给Lighthouse请个AI管家，名叫OpenClaw

腾

云煮鸡2026年02月12日约 7 分钟

借助本文中提到的 Skill 能力，你可以通过 OpenClaw 实现在 QQ 、企业微信等国内主流 IM 工具中，和 AI 对话，轻松运维轻量应用服务器 Lighthouse 。

以前管理 Lighthouse 服务器，大概是这样的流程：

打开控制台 → 找实例 → 点操作 → 再确认一遍 → 再确认一遍自己没点错。

或者：SSH 登录 → 查命令 → 复制参数 → 默默祈祷别敲错。

总之，多少有点“传统运维味儿”。

但现在，你可以试试一种更偷懒的方式——直接在 IM 里发一句话：

“帮我重启一下这台 Lighthouse。”

“看看 CPU 使用率。”

“新建一台 2C4G 的轻量服务器。”

然后 AI 帮你搞定。

在 ClawHub 社区，已经有热心开发者（好人啊）上传了「腾讯云 Lighthouse Skill」。

接入 OpenClaw 后，你的 IM 不再只是聊天工具，而是一个能真正管理云服务器的“云管家”。这不是 Demo，也不是 PPT 里的概念，而是可以实操的能力。

👇🏻接下来这篇文章，我们就来一场实战：一步步带你通过 Skill，把 Lighthouse 接进 IM，让 AI 真正开始替你干活。

准备好让服务器管理变得更“嘴替”一点了吗？

操作步骤

前置准备工作（如已实现可酌情略过）
👉购买&部署（含配置模型）、配置IM消息通道等详细教程，均可在这里找到：
https://cloud.tencent.com/developer/article/2624973

1、购买/重装 OpenClaw 镜像实例

您需要已完成购买 OpenClaw 应用镜像实例，如您尚未完成购买，可重新购买实例或在存量实例中重装 OpenClaw 镜像。

2、配置调用模型

准备好 OpenClaw 实例后，您需要提前配置模型的 APIKEY。

3、配置消息通道

如您希望在国内主流 IM 中和 AI 对话运维 Lighthouse （如QQ、企业微信、飞书等），您需提前绑定消息通道。

正式步骤

1、安装LighthouseSkill

首先，打开 Lighthouse 控制台，找到你的目标 OpenClaw 实例，进入：> 实例详情 → 应用管理

在 Skill 一栏中输入：tencentcloud-lighthouse-skill

⚠️ 注意：一定要完全准确输入，大小写、拼写都不能错。

（少一个字母都装不上，一定要注意哦）

然后点击「安装技能」按钮，稍等片刻，系统会自动完成安装。

如果安装成功，你会在 Skill 列表中看到该技能已处于可用状态。到这里，Lighthouse 的能力就已经被“接”进你的 OpenClaw 了。

2、在 IM 中触发并绑定 API 密钥

接下来，就到了很意思的一步 —— 用“聊天”来完成配置。

打开你在前置准备中已经绑定好的 IM（如企业微信 / QQ 等），直接对已绑定的机器人说一句： “帮我查询一下 Lighthouse 服务器状态”

这句话的作用是触发 Skill。如果没有返回相关提示：

请先检查模型是否正常运行
确认 Skill 是否安装成功
确认 IM 通道是否已正确绑定

当 Skill 被成功触发后，模型会提示你绑定腾讯云 API 密钥。你需要前往腾讯云控制台获取：

> SecretId

> SecretKey

获取路径：腾讯云控制台 → 访问管理 → API 密钥管理或直接访问：
https://console.cloud.tencent.com/cam/capi

将 SecretId 和 SecretKey 按提示发送给机器人，完成绑定。如果绑定成功，系统会给出确认回复。

⚠️ 重要注意事项：

1. 建议使用子账号密钥，并授予最小必要权限（例如 Lighthouse 相关权限即可）

2. 不要在公开群聊中发送 SecretKey

3. 密钥属于敏感信息，用完请妥善管理

3、大功告成，开始体验开始“动嘴运维”

