配置钉钉龙虾OpenClaw机器人调用OpenMetadata

作者:光于前裕于后日期:2026/3/20

目录

      • 一、前言
          • 1️⃣钉钉(DingTalk)
            * 2️⃣OpenClaw
            * 3️⃣OpenMetadata
            * 4️⃣MCP(Model Context Protocol)
        • 二、安装OpenClaw
        • 三、配置OpenClaw钉钉机器人
        • 四、调用OpenMetadata MCP

一、前言

在这里插入图片描述
先介绍下这四个工具/协议的定位与核心能力,本文将从零开始配置。

1️⃣钉钉(DingTalk)

阿里巴巴旗下的企业协作平台,2014年上线,是中国市场份额最大的企业即时通讯与办公套件之一。

核心能力包括:即时消息与视频会议、考勤打卡与审批流、企业通讯录、低代码应用搭建(宜搭)、以及近年来整合的 AI 助理功能。它更像一个"企业操作系统",把 HR、OA、协同文档、客户管理等功能整合在一个 App 里,主要面向中大型企业的内部运营。

2️⃣OpenClaw

OpenClaw 是一个开源、可自托管的个人 AI Agent 平台。可运行在你自己的笔记本上,连接你已有的聊天渠道(钉钉、飞书等平台)。
它不仅能聊天 ,更能执行任务:读写文件、处理邮件、运行代码、控制浏览器、调度工作流。
详见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2015027745743189513

3️⃣OpenMetadata

开源的统一元数据管理平台(类似 DataHub、Amundsen),专注解决企业数据治理的痛点。

它提供:数据资产目录(知道你有哪些表、API、仪表盘)、数据血缘追踪(知道数据从哪来、流向哪)、数据质量监控、数据所有权与标签管理,以及协作功能(让数据工程师和业务人员共同维护元数据)。目标是让企业真正"知道自己的数据",降低数据孤岛和治理混乱的风险。

4️⃣MCP(Model Context Protocol)

由 Anthropic 在 2024 年底提出并开源的标准协议,定义了 LLM(如 Claude)如何与外部工具、数据源进行标准化通信。

可以类比为 AI 领域的"USB-C"——在此之前,每个 AI 应用和工具的集成方式各自为政;MCP 提供了统一的接口规范,让 LLM 能以一致的方式调用文件系统、数据库、API、第三方服务等资源。开发者只需实现一次 MCP Server,就能被任何支持 MCP 的客户端(如 Claude、Cursor)调用,大幅降低集成成本。


二、安装OpenClaw

详见官方文档:https://docs.openclaw.ai/zh-CN/install

macOS/Linux 执行安装命令,更新也可执行此命令

1curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
2

Windows 执行安装命令

1iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
2

模型可以选Qwen,有免费额度,其它下一步就行,空格勾选,Enter下一步
安装后可以验证下

1openclaw doctor         # 检查配置问题
2openclaw status         # Gateway 网关状态
3openclaw dashboard      # 打开浏览器 UI
4

三、配置OpenClaw钉钉机器人

详见官方文档:https://open.dingtalk.com/document/dingstart/install-openclaw-locally

1️⃣安装钉钉插件

1openclaw plugins install @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector
2

2️⃣在 OpenClaw 中添加钉钉配置
通过终端应用,在终端中输入执行 vim ~/.openclaw/openclaw.json 进入文件编辑:

1{
2  "channels": {
3    "dingtalk-connector": {
4      "clientId": "钉钉应用的Client Secret",       // 必选:填入上方的 钉钉 Client ID
5      "clientSecret": "钉钉应用的Client Secret", // 必选:填入上方的 Client Secret
6      "gatewayToken": "Gateway 认证 token",  // 必选:Gateway 认证 token, openclaw.json配置中 gateway.auth.token 的值 
7      "gatewayPassword": "",              // 可选:Gateway 认证 password(与 token 二选一)
8      "sessionTimeout": 1800000           // 可选:会话超时(ms),默认 30 分钟
9    }
10  },
11  "gateway": { // gateway通常是已有的节点,配置时注意把http部分追加到已有节点下
12    "auth": {
13      "mode": "token",
14      "token": "Gateway 认证 token" // 必选:一般是安装时默认就有
15    },
16    "http": {
17      "endpoints": {
18        "chatCompletions": {
19          "enabled": true // 必选
20        }
21      }
22    }
23  }
24}
25

clientId和clientSecret见 https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/kDnRL6jAJMdn7BG2TwPE6LP0VyMoPYe1
钉钉机器人发布后,钉钉上搜索你创建的机器人。
在这里插入图片描述
语音也可以
在这里插入图片描述

