OpenClaw不原生运行容器，但深度集成Docker生态：支持Docker Compose部署、DMR调用模型API、MCP对接外部工具、Docker Offload卸载计算、内嵌runc沙箱执行技能。
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如果您希望在OpenClaw AI环境中运行容器化应用，需明确其对容器技术的原生支持边界与实现路径。OpenClaw本身并非容器运行时，但其架构深度集成Docker生态，可通过多种机制调用、编排或托管容器应用。以下是具体说明：
一、Docker Compose声明式部署模式
OpenClaw支持通过docker-compose.yml文件将自身及其依赖服务（如向量数据库、API网关、技能执行沙箱）定义为协同运行的服务栈，实现统一启停与版本控制。该模式不直接运行第三方容器应用，但可将其作为外部服务接入工作流。
1、在OpenClaw项目根目录创建docker-compose.yml文件，定义openclaw服务及关联容器（如qdrant、redis）。
2、在services.openclaw.environment中配置OPENCLAW_SKILLS_BACKEND为“docker”，启用技能级容器调度能力。
3、执行docker-compose up -d命令启动整套服务，OpenClaw自动识别并连接同网络下的其他容器服务。
二、Docker Model Runner（DMR）模型运行器模式
Docker Model Runner是OpenClaw内置的标准化模型调用接口层，允许用户将任意符合OpenAI兼容API规范的容器化模型服务注册为推理后端。此时容器应用以“大模型API服务”身份被OpenClaw调用，不参与技能逻辑执行。
1、拉取支持OpenAI API协议的模型镜像，例如ollama/ollama或lmstudio-ai/lmstudio。
2、运行容器并映射端口，确保其提供/v1/chat/completions等标准接口。
3、在openclaw.json中配置model_provider为custom，填写该容器的base_url与api_key（若需）。
4、重启OpenClaw服务，系统即通过HTTP请求将LLM任务转发至该容器应用。
三、MCP协议对接外部容器工具服务
OpenClaw通过Model-Controller-Protocol（MCP）标准协议与外部工具服务通信。只要容器应用实现MCP Server接口，即可被OpenClaw识别为可调用技能，无需修改OpenClaw源码。
1、使用官方MCP SDK（Python/TypeScript）开发目标功能的容器化服务，并暴露MCP v1.0兼容端点。
2、构建Docker镜像并运行，确保容器监听指定端口且网络可达（如host.docker.internal或自定义bridge网络）。
3、在OpenClaw的skills目录下添加对应MCP Skill配置文件，填写server_url指向该容器地址。
4、执行claw skill install --from-local
四、Docker Offload透明算力卸载模式
当本地硬件无法承载重型模型或计算密集型技能时，OpenClaw可通过Docker Offload机制将任务透明转发至远程Docker主机执行。此时容器应用作为执行单元，在远端宿主机上动态拉起、运行并返回结果。
1、在远程服务器安装Docker Engine，并开放2375端口（或配置TLS认证）。
2、在OpenClaw配置中启用offload_mode，设置DOCKER_HOST环境变量指向远程Docker守护进程地址。
3、编写具备完整执行上下文的Dockerfile，打包技能所需运行时与依赖。
4、触发含offload标记的技能时，OpenClaw自动构建镜像、推送至远程Docker并运行容器，结果回传至主服务。
五、技能模块内嵌容器执行沙箱
OpenClaw 2026年版本在skills模块中内置轻量级容器沙箱机制，允许单个Skill以隔离容器方式执行高风险操作（如代码解释、文件解析）。该能力由runc+rootlesskit驱动，无需宿主机Docker Daemon。
1、在Skill代码中声明runtime: "container"及image字段，例如python:3.11-slim。
2、将待执行脚本或二进制文件置于skill/assets目录下，并在entrypoint中指定启动命令。
3、OpenClaw运行时自动拉取镜像、挂载只读assets、限制CPU/MEM资源，并捕获stdout/stderr输出。
4、容器退出后立即销毁，全程无残留，所有I/O操作默认禁用网络访问与宿主机路径挂载。
