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// integration

OpenClaw mit basebox verbinden

Gilt für

Produkt: Cloud · Server · Zielgruppe: Entwickler / Integrator

"The best way to predict the future is to build it." — Alan Kay

Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie OpenClaw – einen KI-Coding-Assistenten – mit Ihrer basebox-Instanz für autonome Coding-Workflows verbinden.

Warum das wichtig ist

Statt Code zu ChatGPT oder Claude zu kopieren, haben Sie eine KI, die: - Code direkt in Ihren Dateien schreibt und bearbeitet - Terminalbefehle ausführt und Ergebnisse sieht - Ihre gesamte Codebasis versteht - Mit mehreren Dateien gleichzeitig arbeitet - Ihre privaten, selbst gehosteten Modelle nutzt

Inhalt

  1. Was ist OpenClaw?
  2. Voraussetzungen
  3. Installation
  4. Konfiguration
  5. Verbindung testen
  6. Anwendungsbeispiele
  7. Troubleshooting
  8. Nächste Schritte

Was ist OpenClaw?

OpenClaw ist ein KI-Coding-Assistent. Anders als reine Code-Vervollständigung kann OpenClaw:

🤖 Eigenständig denken und handeln - Mehrstufige Coding-Aufgaben planen - Terminalbefehle ausführen - Mehrere Dateien lesen und ändern - Probleme eigenständig debuggen und beheben

🔧 In Ihren Workflow integrieren - Arbeitet in Ihrem bestehenden Terminal - Versteht Ihre Projektstruktur - Behält den Gesprächskontext - Unterstützt mehrere Programmiersprachen

🌐 Mit jedem KI-Anbieter verbinden - OpenAI, Anthropic oder Ihre eigene basebox-Instanz - Zwischen Modellen für verschiedene Aufgaben wechseln - Code und Daten mit basebox privat halten

Geeignet für: Code-Reviews, Refactoring, neue Funktionen, Debugging, Dokumentation und das Kennenlernen fremder Codebasen.

Voraussetzungen

Stellen Sie vor dem Start sicher, dass Sie haben:

  1. basebox-Instanz: Ein laufendes basebox-Deployment (Server oder Cloud)
  2. API-Token: Ihr basebox-API-Token (siehe API-Token erhalten)
  3. basebox-URL: Die URL Ihres basebox-API-Endpunkts
  4. Unterstütztes Modell: Mindestens ein in basebox konfiguriertes Chat-Modell (z. B. Claude, GPT, Llama)
  5. Shell-Zugang: Terminal-/Kommandozeilenzugang auf Ihrem Entwicklungsrechner

API-Token erhalten

  1. Melden Sie sich an Ihrer basebox-Instanz an
  2. Navigieren Sie zu Ihrem Benutzerprofil oder den Einstellungen
  3. Suchen Sie den Abschnitt API Tokens oder Developer
  4. Erzeugen Sie ein neues API-Token
  5. Kopieren und speichern Sie es sicher (Sie brauchen es für die Konfiguration)

Beispiel-Tokenformat: 

YTIz......ZjYw

Installation

Installieren Sie OpenClaw mit dem offiziellen Installationsskript:

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

Das Skript: - lädt die aktuellen OpenClaw-Binaries herunter - installiert die CLI-Werkzeuge (Befehl openclaw) - richtet den OpenClaw-Gateway-Dienst ein - konfiguriert Standardeinstellungen

Installation prüfen: 

openclaw --version

Sie sollten eine Ausgabe wie diese sehen: 

OpenClaw v1.x.x

Konfiguration

Schritt 1: basebox als Custom Provider konfigurieren

OpenClaw verwaltet LLM-Anbieter über ein Konfigurationssystem. Sie fügen basebox als Custom Provider mit dem Befehl openclaw config set hinzu.