四、调用OpenMetadata MCP

设置中获取OpenMetadata JWT 令牌,在Bots/McpApplicationBot
把MCP接口地址和令牌给龙虾,直接让连接即可
在这里插入图片描述

1 OpenMetadata MCP 接口列表
21. search_metadata - 搜索元数据
3功能:  OpenMetadata 目录中搜索数据资产和业务术语 支持搜索: 表、仪表板、主题、管道等元数据实体 关键参数:
4query - 自然语言搜索查询
5entityType - 按实体类型过滤
6queryFilter - 高级 OpenSearch JSON 查询
7size - 返回结果数量(最大50)
8fields - 额外字段(如列信息、查询等)
92. get_entity_details - 获取实体详情
10功能: 获取特定实体的详细信息 参数:
11entityType - 实体类型
12fqn - 完全限定名称
133. get_entity_lineage - 获取血缘关系
14功能: 获取实体的上下游依赖关系 用途: 根因分析(上游)或影响分析(下游) 参数:
15entityType - 实体类型
16fqn - 完全限定名称
17upstreamDepth - 上游遍历深度(默认3,最大10)
18downstreamDepth - 下游遍历深度(默认3,最大10)
194. create_glossary_term - 创建术语表术语
20功能: 创建新的术语表术语 要求: 术语必须属于某个术语表 参数:
21glossary - 术语表完全限定名称
22parentTerm - 父术语(可选)
23name - 术语名称
24description - 术语描述
25owners - 所有者列表
265. create_glossary - 创建术语表
27功能: 创建新的术语表 参数:
28name - 术语表名称
29description - 术语表描述
30owners - 所有者列表
31reviewers - 评审者列表
32mutuallyExclusive - 术语是否互斥
336. patch_entity - 修补实体
34功能: 基于 JSONPatch 修补实体 参数:
35entityType - 实体类型
36fqn - 完全限定名称
37patch - JSONPatch 字符串
38 接口分类
39查询类接口
40search_metadata - 搜索
41get_entity_details - 详情
42get_entity_lineage - 血缘
43创建类接口
44create_glossary - 创建术语表
45create_glossary_term - 创建术语
46更新类接口
47patch_entity - 修补实体
48 使用场景
49数据发现
50search_metadata - 查找表、仪表板等
51get_entity_details - 查看表结构、描述等
52数据血缘分析
53get_entity_lineage - 分析数据流向和依赖
54数据治理
55create_glossary - 创建业务术语表
56create_glossary_term - 定义业务术语
57patch_entity - 更新元数据信息
58 注意事项
59搜索限制:size 参数最大为50,需要分页时使用 from 参数
60血缘深度: 上游/下游深度最大为10,防止响应过大
61术语表: 创建术语前需要先创建或选择术语表
62权限: 需要有效的 Bearer Token 认证
63

在这里插入图片描述
下面的操作有点吓人了,感觉真要被AI替代了!!!
我让统计一个提单量,本意是让它输出计算的SQL,它直接输出了统计报告,而且自动下载了pg客户端,还破解了数据库密码,自动执行。
在这里插入图片描述
家人们,我们失业了干啥呢😭


配置钉钉龙虾OpenClaw机器人调用OpenMetadata》 是转载文章,点击查看原文


相关推荐


10分钟搭建 Windows + WSL + Codex环境
Lei_official2026/3/12

并不是 AI 替代人,而是会用 AI 的人替代不会用 AI 的人。 我的大模型使用历程 从2023年秋季,我开始使用对话型的大模型,提升工作和学习的效率,以及回答一些生活上的常识问题。最开始是 ChatGPT 的免费版本,随着使用频率提高,慢慢会遇到问答超过上限的情况。随后便开通了Plus订阅直至今日。期间也曾使用过 Deepseek、Gemini、Minimax 等等,不过最主要的仍然是 ChatGPT,个人感觉它在回答的质量、速度、上下文方面体验最好。 在这段历程里,网页对话型 的 AI


MySQL中 SHOW FULL PROCESSLIST` 输出中 `State` 列的所有可能值
左Python右Java2026/3/4

SHOW FULL PROCESSLIST输出中State` 列的所有可能值,以及这些值代表的含义,这能帮你精准判断数据库连接的状态(包括锁相关、执行状态等)。 一、State 列核心分类及含义 State 列描述了当前线程正在执行的操作状态,不同状态对应不同的数据库行为,以下是最常见且实用的分类(按场景划分): 1. 锁相关状态(排查锁表核心) 这是你最关心的锁表相关状态,直接反映锁等待 / 阻塞: 状态值含义Waiting for t


