：
     - 本月总销售额 & 同比增长
     - Top 10 畅销产品
     - 客户地域分布
     - 日均订单量趋势

  ④ [AI 分析]
     综合数据生成洞察：
     - "3 月前两周销售额同比增长 23%，主要贡献来自..."
     - "华东地区占比从 45% 提升到 52%..."

  ⑤ [MCP: notion.list_databases]
     找到 "Monthly Reports" 数据库

  ⑥ [MCP: notion.create_page]
     创建报告页面，包含：
     - 数据表格
     - 关键指标
     - AI 生成的分析洞察
     - 建议下一步行动

  ⑦ [回复用户]
     "报告已发布到 Notion，链接：https://notion.so/xxx"

7.2 用 Skill 固化这个工作流

如果这是你每月都要做的事，写个 Skill 让它一键执行：

---
name: monthly-sales-report
description: >-
  Query database for monthly sales data and publish analysis report
  to Notion. Use for: sales report, monthly report, revenue analysis.
version: 1.0.0
metadata: {"openclaw":{"emoji":"📊","requires":{"env":["POSTGRES_CONNECTION_STRING","NOTION_API_KEY"]}}}
---

# Monthly Sales Report Generator

## Workflow

1. **Get current month range**: Calculate first and last day of current month.

2. **Query sales overview** using pg.query:

   SELECT COUNT(*) as orders, SUM(amount) as revenue,
          AVG(amount) as avg_order
   FROM orders
   WHERE created_at BETWEEN '{first_day}' AND '{last_day}'


3. **Query top products** using pg.query:

   SELECT p.name, SUM(o.quantity) as units, SUM(o.amount) as revenue
   FROM orders o JOIN products p ON o.product_id = p.id
   WHERE o.created_at BETWEEN '{first_day}' AND '{last_day}'
   GROUP BY p.name ORDER BY revenue DESC LIMIT 10


4. **Query daily trend** using pg.query:

   SELECT DATE(created_at) as day, COUNT(*) as orders, SUM(amount) as revenue
   FROM orders
   WHERE created_at BETWEEN '{first_day}' AND '{last_day}'
   GROUP BY DATE(created_at) ORDER BY day


5. **Generate analysis**: Based on the queried data, write 3-5 key insights
   comparing to previous month trends.

6. **Publish to Notion**: Use notion.create_page to create a page in
   "Monthly Reports" database with:
   - Title: "Sales Report — {Month} {Year}"
   - Sections: Overview, Top Products, Daily Trend, Insights
   - Format all numbers with comma separators and currency symbols

7. **Report to user**: Share the Notion page link and key highlights.

## Error Handling
- If database connection fails, report error and suggest checking credentials
- If Notion API fails, save report as local Markdown file as backup

# 使用方式：
/monthly-sales-report

# 或自然语言触发：
"生成本月的销售报告并发到 Notion"

8. 调试技巧大全：从"连不上"到"调用失败"

8.1 Server 连接不上？

# 1. 确认 MCP Server 列表和状态
openclaw mcp list
# 如果显示 "disconnected" 或根本没有列出你的 Server：

# 2. 手动运行 Server 命令测试
npx -y @notionhq/notion-mcp-server
# 看有没有报错（缺依赖、权限问题等）

# 3. 检查环境变量是否正确注入
echo $NOTION_API_KEY
# 如果为空，说明 .env 没加载

# 4. 查看 Gateway 日志中的 MCP 相关信息
grep -i "mcp\|notion\|postgres" ~/.openclaw/logs/*.log | tail -50

# 5. 常见问题：npx 在容器内找不到
# Docker 环境中需要确保 Node.js 在 PATH 中
docker exec openclaw-gateway which npx
# 如果找不到，需要在 Dockerfile 中安装 Node.js

8.2 常见问题排查表

症状 可能原因 解决方案
Server 启动后立即退出 缺少必需的环境变量 检查 env 字段是否包含 Server 要求的所有变量
Server 连接但无工具 初始化握手失败 检查 Server 版本兼容性；尝试更新到最新版
Notion 工具返回空结果 页面未添加 Integration Connection 在每个目标页面/数据库中手动添加 Connection
PostgreSQL 连接超时 防火墙阻止 / SSL 配置错误 确认 sslmode 参数；检查安全组规则
Agent 不调用 MCP 工具 工具描述与用户请求不匹配 在聊天中明确提及工具名；或直接用 /mcp notion.search "xxx"
Docker 中 stdio Server 不工作 容器内没有所需的运行时 使用 setupCommand 安装依赖或自定义镜像
Server 调用返回错误 API Key 过期 / 权限不足 检查提供商 Dashboard 中的 Key 状态和权限设置

8.3 交互式调试

# 在聊天中直接让 Agent 帮你调试：

💬 你：请列出你当前可用的所有 MCP 工具，包括每个工具的名称和描述。
      如果有任何 MCP Server 连接失败的，也请告诉我。

# Agent 会列出所有已注册的 MCP 工具
# 如果某个 Server 未连接，它会明确告知

8.4 MCP Inspector 工具

社区提供了一个专门的 MCP 调试工具——MCP Inspector，可以独立测试任何 MCP Server：

# 安装 MCP Inspector
npx -y @modelcontextprotocol/inspector

# 它会启动一个 Web UI（http://localhost:5173）
# 你可以：
# 1. 连接到任何 MCP Server
# 2. 查看 Server 暴露的 Tools / Resources / Prompts
# 3. 手动调用工具并查看返回值
# 4. 查看完整的 JSON-RPC 消息交换