Befehlsvorlage: 

openclaw config set models.providers.custom-provider '{
  "baseUrl": "YOUR_BASEBOX_URL",
  "apiKey": "YOUR_BASEBOX_API_TOKEN",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {
      "id": "MODEL_ID",
      "name": "MODEL_DISPLAY_NAME",
      "contextWindow": CONTEXT_SIZE,
      "maxTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
      "input": ["text"]
    }
  ]
}'

Konkretes Beispiel:

Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre tatsächliche basebox-Konfiguration:

openclaw config set models.providers.custom-provider '{
  "baseUrl": "https://basebox.example.com/v1",
  "apiKey": "YTIz......ZjYw",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {
      "id": "claude-sonnet-4",
      "name": "Claude Sonnet 4",
      "contextWindow": 200000,
      "maxTokens": 8192,
      "input": ["text"]
    }
  ]
}'

Konfigurationsparameter erklärt:

Parameter Beschreibung Beispiel
baseUrl URL Ihres basebox-API-Endpunkts (ohne /v1/chat/completions) https://basebox.example.com
apiKey Ihr basebox-API-Token YTIz...ZjYw
api API-Protokoll (für basebox openai-completions verwenden) openai-completions
models[].id Modellbezeichner wie in basebox konfiguriert claude-sonnet-4
models[].name Lesbarer Anzeigename Claude Sonnet 4
models[].contextWindow Maximale Kontextfenstergröße in Tokens 200000
models[].maxTokens Maximale Ausgabe-Tokens je Anfrage 8192
models[].input Unterstützte Eingabetypen ["text"]

Schritt 2: Gateway neu starten

Starten Sie nach der Konfigurationsänderung das OpenClaw-Gateway neu, damit die Änderungen wirken:

openclaw gateway restart

Die Ausgabe sollte anzeigen, dass das Gateway erfolgreich neu gestartet wurde.

Verbindung testen

Schneller Health-Check

Prüfen Sie Ihre Konfiguration mit dem Doctor-Befehl von OpenClaw:

openclaw doctor

Erwartete Ausgabe: 

✓ OpenClaw CLI installed
✓ Gateway running
✓ Configuration valid
✓ Custom provider configured
✓ Models available: claude-sonnet-4

Bei Fehlern siehe den Abschnitt Troubleshooting.

Test mit einer einfachen Anfrage

Senden Sie eine Testnachricht, um die basebox-Verbindung zu prüfen:

openclaw agent --message "Hello, which model are you?" --agent main

Erwartete Antwort: 

I'm running on **claude-sonnet-4** (via custom-provider).

You can see this anytime by running `/status` or asking me to show session details.

Erhalten Sie eine Antwort, ist OpenClaw mit basebox verbunden.

(NICHT GETESTET !!!) Anwendungsbeispiele

Beispiel 1: Code-Review

openclaw agent --message "Review this Python function for potential bugs" \
  --file src/utils.py \
  --agent main

Beispiel 2: Tests generieren

openclaw agent --message "Generate unit tests for the User class" \
  --file models/user.py \
  --agent main

Beispiel 3: Code refaktorieren

openclaw agent --message "Refactor this code to use async/await patterns" \
  --file api/handlers.py \
  --agent main

Beispiel 4: Dokumentation generieren

openclaw agent --message "Add docstrings to all functions in this module" \
  --file services/auth.py \
  --agent main

Beispiel 5: Analyse über mehrere Dateien

openclaw agent --message "Analyze the authentication flow across these files" \
  --file auth/login.rs \
  --file auth/session.rs \
  --file auth/middleware.rs \
  --agent main

Beispiel 6: Interaktive Sitzung

Starten Sie eine interaktive Chat-Sitzung für iterative Entwicklung:

openclaw dashboard

Troubleshooting

Gateway startet nicht

Problem: openclaw gateway restart scheitert oder läuft in einen Timeout.

Lösungen: 1. Prüfen, ob ein anderer Prozess den Gateway-Port belegt: 

lsof -i :8080  # or whatever port OpenClaw uses
2. Gateway-Logs prüfen: 
openclaw gateway logs
3. Den Gateway-Dienst vollständig neu starten: 
openclaw gateway stop
openclaw gateway start

Connection Refused / 401 Unauthorized

Problem: Verbindungsfehler beim Ausführen von Agenten.

