MakerClaw

Macro Your Work, Claw Your Way

Go 语言编写的轻量级个人 AI 助手,$10 硬件即可运行,~30MB 内存占用,毫秒级启动(10-30ms),支持 38+ LLM 提供商、20 个渠道接入、6 种 Linux 架构。

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Windows

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macOS

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Linux

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核心功能

核心引擎

  • 毫秒级启动

    纯 Go 原生编译,实测各子命令启动时间 10-30ms,冷启动无 JVM/解释器开销,交互即开即用。

  • 极致轻量

    完整 CLI 实测峰值 RAM 约 30MB,可运行于 $10 的树莓派 Zero / 旧安卓设备,旧硬件焕发新生。

接入与协议

  • 多渠道接入

    已实测 20 个 channel,支持 Telegram / 飞书 / Discord / 微信 / Slack 等 IM 平台,一处部署多渠道触达。

  • MCP 协议

    原生支持 Model Context Protocol,可挂载外部工具与数据源,扩展 Agent 能力边界。

智能与安全

  • 智能路由

    双路由系统:Agent 路由(7 个 when 字段)按场景切换模型,Model 路由按任务复杂度自动分流到轻量或重量模型。

  • 本地优先

    二进制可直接执行,状态本地落盘,API 密钥加密入库,数据主权完全自主,无云端依赖。

运维与覆盖

  • 可视化面板

    桌面版 WebUI Launcher,浏览器内完成全部配置,端口 18800,零 CLI 门槛上手。

  • 全架构覆盖

    6 个 Linux 架构(amd64 / arm64 / armv7 / riscv64 / loong64 / mipsle)+ macOS / Windows / Android 全平台覆盖。

核心优势

01

极致性价比

$10 硬件即可运行,30MB 内存占用,旧设备焕发新生,个人 AI 助手门槛降至最低。

02

毫秒级响应

10-30ms 启动,交互无延迟,告别 Spinner 等待,体验如原生应用般流畅。

03

38+ LLM 生态

覆盖国外主流 13+、国内 13+、本地 5+ 共 38+ LLM 提供商,一处配置多模型切换,灵活应对不同场景。

04

数据主权

本地优先架构,密钥加密存储,状态本地落盘,无云端依赖,数据完全自主可控。

05

全架构覆盖

从 x86 到 MIPS,从 ARM 到 RISC-V,6 种 Linux 架构全覆盖,适配各种硬件环境。

06

开箱即用

WebUI 零门槛配置,桌面启动器一键运行,CLI / Docker 灵活部署,满足不同技术栈需求。

平台支持

架构 二进制大小 Gzip 压缩
amd64 33.8 MB 11.8 MB
arm64 31.4 MB 10.8 MB
armv7 30.2 MB 10.7 MB
riscv64 30.2 MB 11.1 MB
loong64 32.3 MB 10.9 MB
mipsle 28.3 MB 8.1 MB

LLM 配置

配置文件

~/.makerclaw/config.json

主配置文件

定义模型列表与路由规则

~/.makerclaw/.security.yml

密钥文件(推荐)

API 密钥集中管理,与主配置分离

.env

仅开发参考

不作为运行时配置来源

model_list 字段

必填
model_name

模型实例名,用于路由引用

必填
provider

提供商标识,如 openai/deepseek/ollama

必填
model

模型名,如 gpt-4o/deepseek-chat

必填
api_base

API 端点 URL

可选
api_keys

API 密钥数组,支持多 Key 轮换

可选
fallbacks

备用模型名数组,主模型不可用时自动切换

可选
proxy

HTTP 代理地址

可选
rpm

每分钟请求限制

可选
request_timeout

请求超时(秒)

可选
thinking_level

思考深度 low/medium/high

可选
max_tokens_field

最大 Token 字段名

可选
tool_schema_transform

工具 Schema 转换模式

可选
extra_body

附加请求体字段

可选
custom_headers

自定义请求头

可选
enabled

是否启用(默认 true)

可选
user_agent

自定义 UA

38+ LLM 提供商

国外主流(13)

openai
anthropic
anthropic-messages
gemini
openrouter
groq
mistral
cerebras
nvidia
venice
vivgrid
novita
longcat

国内(13)

zhipu
moonshot
deepseek
qwen
qwen-intl
qwen-us
alibaba-coding
volcengine
modelscope
mimo
zai
minimax
shengsuanyun

本地与自定义(5)

ollama
lmstudio
vllm
litellm
OpenAI兼容

附加提供商(7)

azure
bedrock
antigravity
claude-cli
codex-cli
github-copilot
elevenlabs

双路由系统

Agent 路由

7 个 when 字段(channel/account/space/chat/topic/sender/mentioned)实现按场景自动切换模型

channel account space chat topic sender mentioned

Model 路由

3 个字段(enabled/light_model/threshold)按任务复杂度自动分流到轻量或重量模型

enabled light_model threshold

API 密钥存储

方式 A · 内联

api_keys 直接写在 config.json 中(简单但不安全)

方式 B · 分文件(推荐)

密钥存入 .security.yml,config.json 引用名称即可

CLI 命令

makerclaw doctor

验证配置 + 健康检查

makerclaw auth login --provider <name>

OAuth 类 provider 登录

makerclaw gateway

启动 Gateway(默认 127.0.0.1:18790)

makerclaw-launcher

启动 WebUI 控制台(端口 18800)

makerclaw-launcher -public

暴露到所有接口(远程访问)

makerclaw-launcher -no-browser

不自动打开浏览器(无头服务器)

环境变量

MAKERCLAW_HOME

运行时目录(默认 ~/.makerclaw)

MAKERCLAW_CONFIG

配置文件路径

MAKERCLAW_GATEWAY_HOST

Gateway 监听主机

MAKERCLAW_BUILTIN_SKILLS

内置 Skills

MAKERCLAW_BINARY

主二进制路径

部署指南

Linux

前提条件

  • Linux amd64 / arm64 / armv7 / riscv64 / loong64 / mipsle 任意架构

安装方法

curl -sSL https://makerclaw.io/install.sh | bash 安装二进制,运行 makerclaw gateway 启动网关(默认 127.0.0.1:18790),运行 makerclaw-launcher 启动 WebUI 控制台(端口 18800)

可选方式

Docker 方式:docker compose -f docker/docker-compose.yml --profile launcher up -d

桌面版

前提条件

  • macOS 11+ / Windows 10+ / Linux 桌面环境

安装方法

下载 .dmg/.app (macOS)、.exe (Windows) 或 .AppImage/.deb (Linux) 安装包,安装后运行 MakerClaw Launcher,浏览器自动打开 http://localhost:18800

注意事项

  • macOS 首次运行需在系统设置 → 隐私与安全性中点击'仍要打开'以绕过 Gatekeeper
  • 远程访问:添加 -public 参数或设置 MAKERCLAW_GATEWAY_HOST=0.0.0.0
  • 源码构建需 Go 1.25+ / Node.js 22+ / pnpm 10.33+

通用要求

网络连接(首次下载二进制) 至少一个 LLM API 密钥(可选本地模型)

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