9. MCP 生态巡览：1000+ 服务器推荐

MCP 生态在 2025-2026 年爆发式增长。社区已有超过 1,000 个 MCP 服务器，覆盖几乎所有主流工具和服务。

精选 MCP Server 分类推荐

📼 办公 & 协作
Server 包名 功能
📝 Notion MCP @notionhq/notion-mcp-server 搜索、创建、更新页面和数据库
💬 Slack MCP @anthropic/slack-mcp-server 读消息、搜频道、发消息
📁 Google Drive MCP @anthropic/gdrive-mcp-server 搜索、读取、创建 Google Docs/Sheets
📧 Gmail MCP @anthropic/gmail-mcp-server 搜索邮件、读取、撰写草稿
🗃️ 数据库 & 存储
Server 包名 功能
🐘 PostgreSQL MCP @modelcontextprotocol/server-postgres SQL 查询、表结构浏览
🛢️ SQLite MCP @modelcontextprotocol/server-sqlite 轻量级本地数据库
📗 MongoDB MCP mcp-mongo-server 文档查询、聚合管道
🔴 Redis MCP mcp-redis-server 键值操作、缓存管理
👨‍💻 开发者工具
Server 包名 功能
🐙 GitHub MCP @modelcontextprotocol/server-github Issue、PR、仓库管理
🐳 Docker MCP mcp-docker-server 容器管理、日志查看
🌐 Puppeteer MCP @anthropic/puppeteer-mcp-server 浏览器自动化
📦 NPM MCP mcp-npm-server 包搜索、版本查询
📊 数据 & API
Server 包名 功能
🔍 Brave Search MCP @anthropic/brave-search-mcp-server Web 搜索
📈 Grafana MCP mcp-grafana-server 查询监控面板、告警

MCP Server 发现渠道

渠道 地址 说明
MCP 官方仓库 github.com/modelcontextprotocol/servers 官方和审核过的 Server 合集
MCP Hub mcphub.io 社区 MCP Server 市场

10. 完整配置汇总 & 总结

完整的 openclaw.json MCP 配置示例

// ~/.openclaw/openclaw.json — 完整 MCP 集成配置
{
  "mcpServers": {
    // ===== 办公工具 =====
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_KEY": "${NOTION_API_KEY}",
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    },
    "google-drive": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/gdrive-mcp-server"],
      "env": {
        "GOOGLE_CLIENT_ID": "${GOOGLE_CLIENT_ID}",
        "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "${GOOGLE_CLIENT_SECRET}"
      }
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/slack-mcp-server"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "${SLACK_BOT_TOKEN}"
      }
    },

    // ===== 数据库 =====
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "${POSTGRES_CONNECTION_STRING}"
      ],
      "env": {
        "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "${POSTGRES_CONNECTION_STRING}"
      }
    },

    // ===== 开发工具 =====
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
      }
    },

    // ===== 搜索 =====
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/brave-search-mcp-server"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
      }
    },

    // ===== 暂时禁用的 Server =====
    "mongodb": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-mongo-server"],
      "env": {
        "MONGO_URI": "${MONGO_URI}"
      },
      "disabled": true
    }
  },

  // ===== MCP 安全策略 =====
  "tools": {
    "elevated": {
      "mode": "ask",
      "gates": [
        "exec",
        "write",
        "mcp.*.create",
        "mcp.*.update",
        "mcp.*.delete"
      ]
    }
  }
}

对应的 .env 文件

# ~/.openclaw/.env
NOTION_API_KEY=ntn_xxxxxxxxxxxxx
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxx
POSTGRES_CONNECTION_STRING=postgresql://openclaw_readonly:xxx@host:5432/db?sslmode=require
GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxx
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-xxxxxxxxxxxxx
BRAVE_API_KEY=BSAxxxxxxxxxxxxx
GOOGLE_CLIENT_ID=xxxxxxxxxxxxx.apps.googleusercontent.com
GOOGLE_CLIENT_SECRET=GOCSPX-xxxxxxxxxxxxx

🎯 五个关键 Takeaway

  1. MCP 是 AI 的 USB-C —— 一套协议连接所有工具，配置即用，无需自定义代码
  2. OpenClaw 原生支持 —— 在 mcpServers 中声明 Server，Agent 自动发现和调用工具，与内置工具无缝混合
  3. MCP + Skill 是黄金组合 —— MCP 连接外部服务，Skill 编排工作流。两者协作远大于任何一方单独使用
  4. 安全是底线 —— 最小权限原则：只读数据库用户、最小 API 权限、写操作需人工审批、Key 通过环境变量注入
  5. 生态已成熟 —— 1,000+ 现成 MCP Server 覆盖主流工具。大多数情况下你只需要配置，不需要开发

📚 参考资料

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