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。
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”。
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”。
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。
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。
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。
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!
（推广）