SmallClaw V1.0.3 Agrega Soporte para Webhooks, Automatización n8n y Servidor MCP

Integración de Webhook
SmallClaw ahora incluye un servidor de webhook integrado que se ejecuta directamente dentro de la puerta de enlace. Cualquier servicio que pueda enviar un POST HTTP puede activarlo sin middleware. La arquitectura sigue: servicio externo publica un evento → SmallClaw lo recibe → el agente se ejecuta en segundo plano → el resultado puede entregarse de vuelta a tu sesión de chat y opcionalmente a Telegram.
Hay disponibles dos endpoints principales:
POST /hooks/agent- ejecuta un trabajo completo del agente y devuelve 202 inmediatamente mientras el agente se ejecuta en segundo plano. Esto permite activar trabajo real desde servicios como GitHub, Stripe, Shopify, Vercel, Home Assistant o alertas de monitoreo.POST /hooks/wake- un empujón de baja sobrecarga para notificaciones de eventos que pueden ejecutarse ahora o ponerse en cola para el siguiente ciclo de latido.
Las características de seguridad incluyen autenticación basada en tokens, rechazo intencional de tokens en cadenas de consulta y bloqueo por fuerza bruta después de intentos fallidos repetidos.
Automatización Local con n8n
Para servicios que no admiten webhooks salientes, puedes ejecutar n8n localmente como un motor de flujos de trabajo de middleware. Ejemplo de flujo de trabajo: activador de cambio de Google Sheets → n8n lo detecta → n8n llama al webhook de SmallClaw → SmallClaw ejecuta el trabajo del agente → la respuesta va a Telegram o tu última sesión. Esto crea una pila de automatización local con n8n y SmallClaw ejecutándose en tu máquina, usando un modelo local para el trabajo.
Conexiones de Servidor MCP
SmallClaw ahora admite conexiones de servidor MCP (Model Context Protocol), que sirven como un sistema de complementos estándar para IA. Cuando una herramienta expone un servidor MCP, SmallClaw puede conectarse a él y obtener esas herramientas sin código de integración personalizado por servicio. Esto permite que el agente descubra y llame a herramientas a través del protocolo desde varios servidores MCP, incluidos GitHub, bases de datos (Postgres, SQLite), búsqueda, sistema de archivos, memoria y servidores de navegador.
El desarrollador está solicitando sugerencias de integración de servidor MCP de los usuarios, mencionando específicamente flujos de trabajo de problemas y PR de GitHub, asistente de base de datos Postgres, base de conocimientos de Notion, lectura y publicación en Slack, búsqueda Brave y acciones de Home Assistant.
Actualizaciones Adicionales
SmallClaw ahora admite mensajería de Discord y WhatsApp, permitiendo a los usuarios chatear directamente con su agente a través de estas plataformas. La herramienta sigue construida y probada con LLMs locales pequeños, manteniendo su propósito como asistente local en lugar de pasar a operación solo en la nube.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Ver también

AskAlf: Plataforma de orquestación multiagente de código abierto para flujos de trabajo de IA autohospedados.
AskAlf es una plataforma de orquestación de múltiples agentes de código abierto que se ejecuta en tu propio hardware, creando dinámicamente trabajadores especializados que se coordinan a través de un sistema autónomo con una memoria cognitiva de 10 capas almacenada en pgvector.

Femtobot: Agente Rust Eficiente para Entornos de Bajo Recurso
Femtobot es un agente de IA ligero basado en Rust diseñado para ejecutarse de manera eficiente en máquinas con bajos recursos, como Raspberry Pis más antiguos, a través de un binario de ~10MB sin grandes dependencias de tiempo de ejecución.

Graph Compose: Flujos de Trabajo Temporales Alojados con Constructor Visual e IA
Graph Compose es una plataforma alojada para orquestar flujos de trabajo de API en Temporal, que te permite definir flujos de trabajo como gráficos JSON con tres métodos de construcción: un constructor visual React Flow, un SDK de TypeScript y un asistente de IA que convierte inglés simple en gráficos.

Career-Ops Fork Agrega Descubrimiento de Empleos de LinkedIn Usando Apify
Un desarrollador bifurcó el sistema career-ops Claude Code y añadió la detección de empleos en LinkedIn usando Apify, abordando la principal limitación del proyecto original que solo escaneaba páginas de carreras de empresas preconfiguradas.