绑定完成后，你现在已经拥有一个可以“干活”的 AI 云管家。接下来你可以直接说相应需求，OpenClaw 会自动调用 Lighthouse Skill，完成对应操作。

👉 “帮我排查 xx 实例”

👉 “帮我开通防火墙端口”

👉 “帮我安装Node.js”

这时候，你已经实现了一件很酷的事情：在移动端 IM 里，用自然语言对话来管理你的云服务器。

不用打开控制台，不用 SSH，不用翻文档。真正实现——聊天管理云服务器。

额外干货

干货一：从零开发你自己的 Skill

前面我们是直接安装现成的 Skill，但如果你想为自己的场景定制一个 Skill——或者把你的运维经验分享给其他开发者——其实也不复杂。一个目录 + 一个 SKILL.md 文件，就是最小可发布单元。

1、Skill 项目结构

tencentcloud-lighthouse-skill/    ← 目录名 = 技能名├── SKILL.md                      ← 唯一必须的文件（核心知识）├── scripts/                      ← 可选：可执行脚本（Python/Bash）│   └── setup.sh├── references/                   ← 可选：详细 API 文档、参考资料│   └── api_docs.md└── assets/                       ← 可选：模板、图片等产物文件    └── logo.png

几个关键点：

1）不需要 package.json、README.md、CHANGELOG.md —— Skill 不是 npm 包。

2）目录名即技能名，命名规则：只能用小写字母、数字、连字符（^[a-z0-9-]+$），最长 64 个字符，不能以连字符开头/结尾，不能有连续 --。

3）三个可选目录的分工：

scripts/：可执行脚本，Agent 直接调用。不加载到 AI 上下文，直接执行。
references/：详细文档、API 参考。按需加载到 AI 上下文。
assets/：模板、图片、字体。不加载到 AI 上下文。

2、核心文件：SKILL.md 怎么写

SKILL.md 是整个 Skill 的灵魂——它既是元数据声明，也是写给 AI 阅读的领域知识。由两部分组成：Frontmatter（YAML 头部）和 Markdown 正文。

第一部分：Frontmatter

以 Lighthouse Skill 为例：

---name: tencentcloud-lighthouse-skilldescription: Manage Tencent Cloud Lighthouse (轻量应用服务器) — auto-setup mcporter + MCP, query instances, monitoring & alerting, self-diagnostics, firewall, snapshots, remote command execution (TAT). Use when user asks about Lighthouse or 轻量应用服务器. NOT for CVM or other cloud server types.metadata:  {    "openclaw":      {        "emoji": "☁️",        "requires": {},        "install":          [            {              "id": "node-mcporter",              "kind": "node",              "package": "mcporter",              "bins": ["mcporter"],              "label": "Install mcporter (MCP CLI)",            },          ],      },  }---

各字段说明：

name：必须。与目录名一致。
description：必须。一句话描述，最大 1024 字符，是触发匹配的关键。
metadata.openclaw.emoji：可选。UI 中显示的图标。
metadata.openclaw.install：可选。自动安装依赖的规格，支持 brew / node / go / uv / download。

💡install 字段的妙用：声明之后，OpenClaw 会在 Skill 加载时自动安装缺失的依赖——用户不需要手动 npm install -g mcporter，一切自动完成。

第二部分：Markdown 正文

Frontmatter 之后就是写给 AI 的领域知识，告诉它"你能做什么、怎么做"：

# Lighthouse 运维 Skill  当用户想查询、管理腾讯云轻量应用服务器时，使用此 Skill。  
## 可用工具  通过 mcporter 调用 lighthouse-mcp-server 提供以下能力： - `describe_instances` — 列出所有实例 - `create_firewall_rules` — 添加防火墙规则  
## 使用示例  - 用户说"列出我的服务器" → 调用 `describe_instances`  
## 脚本  如需自动化配置，可执行： bash {baseDir}/scripts/setup.sh --secret-id <ID> --secret-key <KEY>

