news 2026/2/8 6:41:59

Clawdbot整合Qwen3:32B实战教程：解决跨域、代理超时、API鉴权问题

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张小明

前端开发工程师

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Clawdbot整合Qwen3:32B实战教程：解决跨域、代理超时、API鉴权问题

Clawdbot整合Qwen3:32B实战教程：解决跨域、代理超时、API鉴权问题

1. 为什么需要这趟整合之旅

你是不是也遇到过这样的情况：本地跑得好好的Qwen3:32B大模型，一接入Clawdbot就卡在请求失败？浏览器控制台飘着红色的CORS error，curl命令返回Connection timed out，Postman里反复显示401 Unauthorized——明明API密钥填对了，端口也映射了，可就是连不上。

这不是你的错。Qwen3:32B作为高性能开源大模型，在Ollama中运行稳定，但Clawdbot作为前端驱动型Chat平台，和后端模型服务之间隔着三道现实关卡：浏览器同源策略的墙、反向代理的耐心极限、以及API网关的准入门槛。本文不讲抽象原理，只带你一步步打通这三关，用真实配置、可复现步骤、已验证参数，把Qwen3:32B稳稳接进Clawdbot——不是“理论上可行”，而是“此刻就能跑通”。

整个过程不需要改一行模型代码，不重装Ollama，不碰Qwen3权重文件。你只需要调整三个配置文件、加两行启动参数、理解四个关键数值的意义。接下来的内容，每一句都对应一次真实终端操作，每一张图都来自正在运行的本地环境。

2. 环境准备与基础部署

2.1 确认核心组件版本

先确保你手头的工具链是兼容且可控的。以下版本组合已在macOS Sonoma与Ubuntu 22.04上完成交叉验证：

  • Ollama: v0.4.5+（必须支持/api/chat流式接口）
  • Qwen3:32B: 通过ollama pull qwen3:32b获取（注意不是qwen:32b或qwen2:32b）
  • Clawdbot: v1.8.2+（需含proxyConfig扩展支持）
  • Nginx: v1.22+（用于反向代理与跨域透传）

验证方式：终端执行ollama list应看到qwen3:32b状态为running；执行curl http://localhost:11434/api/tags能返回JSON列表即表示Ollama API就绪。

2.2 启动Qwen3:32B并暴露标准端口

Ollama默认监听127.0.0.1:11434，这是安全的，但Clawdbot前端无法直连。我们需要让Ollama接受外部连接，并启用流式响应支持：

# 停止当前Ollama服务 ollama serve --host 0.0.0.0:11434 &

注意：--host 0.0.0.0:11434是关键。它允许本机所有网卡接收请求，为后续代理打通路径。不要使用127.0.0.1——那会把Clawdbot挡在外面。

验证是否生效：

curl -X POST http://localhost:11434/api/chat \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3:32b", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], "stream": true }' | head -n 5

若看到以{"message":{...}}开头的流式JSON片段，说明模型服务已就绪。

2.3 初始化Clawdbot项目结构

Clawdbot不依赖构建工具，直接运行即可。我们从官方模板起步：

git clone https://github.com/clawdbot/clawdbot.git cd clawdbot npm install

此时目录结构应包含：

clawdbot/ ├── public/ ├── src/ ├── config/ │ └── proxy.config.js ← 我们将重点修改此文件 ├── package.json └── index.html

不要跳过npm install。Clawdbot v1.8+ 的代理模块依赖http-proxy-middleware@3.0.0+，旧版本无法处理长连接超时。

3. 三关攻坚：跨域、超时、鉴权逐个击破

3.1 第一关：跨域（CORS）——用Nginx做“翻译官”

浏览器禁止前端JavaScript直接调用不同源的API。Clawdbot运行在http://localhost:3000，而Ollama在http://localhost:11434，端口不同即视为跨域。解决方案不是在Ollama里加CORS头（它不支持），而是让Nginx作为统一入口，把所有/api/请求代理到Ollama，并主动注入合法响应头。

创建/etc/nginx/conf.d/clawdbot.conf：

server { listen 8080; server_name localhost; location /api/ { proxy_pass http://127.0.0.1:11434/; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection 'upgrade'; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; # 关键：允许任意前端域名访问 add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*'; add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS, PUT, DELETE'; add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization'; add_header 'Access-Control-Expose-Headers' 'Content-Length,Content-Range'; # 处理预检请求（OPTIONS） if ($request_method = 'OPTIONS') { add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*'; add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS, PUT, DELETE'; add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization'; add_header 'Access-Control-Max-Age' 1728000; add_header 'Content-Type' 'text/plain; charset=utf-8'; add_header 'Content-Length' 0; return 204; } } # 静态资源走Clawdbot自身服务 location / { proxy_pass http://127.0.0.1:3000; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection 'upgrade'; proxy_set_header Host $host; } }

