OpenClaw搜索功能配置指南：为AI Agent赋能Tavily与Exa搜索方案

OpenClaw（常被昵称为“小龙虾”）作为一款功能强大的AI Agent框架，正受到越来越多开发者和技术爱好者的关注。然而，许多用户在成功安装后却遇到了第一个大难题：搜索功能无法正常使用。一个没有网络搜索能力的AI助手，其能力会大打折扣，这也让不少新手用户感到困惑，甚至放弃深入探索。

问题的根源往往不在于OpenClaw本身，而在于其默认的搜索方案对国内用户并不友好。默认配置就像给你的“小龙虾”戴上了一副不合用的眼镜，让它看不清真实的世界。

默认方案的挑战：Brave Search

OpenClaw内置的默认搜索工具是Brave Search。客观来说，Brave Search功能强大，拥有免费额度，且搜索速度和准确性都不错。但对国内用户而言，它有两道难以逾越的障碍：

• 需要稳定的VPN：必须通过代理才能访问其服务器。
• 需要绑定海外信用卡：注册Brave账号时必须验证一张境外信用卡。

这两个条件足以将大多数国内普通用户挡在门外，导致安装成功的喜悦很快被搜索配置的挫败感取代。

更优解：Tavily 与 Exa 双方案

幸运的是，经过实践验证，有两种方案更适合国内环境，能有效为你的OpenClaw赋能。它们是Tavily和Exa。

下表是两种方案的特点对比：

搜索方案	优点	缺点	适合人群
Brave Search (默认)	内置、免费	❌ 需VPN<br>❌ 需绑定信用卡	拥有海外支付和网络资源的用户
Tavily	✅ 无需VPN<br>✅ 无需信用卡<br>✅ 配置超简单	-	国内新手用户首选
Exa	✅ 功能强大，支持代码搜索<br>✅ 支持GitHub、公司研究<br>✅ 返回详细内容片段	⚠️ 需通过MCP配置	开发者、技术爱好者

结论：

• 如果你是刚接触OpenClaw的新手，追求快速上手，强烈推荐从Tavily开始。
• 如果你是开发者或对搜索质量有更高要求，可以考虑配置功能更强大的Exa。

新手必看：Tavily配置教程（5分钟搞定）

Tavily是一个为AI优化的搜索引擎API，提供每月1000次的免费额度，足以满足日常使用。配置过程非常简单，只需三步。

第一步：获取API密钥
访问 platform.tavily.com，注册并申请一个API Key。Tavily的注册过程对国内用户友好，无需复杂验证。

第二步：安装Tavily搜索技能
在运行OpenClaw的终端中，执行以下命令安装技能：

clawhub install tavily-search

第三步：配置API密钥
安装完成后，在终端中配置你的密钥（请将命令中的你的API密钥替换为真实的密钥）：

openclaw configure tavily.api_key="你的API密钥"

注意：密钥需用英文双引号包裹，且命令中不要有额外空格。

第四步：验证配置
配置完成后，你就可以直接向你的OpenClaw助手提问了。例如，发送指令：“搜索一下今天的AI新闻”。

如果配置成功，助手会调用Tavily搜索并返回结构化的新闻摘要。例如，在一次成功的测试中，助手返回了如下格式的新闻要点：

• 据称OpenAI推出模型“GPT-4.5 Turbo”，强调更高的性价比与性能 (来源: The Verge；时间: 约22小时前)
• Google Gemini更新，增强多模态与工具调用能力 (来源: The Verge；时间: 约22小时前)
• Anthropic Claude扩展在办公工具与开发者生态中的集成 (来源: The Verge；时间: 约22小时前)

