Ejecutando OpenClaw dentro del contenedor Docker de Ollama para una red más simple

Un usuario de r/openclaw compartió una configuración que coloca OpenClaw dentro del mismo contenedor Docker que Ollama, eliminando la necesidad de host.docker.internal o nombres de host de contenedores. El enfoque es sencillo: partir de la imagen oficial ollama/ollama, instalar OpenClaw dentro de ella y hacer que OpenClaw se comunique con Ollama en 127.0.0.1:11434. Esto evita problemas comunes de red, pero conlleva un uso intensivo de RAM.
Pasos clave de configuración
Inicie el contenedor con soporte GPU, almacenamiento persistente de modelos y puertos 11434 y 18789 (para la puerta de enlace de OpenClaw):
docker run -d \
--name ollamaopenclaw \
--gpus=all \
-v ollama_docker:/root/.ollama \
-p 11434:11434 \
-p 18789:18789 \
ollama/ollama
Para enlazar puertos solo a localhost:
docker run -d \
--name ollamaopenclaw \
--gpus=all \
-v ollama_docker:/root/.ollama \
-p 127.0.0.1:11434:11434 \
-p 127.0.0.1:18789:18789 \
ollama/ollama
Abra un shell en el contenedor e instale OpenClaw:
docker exec -it ollamaopenclaw sh
apt-get update && apt-get install -y curl git bash ca-certificates
curl -fsSL --proto '=https' --tlsv1.2 https://openclaw.ai/install-cli.sh | bash
export PATH="$HOME/.openclaw/bin:$PATH"
openclaw --version
Descargue modelos (probados con variantes pequeñas de Qwen):
ollama pull qwen3.5:0.8b
ollama pull qwen3.5:2b
ollama pull qwen3.5:4b
ollama list
Configure la puerta de enlace de OpenClaw:
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw config set gateway.bind lan
openclaw config set gateway.port 18789
openclaw config set gateway.controlUi.allowedOrigins '["http://localhost:18789","http://127.0.0.1:18789"]' --strict-json
Inicie la puerta de enlace (mantenga la terminal abierta):
openclaw gateway run --bind lan --port 18789 --allow-unconfigured
En una segunda terminal, ejecute dentro del contenedor nuevamente y ejecute OpenClaw:
docker exec -it ollamaopenclaw sh
export PATH="$HOME/.openclaw/bin:$PATH"
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
# Luego ejecute comandos de openclaw
Resultados y desventajas
La configuración funciona: OpenClaw usa 127.0.0.1:11434 para Ollama, sin necesidad de configuración de red adicional. Los puertos y el almacenamiento permanecen aislados. Sin embargo, el uso de RAM es elevado: las solicitudes grandes abruman a los modelos locales pequeños (probados de 0.8B a 4B). El usuario señala que esta no es una solución ligera, pero es más limpia desde la perspectiva del aislamiento del contenedor.
Para quién es
Desarrolladores que deseen ejecutar OpenClaw y Ollama en un solo contenedor Docker para evitar problemas de red del host y host.docker.internal, especialmente para cadenas de herramientas de LLM locales o en CI.
📖 Leer la fuente completa: r/openclaw
👀 Ver también

Detén los guiones largos de Claude con una línea en Preferencias o Claude.md
Agrega una oración específica a las preferencias de tu perfil de Claude.ai o a Claude.md para reducir los guiones largos (~98%). Este es un ajuste práctico probado por la comunidad.

Corrección de Desperdicio de Tokens en Claude Code: Deshabilitar el Encabezado de Atribución para Mejores Aciertos de Caché
Configurar CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER=false en la configuración de tu terminal puede mejorar la tasa de aciertos de caché de prompts entre sesiones de Claude Code del 48% al 99.98%, reduciendo los costos de procesamiento de prompts del sistema por 7 veces por sesión.

Usando Trabajos Cron de Contexto Ligero para Consejos Diarios de OpenClaw
Un usuario comparte su configuración de una tarea cron diaria que publica consejos de OpenClaw en un canal de Nextcloud Talk, destacando el flag --light-context para reducir la sobrecarga de arranque en tareas aisladas.

Problemas de Cuantización de la Caché KV en Agentes de Codificación Local con Contextos de Alta Longitud
Un análisis de Reddit identifica la cuantificación agresiva de la caché KV como la causa de bucles de corrección infinitos y salidas JSON malformadas en agentes de codificación locales como Qwen3-Coder y GLM 4.7 con longitudes de contexto superiores a 30k, recomendando precisión mixta o contexto reducido como soluciones alternativas.