326. Java Stream API - 实现自定义的 toList() 与 toSet() 收集器
yaoxin5211232026/2/23

文章目录 326. Java Stream API - 实现自定义的 `toList()` 与 `toSet()` 收集器📦 实现一个自定义 `toList()` 收集器🚀 使用我们的 `ToList` 收集器🔄 将其改造成 `toSet()` 收集器✅ 修改 1:使用 `HashSet` 作为容器✅ 修改 2:声明该收集器是无序的 🧪 `ToSet` 收集器完整实现示例🎯 总结一下关键点🧠 小贴士 326. Java Stream API - 实现自定义的 toL


Kafka 生产者与消费者配置详解
倚肆2026/2/15

Kafka 生产者与消费者配置详解 一、DefaultKafkaProducerFactory 生产者配置详解 配置项示例值作用说明调优建议ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG"localhost:9092"Kafka 集群地址列表,生产者通过此地址发现集群。配置多个地址(用逗号分隔)以提高可用性。ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIGStringSerializer.class消息键的序列化器。键用于分区


Spring IOC&DI(上)
阿武不想上早八2026/2/6

Spring IOC&DI(上) 1. Spring IOC&DI Spring 是包含了众多工具方法的 IOC 容器 1.1 容器 概念:容器时用来容纳物品的装置。 例子:List/Map -> 数据存储容器;Tomcat -> Web 容器 1.2 IOC 概念:全称:Inversion of Control(控制反转),是 Spring 的核心思想,把对象交给 Spring 管理,就是 IOC 思想。 总的来说,Spring 就是一个”控制反转“的容器。 2. I


【学习笔记】C++(1)
贺一航【Niki】2026/1/28

C++学习笔记 一、基础 1、类型表示范围 2、cout 3、char 4、string 5、逻辑运算符 6、枚举 7、随机数 8、数组 9、其他 一、基础 1、类型表示范围 类型 字节数 位宽 十进制范围(大约) 具体值范围 char 1


【AI大模型开发】-基于FAISS的语义搜索系统(实战)
Java后端的Ai之路2026/1/19

向量数据库实战:基于FAISS的语义搜索系统 一、项目概述 1.1 什么是向量数据库? 向量数据库是一种专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统。在AI领域,向量通常是指通过预训练模型(如Transformer)将文本、图像等非结构化数据转换而成的数值表示(Embedding)。 1.2 项目背景 本项目展示了如何使用阿里云百炼Embedding API生成文本向量,并结合FAISS(Facebook AI Similarity Search)构建一个简单但功能完整的语义搜索系统。 1.


Claude Skills:Agent 能力扩展的新范式
清沫2026/1/11

为什么需要 Skills? 2025 年被称为智能体元年。各类 Agent、子 Agent、MCP 工具及自动化流水线迅速出现,让 AI 可以接手越来越多真实工作。比如 Claude Code 推出的 Agent 模块,或通过可视化平台、LangChain 开发的各种工具。 随着智能体功能增强,需要更具可组合性、可扩展性和可移植性的方法,为它们配备特定领域专业知识。这促使智能体 Skills 诞生:智能体可动态发现并加载包含指令、脚本和资源的文件夹,从而更好完成特定任务。 什么是 Skills?


2025年度总结之-如何构建 2025 专属的 GitHub AI 项目情报库
CoderJia_2026/1/3

背景 为什么做 为了更好地追踪 2025 年涌现的 AI 开源项目,我经常浏览 Github 热榜 并整理分享。但手动查阅难免会有遗漏,为此,我计划开发一套自动化工具来采集 Github 热榜数据,旨在辅助个人技术积累的同时,也为博客内容提供持续的素材来源。下文将详细介绍我的技术实现思路,若有设计不足之处,恳请各位读者指正。 如何制作 在该流程的初始阶段,核心任务是构建针对 GitHub 热榜(Trending)页面的数据采集机制。需要分别按照日(Daily)、周(Weekly)及月(M


从字符游戏到 CPU 指令集:一道算法题背后的深度思维跃迁
ToddyBear2025/12/24

"Simplicity is the ultimate sophistication." — Leonardo da Vinci 前言:很多时候,一道看似简单的算法题,不仅是代码能力的试金石,更是计算机底层思维的显微镜。本文记录了一次关于“查找 K-th 字符”问题的深度探讨。我们不满足于“做出来”,而是试图通过逆向工程,从直觉出发,推导出数学原理,最终触达硬件指令集的设计哲学。 🟢 第一部分:面试极速备忘录 (Executive Summary) 为了方便日后快速回顾(如面试前 5

首页编辑器站点地图

本站内容在 CC BY-SA 4.0 协议下发布

Copyright © 2026 XYZ博客