DBClaw首发上线 | 数据库领域最“能干活”的小龙虾
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方式一:OpenClaw+DBClaw 安装配置方式,详细文档如下:
方式二:Claude Code+DBClaw 安装配置方式,详细文档如下:
对 DBA 来说,数据库运维的日常总被三座大山压得喘不过气:
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高峰期必须专人值守,故障响应慢、排查效率低,扯皮先背锅;
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资深经验难传承,新手遇疑难问题束手无策,团队能力断层;
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沟通与操作割裂,IM 聊完需求切回终端敲命令,节假日生活被频繁打扰。
为什么 DBA 的工作总是“高危”且“繁冗”
因为传统的运维模式,将“动嘴(沟通需求)”与“动手(执行操作)”割裂了。我们急需一种能将资深专家经验沉淀下来,并直接转化为行动的能力。
今天,我们要介绍的 DBClaw(dbdoctor-tools),正是解决这一顽疾的良药。它让 DBA 终于实现了从“人肉运维”到“自然语言交互”的跨越——只需动口,无需动手,轻松搞定数据库全场景运维。
DBClaw 的诞生:两个核心组件的完美“联姻”
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OpenClaw:AI 行动框架
它解决了传统AI“只说不做”的痛点。通过部署在服务器上,它可以接入微信/飞书等平台,拥有执行代码、操作终端、读取文件的权限。简单说,OpenClaw是DBClaw的“手和脚”。
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DBClaw:数据库智能运维skill
我们基于DBdoctor平台,打造了专属于数据库运维的DBClaw( dbdoctor-tools) 。这相当于把资深DBA的经验沉淀为标准化“技能插件”,包括:
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实例管理
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性能诊断
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慢SQL分析
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SQL审核优化
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实例巡检
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如何快速部署 DBClaw
当前DBClaw( dbdoctor-tools)可从Clawhub仓库或者Github仓库免费下载:
Clawhub下载地址:https://clawhub.ai/dbdoctor-das/dbdoctor-tools
Github 下载地址:https://github.com/DBdoctor-DAS/dbdoctor-tools
安装配置方式
以OpenClaw、Trea、Claude Code为例,我们提供以下三种DBClaw的安装配置方式,您可根据需要选择一种进行部署。
方式一:OpenClaw+DBClaw 安装配置方式,详细文档如下:
方式二:Claude Code+DBClaw 安装配置方式,详细文档如下:
方式三:TRAE+DBClaw 安装配置方式
①安装DBdoctor
②下载DBClaw( dbdoctor-tools)
③打开Trae设置,点击创建后,上传dbdoctor-tools skills 即可

四大场景:一句话实现智能运维
以 OpenClaw + 飞书为例,配置环境变量后,直接发消息即可操作。

场景一:一键查询实例 / 慢 SQL / 规则
想要查看当前拥有的租户和项目信息时,无需再登录DBdoctor平台,只需要询问一下龙虾,我当前有哪些租户项目?租户项目下有哪些实例?龙虾即可立即查找并回复。

想要进行慢SQL治理时,直接告诉龙虾,帮我看下xxx实例最近一段时间有哪些慢sql。龙虾立马会告诉你慢sql存在哪个数据库、执行次数、耗时时间等信息。

场景二:一键巡检 + 自动出报告
想要执行数据库巡检、也无需再登录DBdoctor平台 → 点击实例列表进入对应实例→ 点击实例巡检 → 开始巡检 → 查看巡检报告。这么复杂的链路如今仅需两句话:帮我执行巡检、查看巡检报告,即可完成。

场景三:SQL审核功能
当写完SQL,想要看下SQL写的是否存在性能问题,以及上线后可能会发生哪些风险,也无需再询问大模型或者登录DBdoctor平台,只需要告诉你的龙虾助理:帮我审核一下这条SQL。你的龙虾助理便会立马启动审核任务,帮你进行SQL审核。

场景四:数据库性能问题 实时诊断
当线上发生性能问题时,例如磁盘满、io、cup异常高,也无需登录节点执行相关命令查看cpu、io等数据使用率,也无需登录DBdoctor平台查看相关指标。现在仅需一句话,帮我诊断xxx实例,最近两个小时的数据库性能问题。龙虾助理便开始帮你排查相关问题。


7×24h永不离线的高级数据库助理
有了DBClaw,OpenClaw在数据库领域不再是玩具,而是 DBA 的7×24 小时永不离线的高级数据库助理:它不知疲倦,经验永不流失,响应零延迟。
它把 DBA 从重复取数、查日志、敲命令的繁琐工作中解放出来,让节假日安心陪伴家人、下班彻底放松 —— 只需在手机上 @DBClaw,问题自动排查、自动处理。所有操作透明可审计、全程可追溯,由 DBdoctor 平台统一代理执行,安全合规、可控可管。
从此,数据库运维不再是埋头苦干的体力活,而是动口即达、智能高效的轻量工作,DBA终于能把时间还给架构优化与业务赋能。
免费下载地址:
DBdoctor 一分钟定位数据库性能问题
https://www.dbdoctor.cn/?utm=02
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