OpenClaw中连接并使用本地Ollama模型的操作教程

本地 Ollama 大模型搭配 OpenClaw 可实现私有化 AI 部署，但 Docker 容器默认无法直接访问宿主机 Ollama 服务，极易出现连接失败问题。本文先讲解 Docker 网络隔离原理，提供 Web 界面、命令向导、环境变量、配置文件四种完整配置方案，同时附带连通性验证方法、常见故障排查和模型选型建议。配置成功后，可以在 Web 界面中选择并使用已下载的 Ollama 模型进行智能对话。

一、验证 Ollama 服务状态

在配置之前，先确认 Ollama 服务正常运行并已下载所需模型。

1. 检查 Ollama 服务

访问以下地址确认服务状态：

http://host.docker.internal:11434

应返回 “Ollama is running”。

2. 查看可用模型

访问 API 接口查看已下载的模型列表：

http://host.docker.internal:11434/api/tags

当前已安装的模型：

• deepseek-r1:latest – 8.2B 参数，深度求索开发，中文理解能力强；
• llama3:latest – 8.0B 参数，Meta 开发，通用对话能力强；
• nomic-embed-text:latest – 137M 参数，文本嵌入模型。

二、网络配置问题解决

问题根源

Docker 容器内部所理解的 127.0.0.1 或 localhost，指向的是容器自己的虚拟空间，而不是运行 Ollama 的Windows 宿主机。这就像容器在问”自己”要模型，自然就找不到服务。

解决方案：使用 host.docker.internal

对于 Windows 版的 Docker Desktop，它内置了一个特殊的域名 host.docker.internal，专门用来让容器访问宿主机上的服务。

三、配置方法

方法一：Web UI 配置（推荐）

• 访问 OpenClaw Web 界面：http://localhost:18789
• 登录后，点击侧边栏的 Settings 进入设置页面
• 找到 Model Providers 或类似的模型管理选项
• 在提供商列表中找到 Ollama，点击进行配置
• 确认 API URL 或 Base URL 正确：

  http://host.docker.internal:11434
  

• 如果没有自动发现模型，手动添加模型，填写完整的模型名称：
  • deepseek-r1:latest
  • llama3:latest
• 配置完成后，在创建新聊天对话时，在顶部下拉菜单中选择所需的 Ollama 模型

方法二：使用 onboard 命令配置

如果 Web 界面中没有找到合适的设置入口，可以使用交互式向导配置：

进入 OpenClaw 容器终端：

docker exec -it openclaw /bin/sh

运行配置向导：

openclaw onboard

当向导进行到 “Ollama base URL” 这一步时，输入新地址：

http://host.docker.internal:11434

继续完成后续的设置，确认默认模型

退出容器并重启服务：

exit
docker restart openclaw

方法三：环境变量配置（推荐长期使用）

为了避免每次都需要手动输入地址，可以通过修改容器配置来一劳永逸地解决问题：

停止并移除当前容器：

docker stop openclaw
docker rm openclaw

重新创建容器，添加 --add-host 参数和环境变量：

docker run -d `
  --name openclaw `
  --restart always `
  -p 18789:18789 `
  -p 3000:3000 `
  -p 5173:5173 `
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway `
  -v "Z:\Tools\docker\openclaw\data:/home/node/.openclaw" `
  -v "Z:\Tools\docker\openclaw\config:/app/config" `
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 `
  -e DEFAULT_MODEL=deepseek-r1:latest `
  ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

关键参数说明：

• --add-host=host.docker.internal:host-gateway：将宿主机地址固化到容器配置；
• OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434：设置 Ollama 服务地址。

方法四：配置文件手动配置

• 导航到持久化数据目录：Z:\Tools\docker\openclaw\data
• 找到或创建 openclaw.json 配置文件
• 添加或修改以下内容：

  {
    "models": {
      "providers": {
        "ollama": {
          "baseUrl": "http://host.docker.internal:11434",
          "apiKey": "ollama-local"
        }
      }
    },
    "agents": {
      "defaults": {
        "model": {
          "primary": "ollama/deepseek-r1:latest"
        }
      }
    }
  }

• 保存文件并重启容器：

  docker restart openclaw
  

四、验证配置成功

1. 容器内测试连通性

运行以下命令，检查容器是否能连接到 Ollama 并返回模型列表：

docker exec openclaw curl http://host.docker.internal:11434/api/tags

如果返回了包含 deepseek-r1:latest 模型的 JSON 信息，代表连接成功。

2. Web 界面测试

• 访问 http://localhost:18789；
• 创建新聊天对话；
• 在模型选择下拉菜单中确认能看到 Ollama 模型；
• 发送测试消息，确认模型能正常响应。

3. 命令行验证

# 列出 OpenClaw 可用的所有模型
docker exec openclaw openclaw models list

如果列表中包含 deepseek-r1:latest，说明配置成功。

五、常见问题排查

1. 确保 Ollama 服务已运行

• 确认宿主机上的 Ollama 服务正在运行；
• 确认 deepseek-r1:latest 模型已下载。

2. 网络连通性测试

在容器内执行：

curl http://host.docker.internal:11434/api/tags

如果返回模型列表，说明网络连接正常。

3. Windows 防火墙检查

如果依然连接失败，检查 Windows Defender 防火墙，确保没有阻止 Docker 的网络访问。

4. 模型响应失败

• 确认模型已下载到 Ollama；
• 验证模型名称正确；
• 查看 OpenClaw 和 Ollama 日志寻找错误信息。

5. 检查模型是否支持工具调用

为了完整使用 OpenClaw 的 Skills 功能，模型需要支持工具调用（Function Calling）。

支持工具调用的主流模型：

• deepseek-r1
• qwen2.5
• llama3.1

六、最佳实践

• 推荐使用方法三：通过环境变量和--add-host参数配置，一劳永逸；
• 优先使用 Web UI 配置：最方便直观，不易出错；
• 使用 onboard 向导：自动完成大部分配置工作；
• 选择支持工具调用的模型：充分发挥 OpenClaw 能力；
• 定期检查模型更新：保持 Ollama 和 OpenClaw 为最新版本。

七、模型选择建议

八、总结

OpenClaw 对接本地 Ollama 的核心关键，是通过host.docker.internal打通容器与宿主机的网络屏障，规避本地服务访问异常问题。四种配置方式可适配不同使用场景，环境变量配置为长期稳定部署最优方案。正确配置后即可离线调用本地模型，充分发挥私有化部署优势，实现安全可控的 AI 智能对话服务。

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