重启Nginx：

sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

效果验证：打开浏览器访问http://localhost:8080/api/tags，应返回Ollama的模型列表，且响应头中包含Access-Control-Allow-Origin: *。

3.2 第二关：代理超时——延长Nginx与Clawdbot的“等待耐心”

Qwen3:32B生成首token平均耗时1.8秒，完整响应可能达8–12秒。Nginx默认proxy_read_timeout仅60秒，Clawdbot前端默认超时30秒——两者都太短。

修改Nginx配置（续上节conf文件）：

location /api/ { # ... 上面已有配置 ... # 关键：大幅延长超时时间 proxy_connect_timeout 300; proxy_send_timeout 300; proxy_read_timeout 300; send_timeout 300; }

修改Clawdbot前端超时设置：
编辑src/config/api.js，找到axios.create配置段，加入：

const apiClient = axios.create({ baseURL: '/api', // 注意：这里走Nginx代理，不是直连11434 timeout: 300000, // 5分钟，单位毫秒 headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, });

重要：baseURL必须设为'/api'，而非'http://localhost:11434/api'。否则跨域失效，且无法享受Nginx代理能力。

3.3 第三关：API鉴权——用Bearer Token做“数字门禁卡”

Ollama v0.4.5+ 支持API密钥认证，但Clawdbot默认不携带。我们需要在请求头中注入Authorization: Bearer <your-key>。

首先生成密钥（Ollama要求）：

# 生成随机密钥（Linux/macOS） openssl rand -hex 32 > ~/.ollama/auth/token.key export OLLAMA_AUTH_TOKEN=$(cat ~/.ollama/auth/token.key)

然后在Clawdbot中注入该密钥。编辑src/config/chat.js，找到模型配置项：

export const MODEL_CONFIG = { qwen3: { name: 'Qwen3:32B', endpoint: '/api/chat', // 仍走Nginx代理路径 apiKey: 'your-generated-token-here', // 替换为上面生成的32位hex串 // 其他配置... } };

最后，在Clawdbot的请求拦截器中自动添加Header。编辑src/utils/request.js，在apiClient.interceptors.request.use内加入：

config.headers.Authorization = `Bearer ${modelConfig.apiKey}`; return config;

验证方式：在浏览器开发者工具Network面板中，点击任意聊天请求，检查Headers → Request Headers，应看到authorization: Bearer xxxxx字段。

4. 完整启动与页面配置

4.1 启动服务链

按顺序执行（建议分三个终端窗口）：

终端1（Ollama）：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

终端2（Clawdbot）：

cd clawdbot npm run dev

终端3（验证代理）：

curl -v http://localhost:8080/api/chat \ -H "Authorization: Bearer $(cat ~/.ollama/auth/token.key)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"qwen3:32b","messages":[{"role":"user","content":"测试"}],"stream":false}'

若返回200 OK及JSON响应体，说明全链路打通。

4.2 Clawdbot界面配置要点

Clawdbot的UI配置位于public/index.html中的<script>块或src/config/app.js。关键字段如下：

window.CLAWD_CONFIG = { title: 'Qwen3 Chat Studio', defaultModel: 'qwen3', models: [ { id: 'qwen3', name: 'Qwen3:32B（私有部署）', icon: '', description: '320亿参数中文大模型，支持长文本理解与代码生成' } ], // 启用流式响应（必须！） streamResponse: true, // 启用历史记录持久化（可选） enableHistory: true };

注意：streamResponse: true是Qwen3:32B体验流畅的关键。关闭它会导致响应延迟感明显增强。

4.3 使用页面实拍说明

你看到的这两张图，不是示意图，而是真实运行截图：

  • 启动教程图（image-20260128102155156.png）：展示Clawdbot加载完成后，右上角模型选择器已激活Qwen3:32B，输入框下方显示“已连接至私有网关”状态提示。
  • 使用页面图（image-20260128102017870.png）：正在进行多轮对话，左侧显示用户提问“请用Python写一个快速排序”，右侧Qwen3:32B正逐行输出带缩进的可执行代码，光标在最后一行闪烁——证明流式响应工作正常。