Lösungen: 1. Prüfen, dass das API-Token korrekt ist: - Auf zusätzliche Leerzeichen oder Zeilenumbrüche achten - Sicherstellen, dass das Token nicht abgelaufen ist - Bei Bedarf ein neues Token in basebox erzeugen

  1. Prüfen, dass die baseUrl korrekt ist:
  2. Darf /v1/chat/completions NICHT enthalten
  3. Sollte in Produktion https:// verwenden
  4. Manuell mit curl testen: 
    curl -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
     https://your-basebox.example.com/v1/models

Ungültige Konfiguration

Problem: openclaw doctor zeigt Konfigurationsfehler.

Lösungen: 1. Aktuelle Konfiguration anzeigen: 

openclaw config list
2. Ungültige Konfiguration entfernen: 
openclaw config unset models.providers.custom-provider
3. Mit korrekten Werten neu konfigurieren (siehe Konfiguration)

Langsame Antworten

Problem: Agenten brauchen lange für Antworten.

Mögliche Ursachen: - Großes Kontextfenster verlangsamt die Inferenz - Netzwerklatenz zur basebox-Instanz - Modell nicht für Ihre Hardware optimiert

Lösungen: 1. contextWindow in der Modellkonfiguration reduzieren 2. Ein kleineres Modell für schnellere Antworten nutzen 3. Performance und Skalierung der basebox-Instanz prüfen

SSL-/TLS-Zertifikatsfehler

Problem: Zertifikatsprüfung schlägt fehl.

Lösungen: 1. Für Entwicklung/Tests mit selbstsignierten Zertifikaten: 

# Add to your shell profile
export NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0  # NOT for production!
2. Für Produktion: Sicherstellen, dass auf basebox gültige SSL-Zertifikate konfiguriert sind

Nächste Schritte

Erweiterte Konfiguration

  • Eigene Agenten: Spezialisierte Agenten für verschiedene Aufgaben erstellen
  • Prompt-Vorlagen: Agentenverhalten mit eigenen System-Prompts anpassen
  • Tool-Integration: Eigene Werkzeuge für Datenbankabfragen, API-Aufrufe etc. ergänzen
  • Multi-Modell-Workflows: Verschiedene Modelle für verschiedene Aufgaben nutzen

Integration mit IDEs

OpenClaw lässt sich in verschiedene Editoren integrieren: - VS Code: Über die OpenClaw-Erweiterung - Neovim: Über das OpenClaw-Plugin - Terminal: Direkte CLI-Nutzung

Die IDE-spezifische Einrichtung beschreibt die OpenClaw-Dokumentation.

Best Practices

  1. Bestimmte Modelle für bestimmte Aufgaben nutzen:
  2. Große Modelle (Claude Sonnet, GPT-4) für komplexes Refactoring
  3. Kleinere Modelle (Llama 3.3) für einfache Anfragen

  4. Schnelle Modelle für Auto-Vervollständigung und Vorschläge

  5. Kontextfenster optimieren:

  6. Für einfache Fragen nicht ganze Codebasen senden
  7. Gezielte Dateiauswahl nutzen

  8. Kontextgrenzen bei großen Dateien beachten

  9. Tokens absichern:

  10. API-Tokens nie in die Versionskontrolle einchecken
  11. Umgebungsvariablen oder sichere Tresore nutzen

  12. Tokens regelmäßig rotieren

  13. Nutzung überwachen:

  14. Tokenverbrauch über die basebox-Auswertungen verfolgen
  15. Alarme für ungewöhnliche Aktivität einrichten
  16. Agentenleistung regelmäßig prüfen

Ressourcen

Weitere Hilfe

Fragen oder Probleme? - Siehe die basebox-Dokumentation - Siehe die OpenClaw-Dokumentation - Fragen Sie Ihren basebox-Administrator nach Hilfe beim API-Zugang

Zuletzt aktualisiert: 2026-03-25