OpenClaw は、チャットアプリケーションと AI エージェントの橋渡しをするオープンソースの AI エージェント Gateway です。集中型の Gateway プロセスを通じて、Telegram、WhatsApp、Discord などのチャットプラットフォームと AI コーディングエージェントを接続し、チャットウィンドウ内で直接 AI プログラミングのやり取りを可能にします。
OpenClaw で EvoLink API をカスタムモデルプロバイダーとして設定し、Telegram Bot を接続することで、Telegram 上で EvoLink の Claude モデル（Claude 4.6 Opus、Claude 4.5 Sonnet、Claude 4.5 Haiku など）を使った AI アシスト付きコーディング会話を直接行うことができます。
このガイドの内容：
- OpenClaw Gateway のインストールと設定
- Telegram Bot の作成と OpenClaw への接続
- EvoLink API のカスタムモデルプロバイダーとしての設定
- 接続の確認と利用開始
前提条件
設定を始める前に、以下を準備してください：
1. Node.js のインストール
OpenClaw は npm 経由でインストールします。まず Node.js をインストールしてください。
2. EvoLink API キーの取得
- EvoLink Dashboard にログインします
- ダッシュボードで API Keys を見つけ、「Create New Key」ボタンをクリックし、生成されたキーをコピーします
- API キーは通常
sk- で始まります
3. Telegram アカウントの準備
Bot の作成と統合テストに必要です。
ステップ 1：OpenClaw のインストール
ターミナルで以下のコマンドを実行します：
npm install -g openclaw@latest
ステップ 2：オンボーディング
オンボーディングコマンドを実行します。OpenClaw が初期設定をガイドし、バックグラウンドデーモンサービスをインストールします：
openclaw onboard --install-daemon
1. インストールの確認
リスクに関する免責事項が表示されます。確認して続行してください：
2. インストールモードの選択
インストールモードの選択を求められたら、Quickstart を選択してください：
3. プロバイダーの選択
モデルプロバイダーの選択を求められたら、Skip を選択してください。後ほど EvoLink をカスタムプロバイダーとして手動で設定します：
4. モデルの選択
有効にするモデルの選択を求められたら、All を選択してください：
5. デフォルトモデルの選択
デフォルトモデルの選択を求められたら、Keep current を選択してください：
ステップ 3：Telegram Bot の作成
オンボーディングフローでチャットチャネルの選択を求められます。Telegram (Bot API) を選択してください。
1. BotFather にアクセス
Telegram を開き、@BotFather にアクセスして、START BOT をクリックして開始します：
2. Bot の作成
チャットで /start と入力します。BotFather が利用可能なコマンドの一覧を返します：
/newbot と入力します。プロンプトに従って、bot で終わる一意の Bot ユーザー名 を設定してください（例：my_evolink_bot）。
作成が完了すると、BotFather が以下の形式の Token を含むメッセージを返します：
123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz
3. Token の入力
ターミナルのオンボーディングフローに戻り、Bot Token をプロンプトに貼り付けて確認します：
4. Gateway の再起動
Token を入力した後、Gateway を再起動して設定を適用します：
ステップ 4：EvoLink API の設定
1. 設定ファイルの場所
OpenClaw のインストールディレクトリにある openclaw.json 設定ファイルを見つけて、編集用に開きます：
2. モデルプロバイダーの設定
openclaw.json の models フィールドを見つけ、EvoLink をカスタムモデルプロバイダーとして追加します：
"models": {
"providers": {
"anthropic": {
"api": "anthropic-messages",
"baseUrl": "https://code.evolink.ai",
"apiKey": "your-evolink-api-key",
"models": [
{
"id": "claude-opus-4-6",
"name": "Claude Opus 4.6",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
}
3. デフォルトモデルの設定
agents フィールドで、model.primary を先ほど追加した EvoLink モデルに設定します：
"model": {
"primary": "anthropic/claude-opus-4-6"
}
4. Telegram 設定の確認
channels フィールドで Telegram の設定を確認します。botToken はオンボーディングフローで自動的に入力されているため、変更する必要はありません：
"channels": {
"telegram": {
"enabled": true,
"botToken": "your-bot-token (auto-filled)",
"dmPolicy": "pairing",
"groups": { "*": { "requireMention": true } }
}
}
enabled：Telegram チャネルを有効にしますdmPolicy："pairing" に設定すると、未認証のユーザーは DM 送信時にペアリングコードによる認証が必要になりますgroups："*" はすべてのグループを許可し、requireMention を true に設定すると、Bot はグループ内で @メンションされた場合のみ応答します
ステップ 5：接続の確認
1. Bot にアクセス
Telegram で先ほど作成した Bot のユーザー名を検索し、チャットを開きます：
2. ペアリングコードの取得
Bot に /start を送信します。ペアリングコードが返されます：
3. ペアリングの完了
新しいターミナルウィンドウ を開き、以下のコマンドを実行してペアリングを完了します：
openclaw pairing approve telegram <pairing-code>
<pairing-code> を Bot から返された実際のコードに置き換えてください。山括弧 <> は必ず削除してください。
4. 接続のテスト
元のターミナルウィンドウに戻り、以下を入力して接続が正常に動作しているかテストします：
ペアリングが完了すると、Telegram で Bot にメッセージを送信しても AI の応答が返されるようになり、統合が成功したことを確認できます。