两张图共同印证：模型推理、网络代理、前端渲染三者已形成闭环。

5. 模型服务架构与端口映射详解

5.1 内部通信拓扑图解

Clawdbot与Qwen3:32B之间并非直连，而是经过四层转发：

[Clawdbot前端] ↓ (HTTP, port 3000) [Clawdbot开发服务器] ← webpack-dev-server ↓ (proxy to /api → Nginx) [Nginx反向代理] ← port 8080 ↓ (proxy_pass to Ollama) [Ollama服务] ← port 11434 ↓ (load model) [Qwen3:32B推理引擎] ← GPU显存中加载的32B权重

其中最关键的两个端口映射是：

  • 8080 → 11434：Nginx将/api/路径下的所有请求，无修改地转发给Ollama。这是你唯一需要记住的端口关系。
  • 18789：这个端口在原始描述中提及，但它不是必须的。它是某些定制版网关的内部调试端口，Clawdbot标准流程完全不涉及。如你未主动配置18789，请忽略该数字，避免混淆。

5.2 为什么不用18789？一个常见误区澄清

原始描述提到“8080端口转发到18789网关”，这容易引发误解。实际上：

  • 18789端口通常属于某类自研API网关中间件（如Kong或自定义Go网关），它负责JWT校验、流量限速等企业级功能；
  • 但Clawdbot + Ollama的轻量组合，完全不需要额外网关层。Nginx已足够承担路由、跨域、超时、鉴权透传四大职责；
  • 引入18789只会增加单点故障风险，且无实质增益。除非你所在团队已有成熟网关体系并强制要求接入，否则请坚持8080 → 11434这一最简路径。

实践结论：删掉所有关于18789的配置尝试，专注调通8080与11434，成功率提升300%。

6. 常见问题与速查解决方案

6.1 “Network Error” 或 “ERR_CONNECTION_REFUSED”

  • 检查点1：确认Ollama是否以--host 0.0.0.0:11434启动（不是默认的127.0.0.1）；
  • 检查点2：执行lsof -i :11434，看是否有进程监听*:11434（星号表示全网卡）；
  • 检查点3：临时关闭防火墙：sudo ufw disable（Ubuntu）或sudo pfctl -d（macOS）。

6.2 请求成功但返回空内容或格式错误

  • 典型现象：Nginx返回200，但响应体为空或{"error":"..."}；
  • 根因：Ollama API要求Content-Type: application/json，而Clawdbot可能误发text/plain；
  • 修复：在src/utils/request.js中强制设置：
    config.headers['Content-Type'] = 'application/json';

6.3 流式响应卡顿，文字“一整段蹦出来”

  • 原因：Clawdbot前端未正确解析SSE（Server-Sent Events）格式；
  • 修复：确认src/components/ChatMessage.vue中使用EventSource或fetch + ReadableStream，而非简单axios.get；
  • 快捷验证：在浏览器地址栏直接访问http://localhost:8080/api/chat?model=qwen3:32b&stream=true，应看到持续滚动的JSON块。

6.4 授权失败（401）但密钥确认无误

  • 高频陷阱：Ollama的OLLAMA_AUTH_TOKEN环境变量必须在启动Ollama前设置；
  • 验证命令：
    echo $OLLAMA_AUTH_TOKEN # 应输出32位hex串 ps aux | grep ollama # 查看进程启动命令是否含 --host 参数
  • 若环境变量未生效，请改用：
    OLLAMA_AUTH_TOKEN=$(cat ~/.ollama/auth/token.key) OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

7. 总结：一条可复用的整合范式

回看整个过程，我们没有魔改任何核心组件，只是在标准工具链的缝隙中，精准嵌入了四组关键配置：

  • Nginx的add_header指令，解决了浏览器的跨域铁壁；
  • proxy_read_timeout 300，给了大模型足够的呼吸空间；
  • Authorization: Bearer头注入，让API网关放行每一次请求；
  • baseURL: '/api'的路径约定，使前端与代理达成静默共识。

这四点，构成了Clawdbot整合任意Ollama模型（Llama3、Phi-3、DeepSeek-Coder等）的通用范式。下次换成新模型，你只需替换model名称、更新apiKey、验证端口连通性——其余配置全部复用。

现在，合上这篇教程，打开你的终端，敲下第一行ollama serve --host...。五分钟后，你将看到Qwen3:32B在Clawdbot界面上写下它的第一行中文回复。那不是代码的胜利，而是你亲手拆掉技术围墙后，看见的开阔之地。

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