编写要点：

保持 500 行以内，超出的内容放到 references/ 目录
用 {baseDir} 引用 Skill 目录路径
只写 AI 不知道的、非显而易见的信息
description 字段要写清楚"什么场景下使用"，这是触发匹配的关键

3、一个最小示例

如果你只是想快速体验，一个文件就够了：

hello-world/└── SKILL.md

--- name: hello-world description: Say hello in any language. Use when the user asks for a greeting. ---  When asked to greet, respond in the user's preferred language. Default to the user's system locale if not specified.

4、发布到 ClawHub

写好的 Skill 不必藏在本地——OpenClaw 生态提供了 ClawHub（https://clawhub.com），一个公共的 Skill 注册中心，类似 npm 之于 Node.js、Docker Hub 之于容器镜像。任何人都可以搜索、安装和发布 Skill。

第一步：安装 CLI 并登录

# 安装 ClawHub CLInpm install -g clawhub
# 登录（需要 GitHub 账号，且注册超过一周）clawhub login

第二步：发布

clawhub publish ./tencentcloud-lighthouse-skill \  --slug tencentcloud-lighthouse-skill \  --name "腾讯云 Lighthouse 运维助手" \  --version 1.0.0 \  --changelog "首次发布：支持实例查询、监控、防火墙、远程命令"

发布参数说明：

slug：唯一标识符，用户安装时使用。
name：在 ClawHub 上的展示名称。
version：语义化版本号。
changelog：本次发布的变更说明。

发布后，在 ClawHub 页面上用户看到的效果：

腾讯云 Lighthouse 运维助手                    ← --name（展示名称）tencentcloud-lighthouse-skill                ← --slug（安装标识）通过 MCP 工具管理腾讯云轻量应用服务器...       ← SKILL.md 的 descriptionv1.0.0                                       ← --version

第三步：其他用户安装你的 Skill

# 搜索clawhub search "lighthouse"
# 一键安装clawhub install tencentcloud-lighthouse-skill
# 查看已安装clawhub list
# 后续更新clawhub update tencentcloud-lighthouse-skill

安装完成后，Skill 会被放到工作区的 skills/ 目录下，启动新会话即可使用。

干货二：适配你自己的 MCP Server

本文以 Lighthouse 为例，通过Skill调用MCP实现服务器的管理。但同样的模式可以集成任意 MCP Server。无论是数据库运维、CDN 管理、还是容器编排，只要有 MCP Server 实现，都可以用同一套范式接入 OpenClaw。

换一个 MCP Server 只需要改两处：MCPorter 配置中的 mcpServers 条目，和 SKILL.md 中的工具说明。核心范式完全复用。

写在最后

通过这次实战，你应该已经感受到一个非常明显的变化：Lighthouse 不再只是一个需要打开控制台操作的产品，而是变成了一个可以被“对话驱动”的能力模块。

借助 OpenClaw 的 Skill 机制，我们做的其实不是简单的功能接入，而是一次交互方式的升级：

从页面点击 → 到自然语言指令
从人工查文档 → 到 AI 自动理解
从“人适应系统” → 到“系统理解人”

而更重要的是，这只是开始。今天你接入的是 Lighthouse Skill，明天你可以接入数据库、对象存储、监控告警，甚至内部系统。

OpenClaw + Skill 的真正价值，不在于“能不能做某个操作”，而在于：你可以不断扩展它的能力边界。

当越来越多云能力被封装成 Skill，你的 IM，就不再只是一个沟通工具，而是一个真正的 AI 工作入口。

Skill 让 AI 不只是回答问题，而是真正替你干活。也许未来的运维方式，就是从这一刻开始。 🚀

前置准备工作（如已实现可酌情略过）👉购买&部署（含配置模型）、配置IM消息通道等详细教程，均可在这里找到：https://cloud.tencent.com/developer/article/2624973