4 августа 2026 · 7 мин чтения

OpenClaw 2026.7: готовый конфиг с ASI1, Ollama и бесплатными моделями OpenRouter

Ниже — рабочий каркас openclaw под последнюю ветку 2026.7.x: локальные модели через Ollama, облачный ASI1 и большой набор free-моделей OpenRouter. Плюс MCP-серверы для торговли, поиска и web-research.

Важно: не вставляйте чужие ключи из примеров в сеть. В конфиге ниже все секреты заменены на плейсхолдеры.

Что делает этот конфиг

Блок	Назначение
`agents.defaults`	Основная модель агента и fallback
`models.providers`	ASI1 + Ollama + OpenRouter
`channels.telegram`	Связь агента с Telegram-ботом
`gateway`	Локальный шлюз OpenClaw
`mcp.servers`	Инструменты, которые агент вызывает руками
`plugins`	Включение Ollama-плагина

Куда вставлять ключи

ASI1 → models.providers.asi1.apiKey. Ключ с asi1.ai. Формат обычно: sk_...
OpenRouter → models.providers.openrouter.apiKey. Ключ с openrouter.ai/keys. Формат: sk-or-v1-...
Telegram → channels.telegram.botToken. Токен от @BotFather
Gateway auth → gateway.auth.token. Свой длинный случайный токен для локального API OpenClaw
Ollama Web Search → mcp.servers.ollama-web-search.env.OLLAMA_API_KEY. Если используете cloud/search-ключ Ollama
Ollama local. Для локальных моделей apiKey: "ollama" обычно достаточно. Сервер: http://localhost:11434

Pionex MCP и crypto-snapshot ключи/секреты настраиваются уже внутри самих MCP (env/файлы инструментов), не обязательно в этом JSON.

Модели

Primary: asi1-mini

Fallback: asi1

ASI1

asi1 / asi1-mini
большой context window
text + image

Ollama (локально)

qwen3.5:4b — лёгкая быстрая локалка
AgentBDW/GIR9b:latest — более «агентная» локальная модель
нужен запущенный ollama serve

OpenRouter free

Набор бесплатных моделей для экспериментов и запасных маршрутов:

tencent/hy3:free
poolside/laguna-xs-2.1:free
poolside/laguna-m.1:free
cohere/north-mini-code:free
google/gemma-4-26b-a4b-it:free
google/gemma-4-31b-it:free
nvidia/nemotron-3-*:free
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:free
qwen/qwen3-coder:free
openai/gpt-oss-20b:free
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b:free
openrouter/free — роутер по free-пулу

Free-модели удобны для тестов, но лимиты и качество плавают. Для боевого контура лучше primary/fallback на стабильном провайдере.

MCP-серверы: зачем каждый

1. `pionex-trade-mcp`

локальная команда: pionex-trade-mcp
доступ агента к Pionex
список ботов, создание grid, торговые действия
нужен для автоторговли и крон-сценариев

2. `crypto-snapshot`

remote MCP: https://crypto-snapshot-pro.onrender.com/mcp/
transport: streamable-http
рыночный snapshot / сигнальный контур
удобно как внешний research/signal tool

3. `aeo`

запуск: npx -y aeo-mcp
AEO/поисковый MCP-слой
для задач вокруг answer engine optimization и web-oriented research

4. `ollama-web-search`

локальный бинарь ollama-web-search-mcp
веб-поиск через Ollama search pipeline
в env нужен OLLAMA_API_KEY, если провайдер этого требует

Итого у агента есть руки для:

биржи,
рыночных данных,
web-search,
AEO-исследований.

Telegram и Gateway

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "TELEGRAM_BOT_TOKEN"
    }
  }
}

{
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN"
    }
  }
}

Telegram — канал общения с агентом
Gateway — локальный порт управления OpenClaw
bind: loopback означает доступ только с машины, где крутится агент