这证明了你的“小龙虾”已经成功戴上了Tavily这副“智能眼镜”，能够实时获取外部信息。

第五步：个性化与优化
为了让体验更好，你可以进行两项优化：

1. 关闭默认的Web Search工具：为了避免混淆，可以明确告知助手优先使用Tavily。你可以通过对话指令来完成，例如：“关掉search tool”。助手会理解你的意图，并确认已将内置的Web Search工具（基于Brave/Perplexity）设置为禁用状态，同时保留已配置的Tavily搜索脚本。
2. 定制搜索结果：你可以通过自然语言要求助手调整搜索行为，例如：“新闻检索增加来源”。助手会理解并优化后续的搜索结果，使其包含更详细的来源链接和发布时间信息，提升信息的可信度和可追溯性。

进阶之选：Exa深度搜索配置

Exa（原名Meteor）是一款功能强大的搜索API，尤其擅长代码搜索、公司研究和实时内容抓取。其配置需要通过MCP（Model Context Protocol）进行。

第一步：安装与配置MCP服务
在系统终端（非OpenClaw对话窗口）中执行以下命令：

# 1. 安装mcporter
npm install -g mcporter

# 2. 配置Exa服务器
mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp

# 3. 验证安装
mcporter list exa --schema

第二步：让OpenClaw识别Exa MCP
安装完Exa的MCP服务后，你需要在与OpenClaw助手的对话中告知它这一配置。你可以直接说：“我已经手动配置了exa，你试试是否可以调用”。

助手会进行状态检查。如果配置正确，它会报告Exa MCP服务器已成功配置，并测试其功能。成功后，助手会创建并注册相应的搜索脚本，使Exa的工具可用于后续对话。它通常会总结可用的Exa工具，例如：

• web_search_exa - 通用网络搜索
• company_research_exa - 公司研究
• get_code_context_exa - 代码上下文搜索（针对GitHub、Stack Overflow等）

完成这些步骤后，你可以直接向助手提出如“查找node.js最佳实践”或搜索特定代码示例的请求，它将调用Exa的强大搜索能力来满足你的需求。

关键问题澄清：MCP会消耗我的AI模型额度吗？

这是一个非常实际的顾虑，尤其当你在使用像智谱AI Coding Plan这类包含额度限制的套餐时。核心结论是：在OpenClaw中通过MCP使用Exa或类似服务，不会消耗你AI平台（如智谱AI）的MCP额度或API Token。

原因在于架构的独立性：

1. OpenClaw本地运行：OpenClaw是在你的本地环境或服务器上运行的独立应用。
2. MCP直接调用第三方API：其中集成的mcporter是一个独立的CLI工具，它直接通过HTTP调用Exa、Tavily等第三方服务的API，与智谱AI等模型提供商的后台系统完全无关。
3. 清晰的消耗路径：
   • 会消耗智谱AI额度的情况：仅限你与OpenClaw助手的对话、以及助手调用大模型进行推理和生成内容的过程。
   • 不会消耗智谱AI额度的情况：所有通过Tavily API、Exa API进行的搜索操作，消耗的是各自服务的独立额度。

因此，你只需要分别关注：

• 智谱AI API Token：用于模型对话。
• Tavily/Exa API 额度：用于搜索（两者均有免费额度提供）。

你可以放心地在OpenClaw中配置和使用这些增强搜索功能，它们是你提升AI Agent能力的独立工具，而不会意外增加核心模型的使用成本。关于更多AI应用中的架构设计与资源管理实践，可以参考云栈社区上相关的 技术文档。

总结

为OpenClaw配置一个可用的搜索功能，是解锁其全部潜力的关键一步。避开对国内用户不友好的默认方案，选择Tavily或Exa，就如同为你的AI助手装上了“智能眼镜”，让它能观察、理解和回应更广阔的真实世界。

• Tavily：配置极其简单，是快速上手、满足日常信息检索需求的最佳选择。
• Exa：功能更为强大，特别是其代码搜索能力，是开发者和技术研究者的利器。

根据你的身份和需求选择合适的工具，就能让你的“小龙虾”真正成为得力的智能工作伙伴。

参考资料

[1] 给小龙虾戴上智能眼镜：国内用户必看的OpenClaw搜索配置教程, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/sv5m3cZ1nUAmKeIM2gK_Ug

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