OllamaのDockerコンテナ内でOpenClawを実行し、ネットワークを簡素化する

あるr/openclawユーザーが、OpenClawをOllamaと同じDockerコンテナ内に配置するセットアップを共有しました。これにより、host.docker.internalやコンテナホスト名が不要になります。アプローチは簡単で、公式のollama/ollamaイメージをベースに、その中にOpenClawをインストールし、OpenClawが127.0.0.1:11434でOllamaと通信するようにします。これにより、一般的なネットワークの摩擦を回避できますが、RAM使用量が増加します。
主なセットアップ手順
GPUサポート、永続的なモデルストレージ、ポート11434と18789(OpenClawのゲートウェイ用)を使用してコンテナを起動します。
docker run -d \
--name ollamaopenclaw \
--gpus=all \
-v ollama_docker:/root/.ollama \
-p 11434:11434 \
-p 18789:18789 \
ollama/ollama
ポートをlocalhostのみにバインドする場合:
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
コンテナ内でシェルを開き、OpenClawをインストールします。
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
モデルをプルします(小規模なQwenバリアントでテスト済み)。
ollama pull qwen3.5:0.8b
ollama pull qwen3.5:2b
ollama pull qwen3.5:4b
ollama list
OpenClawのゲートウェイを設定します。
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
ゲートウェイを起動します(ターミナルは開いたままにします)。
openclaw gateway run --bind lan --port 18789 --allow-unconfigured
別のターミナルで、再度コンテナに入り、OpenClawを実行します。
docker exec -it ollamaopenclaw sh
export PATH="$HOME/.openclaw/bin:$PATH"
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
# その後、openclawコマンドを実行
結果とトレードオフ
このセットアップは機能します。OpenClawはOllamaに127.0.0.1:11434を使用し、追加のネットワーク設定は不要です。ポートとストレージは分離されたままです。ただし、RAM使用量が多く、大きなプロンプトは小さなローカルモデル(0.8B~4Bでテスト)を圧倒します。ユーザーは、これは軽量なソリューションではないが、コンテナ分離の観点からはよりクリーンだと指摘しています。
対象ユーザー
ホストネットワーキングやhost.docker.internalの煩わしさを避けるために、OpenClawとOllamaを単一のDockerコンテナ内で実行したい開発者。特にローカルまたはCI向けのLLMツールチェーンに適しています。
📖 ソース全文を読む: r/openclaw
👀 See Also
OpenClawエージェントをホームコントロールプレーンとして高速最適化
OpenClawエージェントを音声制御のホームオートメーションに最適化している開発者が、即時応答のためのレイテンシボトルネックと高速パス戦略について詳しく説明しています。

コピペミスをClaude Codeで起こすな—代わりにアクセス権を与えよ
Claude Codeにエラーをコピペしてはいけません。代わりに、自己診断・修正に必要なAPIキーやツールを渡しましょう。著者が、ステージングDB、ヘッドレスブラウザ、評価環境の実践パターンを紹介します。

35日間のClaude Code:3つの並列エージェントが本当の上限である理由
Claude Code の1,800ターン以上の分析で、ボトルネックはコンテキストではなく、人間の統合能力にあることが判明。N ≈ 1 / (待機時間の割合)という単純な式が、エージェント3つで壁にぶつかる理由を説明する。

コミュニティがOpenClawトークン消費の解決策について議論
ユーザーはAIエージェントを24時間稼働させる際の高トークン使用量の管理戦略を共有しています。