Готовый конфиг с плейсхолдерами

Вставьте свои ключи вместо YOUR_...:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "asi1-mini",
        "fallbacks": ["asi1"]
      },
      "workspace": "/home/matros/.openclaw/workspace",
      "heartbeat": {
        "every": ""
      }
    }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "asi1": {
        "baseUrl": "https://api.asi1.ai/v1",
        "apiKey": "YOUR_ASI1_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "asi1",
            "name": "ASI1",
            "contextWindow": 550000,
            "maxTokens": 8192,
            "input": ["text", "image"]
          },
          {
            "id": "asi1-mini",
            "name": "ASI1 Mini",
            "contextWindow": 550000,
            "maxTokens": 4096,
            "input": ["text", "image"]
          }
        ]
      },
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "apiKey": "ollama",
        "api": "ollama",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5:4b",
            "name": "Qwen 3.5 4B",
            "contextWindow": 150000,
            "maxTokens": 4096,
            "input": ["text"],
            "params": { "num_ctx": 150000 }
          },
          {
            "id": "AgentBDW/GIR9b:latest",
            "name": "AgentBDW GIR9b",
            "contextWindow": 150000,
            "maxTokens": 8192,
            "input": ["text"],
            "params": { "num_ctx": 150000 }
          }
        ]
      },
      "openrouter": {
        "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "apiKey": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          { "id": "tencent/hy3:free", "name": "Tencent: Hy3 (free)", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "name": "Poolside: Laguna XS 2.1 (free)", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "cohere/north-mini-code:free", "name": "Cohere: North Mini Code (free)", "contextWindow": 256000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free", "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)", "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free)", "contextWindow": 256000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "poolside/laguna-m.1:free", "name": "Poolside: Laguna M.1 (free)", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free", "name": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "google/gemma-4-31b-it:free", "name": "Google: Gemma 4 31B (free)", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free", "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)", "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "openrouter/free", "name": "Free Models Router", "contextWindow": 200000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free", "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free)", "contextWindow": 256000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl:free", "name": "NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL (free)", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 4096, "input": ["text", "image"] },
          { "id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:free", "name": "Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct (free)", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nvidia/nemotron-nano-9b-v2:free", "name": "NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (free)", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "openai/gpt-oss-20b:free", "name": "OpenAI: gpt-oss-20b (free)", "contextWindow": 131072, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "qwen/qwen3-coder:free", "name": "Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B (free)", "contextWindow": 1048576, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition:free", "name": "Venice: Uncensored (free)", "contextWindow": 32768, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free", "name": "Meta: Llama 3.3 70B Instruct (free)", "contextWindow": 131072, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct:free", "name": "Meta: Llama 3.2 3B Instruct (free)", "contextWindow": 131072, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] },
          { "id": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b:free", "name": "Nous: Hermes 3 405B Instruct (free)", "contextWindow": 131072, "maxTokens": 4096, "input": ["text"] }
        ]
      }
    }
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "YOUR_OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN"
    }
  },
  "mcp": {
    "servers": {
      "pionex-trade-mcp": {
        "command": "/home/matros/.npm-global/bin/pionex-trade-mcp",
        "args": []
      },
      "crypto-snapshot": {
        "url": "https://crypto-snapshot-pro.onrender.com/mcp/",
        "transport": "streamable-http"
      },
      "aeo": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "aeo-mcp"]
      },
      "ollama-web-search": {
        "command": "/home/matros/.nvm/versions/node/v24.18.0/bin/ollama-web-search-mcp",
        "env": {
          "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY"
        }
      }
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "ollama": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

Пути command поправьте под свою машину (which pionex-trade-mcp, which ollama-web-search-mcp).

Быстрый запуск

Поставить и запустить Ollama
Протянуть модели:

ollama pull qwen3.5:4b

Вписать ключи ASI1 / OpenRouter / Telegram / Gateway
Проверить MCP-бинари и remote URL
Поднять OpenClaw и прогнать doctor
Написать боту в Telegram тестовую команду

Практический совет

Для повседневной работы: asi1-mini → fallback asi1
Для офлайна и дешёвых задач: Ollama
Для экспериментов и запасных маршрутов: OpenRouter free
MCP подключайте только те, что реально нужны: лишние tools = лишний шум и риск

Этот конфиг — не «магическая кнопка», а нормальная боевая схема: облако + локалка + free-роутер + инструменты. Дальше ценность начинается не в JSON, а в правилах агента и дисциплине вызова MCP.

Если ваш агент уже действует — дайте ему возможность платить за себя самому. Создать платного агента →