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微信 iLink 消息网关 ClawBot Gateway — 多账号管理、智能路由、虚拟 Bot 代理

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牛值

江湖小虾

用 AI写了一个微信 机器人iLink 消息网关:ClawBot Gateway

它不是给微信做聊天界面,而是把微信 Bot 接入能力统一管理——多账号、多后端、智能路由、虚拟 Bot 代理,集中在一个 Web 面板里操作。

整套系统跑在飞牛 NAS 上,支持 FPK 原生安装和 Docker 部署,管理面板是 PWA,手机浏览器也能用。

项目地址: https://github.com/EzFavorites/FnDepot/tree/main/clawbot-gateway

FPK 下载: https://github.com/EzFavorites/FnDepot/releases/tag/clawbot-gateway-v0.0.7


这是什么

ClawBot Gateway 是一个微信 iLink 消息网关,核心是把微信 Bot 消息的收发、路由、代理统一管理

  • 一个或多个微信 Bot 账号同时接入
  • 消息按规则路由到不同后端:OpenAI 对话、Echo 调试、虚拟 Bot 代理等
  • 虚拟 Bot 对外暴露标准 iLink API,外部系统可以像调用真实微信 Bot 一样向微信用户发消息
  • 支持文件中转和通知通道,外部系统可以通过 API 通知微信用户

架构示意

微信消息 → Bot 账号 A → 网关
             ↓
消息管道(路由决策)
             ↓
**────────────**────────────**
↓            ↓            ↓
OpenAI后端    Echo 后端   虚拟 Bot 代理
↓            ↓
回复给微信   外部服务消费/回复

每个 Bot 账号会创建一个虚拟 Bot 实例,对外暴露 sendmessagesendtyping 等标准 iLink 端点。外部服务通过 getUpdates 轮询消费消息,通过 sendmessage 异步回复。

核心功能

  • 多账号管理 — 扫码接入多个微信 Bot 账号,统一管理登录状态
  • 智能消息路由 — 按规则将消息分发到不同后端,支持条件匹配
  • 后端适配器
    • OpenAI 兼容 — 接入任何 OpenAI 兼容 API(GPT、DeepSeek、通义等)
    • Echo — 调试用,原样返回消息内容
    • 虚拟 Bot 代理 — 将消息入队,等待外部服务消费后异步回复
  • 虚拟 Bot 机制 — 每个 Bot 账号对应一个虚拟 Bot,外部服务通过标准 iLink API 与虚拟 Bot 交互
  • 文件中转 — 微信文件转发到后端处理
  • 通知通道 — 外部系统通过 API 向微信用户发送通知
  • Web 管理面板 — PWA 支持,手机/桌面浏览器均可访问
  • 日志实时推送 — 结构化日志,SSE 实时推送到管理面板

在飞牛 NAS 上怎么跑?

方式一:FPK 安装(推荐)

Release 页面 下载 FPK 包,在飞牛应用中心上传安装即可。

安装向导会要求设置端口和登录密码,安装后通过 http://飞牛IP:端口 访问管理面板。

方式二:Docker 部署

docker pull ghcr.io/crafter-feng/clawbot-gateway:latest

或者用 Docker Compose:

version: "3"
services:
  clawbot-gateway:
    image: ghcr.io/crafter-feng/clawbot-gateway:latest
    ports:
      - "6798:6798"
    volumes:
      - ./data:/data
    environment:
      - CLAWBOT_DB_PATH=/data/clawbot.db
      - CLAWBOT_LOGIN_PASSWORD=your_password
    restart: unless-stopped

首次使用流程:

  1. 安装/启动服务
  2. 浏览器进入管理面板
  3. 添加后端适配器(如 OpenAI)
  4. 添加微信账号,扫码登录
  5. 配置路由规则,将消息分发到不同后端

image.png

image.png

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数据安全

所有数据存储在 NAS 本地:

  • SQLite 数据库(用户配置、路由规则、消息记录)
  • 不经过第三方服务器
  • 登录凭证加密存储在本地数据库
  • 建议仅在信任的 NAS 和网络环境使用

后续计划

  • 更多后端适配器(Anthropic Claude、本地模型等)
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