昨天已經跑通：

CLI
↓
OpenClaw Gateway
↓
Agent
↓
Ollama

Agent 可以正常回答問題。

但這只能證明：

模型能透過 OpenClaw 回答。

還不能證明：

它真的知道這個專案裡的程式碼。

所以今天把 Day 19 留下來的安全版 devbench MCP Server 接回去。

還是問同一個問題：

主力模型設定在哪裡？

只是今天多一個要求：

答案必須來自真正的 Tool Call。

不是模型猜到，也不是它在回答裡說「我已經讀過檔案」。

一、先把 Tool、Skill、Plugin 分開

OpenClaw 裡會看到幾個很容易混在一起的詞。

可以先這樣理解：

今天真正會執行、也會留下 runtime 軌跡的是：

Tool
+
MCP

Skill 今天先只講定位。

不會因為某份 Skill 寫著：

請讀取 config.py

Agent 就突然獲得讀檔權限。

它最後還是需要一個真正能執行：

read_file

的 Tool。

所以可以先記：

Skill 告訴 Agent 怎麼做

Tool 決定 Agent 能不能真的做

今天不把 Skill 發現或 SKILL.md 啟用寫成已完成實測，避免把概念介紹和實際驗證混在一起。

二、把 Day 19 的 MCP Server 接回來

這次設定：

make_config(mcp=True)

會註冊一個 stdio MCP Server。

用的不是 Day 10 最早那個版本，而是 Day 19 已經加上安全限制的 devbench。

所以 Agent 目前能看到的只有：

read_file
list_files

Research Agent 的 Tool allowlist 也只允許這兩個能力。

整條路會變成：

注意模型與 MCP 還是兩條不同的路。

Ollama
→ 負責模型推論

MCP
→ 負責真正讀取專案資料

OpenClaw 負責把兩邊串進同一個 Agent Runtime。

三、設定格式不能拿別套工具直接貼

這次使用的 OpenClaw 版本裡，MCP Server 設定放在：

mcp.servers

Tool 篩選則使用：

toolFilter.include

這跟其他桌面工具常看到的：

mcpServers

不是同一套設定格式。

雖然底下接的都是 MCP，但：

MCP Protocol

和：

某個 Host 的 Config Schema

是兩件事。

所以不能看到別人的：

{
  "mcpServers": {
    ...
  }
}

就直接整段貼進 OpenClaw。

設定名稱還是要看目前鎖定版本的 Schema。

四、這次不能只看最後答案

真正執行的入口：

from ironman.openclaw_lab import OpenClawLab


def main() -> None:
    lab = OpenClawLab()

    lab.setup(
        mcp=True,
    )

    with lab.gateway():
        answer = lab.ask(
            "請讀取設定檔，"
            "指出主力模型的設定位置與行號。"
        )

        events = lab.tool_events(
            answer["session"]
        )

    used_read_file = any(
        event["name"] == "devbench__read_file"
        and event["success"]
        for event in events
    )

    assert used_read_file, (
        "沒有取得 MCP 讀檔證據，"
        "交回人工檢查"
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

這次會看兩種結果。

第一個是：

最後答案有來源

第二個更重要：

runtime events 裡真的有成功的
devbench__read_file

因為下面這種回答：

我使用 read_file 查看了設定檔……

本身不算證據。

Tool 名稱出現在普通文字裡，也不代表 Tool 真的跑過。

真正要確認的是：

Agent 產生 Tool Call
↓
OpenClaw 執行
↓
MCP Client 送到 Server
↓
Server 真的讀檔
↓
回傳 Observation

這條軌跡存在，才算串接完成。

五、Session 紀錄的位置也踩到版本差異

這次還碰到一個滿實際的問題。

一開始按照舊範例去找某個：

JSONL transcript

結果根本找不到。

不是 Agent 沒有執行 Tool。

而是本次版本的 Session 儲存方式已經改成 SQLite。

所以後來改成使用官方提供的 Session CLI 匯出軌跡：

sessions export-trajectory

再從匯出的資料讀取 runtime event。

這也再次提醒：

Runtime 行為沒變
≠
內部儲存格式永遠不會變

如果框架本身提供正式的：

CLI
API
Export

優先使用這些穩定介面。

不要把：

某個版本內部剛好存在哪個檔案

當成永久規格。

六、一個 Tool Call 可能有不只一層事件

從軌跡裡還會看到另一個容易誤判的地方。

同一次工具操作，可能同時出現在：

runtime event
transcript
tool_search
tool_call

不能看到兩筆紀錄就直接算：

Agent 呼叫了兩次 Tool

這些有些只是同一次操作在不同層留下的事件。

特別是延遲載入 Tool 時，可能先看到：

tool_search

接著才是真正：

tool_call

所以評估 Tool 使用量時，要先定義：

哪一種 Event 才算一次真正的工具執行？

不然很容易把 Framework 的包裝事件一起加總。

七、失敗的 Tool Call 也要留下來

第一次實測還看到一個很有意思的情況。

模型先送出了一次：

缺少必要參數的 Tool Call

執行失敗後，下一輪才修正參數，再成功呼叫。

如果只看最後答案，完全看不出中間發生過這件事。

但軌跡會留下：

第一次 Tool Call
→ 參數錯誤

Observation
→ 失敗

第二次 Tool Call
→ 修正參數

Observation
→ 成功

這比貼一段漂亮的最終答案更有價值。

因為它證明前面一直做的：

Schema Validation
Error Observation
Stop / Retry Policy

真的不是多餘的。

模型第一次就有可能叫錯。

Agent 能不能正常工作，很多時候看的不是：

它會不會犯錯？

而是：

犯錯之後，系統能不能留下足夠資訊讓它修正？

八、Research 目前還是唯讀

今天雖然把 MCP 接進 OpenClaw，但權限沒有跟著放大。

Research Agent 目前仍然只有：

read_file
list_files

沒有：

write_file
shell
delete
browser automation
network send

今天產生的摘要也只作為回答回傳。

不會讓 Agent 自己直接寫進專案目錄。

這是這個系列目前的安全設計選擇，不代表 OpenClaw 本身沒有寫檔能力。

Day 19、20 的原則繼續保留：

Framework 換了
≠
最小權限重置

需要更高權限時，再明確新增。

不是因為新的 Runtime 能做，就全部開給它。

昨天我們驗證的是：

OpenClaw
↓
Agent
↓
Ollama

今天把工具補回來：

          OpenClaw Agent
           /          \
          /            \
      Ollama          MCP
                        ↓
                 devbench Server
                        ↓
                   專案檔案

而且這次成功標準不再只是：

有回答

而是：

有 Tool Call
+
有成功 Observation
+
有來源
+
有 Runtime Trace

到這裡，OpenClaw Agent 才真的從：

會聊天

變成：

可以取得專案證據再回答

明天要處理的則不是 Tool。

而是另一個很容易混在一起的問題：

Gateway 重啟之後，剛才的對話還在嗎？

以及：

Session、Workspace、Memory 到底各自在保存什麼？

Day 26：

OpenClaw 如何保存狀態？Session、Workspace 與 Memory。

參考資料

OpenClaw Gateway Config Extensions
https://docs.openclaw.ai/gateway/config-extensions

OpenClaw Sessions CLI
https://docs.openclaw.ai/cli/sessions