在AI大模型飛速發展的今天，OpenClaw 等 AI Agent 已經成為了我們得力的助手。但很多開發者在使用過程中都會遇到一個痛點：

“我的 AI Agent 部署在云端主機，可我想讓它訪問我內網的私有 API 或者本地測試網站，這該怎么辦？”

傳統方案需要手動配置內網穿透、開啟映射、復制地址……繁瑣且不智能。

現在，花生殼內網穿透正式推出 MCP（Model Context Protocol）功能！這意味著，你的 OpenClaw 可以通過花生殼 MCP 插件，實現“自主穿透”——它能自己給自己開隧道，自己訪問內網資源。

一、準備工作：獲取 MCP 配置

首先，登錄花生殼管理控制臺，找到 MCP 選項卡。在這里，你可以一鍵生成 MCP 配置 JSON。復制這段配置，它是連接 OpenClaw 與花生殼的密鑰。

二、一句話，讓 OpenClaw 學會內網穿透

配置過程極其簡單。你只需要在對話框中，將花生殼 MCP 的配置 JSON 發給 OpenClaw，它就能自動完成“入駐”。

三、AI 驅動：自主創建內網映射

配置完成后，OpenClaw 就具備了操控花生殼的能力。你可以直接對它下達指令：“幫我把內網 192.168.30.75 的 9000 端口映射出來”。

四、無縫銜接：通過映射地址訪問內網

隧道建立后，OpenClaw 會立即獲取到公網訪問地址，并可以直接通過該地址與內網服務進行交互，提取數據或執行任務。

五、靈活多變：隨時修改映射目標

需求變了？沒關系。告訴 OpenClaw 換一個內網地址，它會立即更新映射，無需你登錄任何后臺進行手動操作。

六、隨用隨關：任務結束自動刪除

安全性是第一位的。當任務執行完畢，你可以命令 OpenClaw 刪除隧道。不留后患，極致安全。

結語

花生殼 MCP 功能的推出，打破了 AI Agent 與內網環境之間的物理隔閡。它不僅提升了開發效率，更為 AI 在私有化部署、內網辦公自動化等場景下的應用打開了無限可能。快去給你的 OpenClaw 配上花生殼 MCP 插件，開啟你的 AI 自動化內網之旅吧！

審核編輯 黃宇