【重磅】花生壳MCP x OpenClaw：让AI Agent拥有“内网超能力”

在AI大模型飞速发展的今天，OpenClaw 等 AI Agent 已经成为了我们得力的助手。但很多开发者在使用过程中都会遇到一个痛点：

“我的 AI Agent 部署在云端主机，可我想让它访问我内网的私有 API 或者本地测试网站，这该怎么办？”

传统方案需要手动配置内网穿透、开启映射、复制地址……繁琐且不智能。

现在，花生壳内网穿透正式推出 MCP（Model Context Protocol）功能！这意味着，你的 OpenClaw 可以通过花生壳 MCP 插件，实现“自主穿透”——它能自己给自己开隧道，自己访问内网资源。

一、准备工作：获取 MCP 配置

首先，登录花生壳管理控制台，找到 MCP 选项卡。在这里，你可以一键生成 MCP 配置 JSON。复制这段配置，它是连接 OpenClaw 与花生壳的密钥。

（图：在花生壳控制台获取 MCP 配置）

二、一句话，让 OpenClaw 学会内网穿透

配置过程极其简单。你只需要在对话框中，将花生壳 MCP 的配置 JSON 发给 OpenClaw，它就能自动完成“入驻”。

（图：在对话中配置花生壳 MCP）

三、AI 驱动：自主创建内网映射

配置完成后，OpenClaw 就具备了操控花生壳的能力。你可以直接对它下达指令：“帮我把内网 192.168.30.75 的 9000 端口映射出来”。

（图：OpenClaw 自主创建网站映射）

四、无缝衔接：通过映射地址访问内网

隧道建立后，OpenClaw 会立即获取到公网访问地址，并可以直接通过该地址与内网服务进行交互，提取数据或执行任务。

（图：OpenClaw 访问内网网站效果）

五、灵活多变：随时修改映射目标

需求变了？没关系。告诉 OpenClaw 换一个内网地址，它会立即更新映射，无需你登录任何后台进行手动操作。

（图：动态修改映射目标）

六、随用随关：任务结束自动删除

安全性是第一位的。当任务执行完毕，你可以命令 OpenClaw 删除隧道。不留后患，极致安全。

（图：任务结束删除隧道）

结语

花生壳 MCP 功能的推出，打破了 AI Agent 与内网环境之间的物理隔阂。它不仅提升了开发效率，更为 AI 在私有化部署、内网办公自动化等场景下的应用打开了无限可能。

快去给你的 OpenClaw 配上花生壳 MCP 插件，开启你的 AI 自动化内网之旅吧！