Mein OpenClaw Setup: Ein KI-Assistent auf dem eigenen Server

Auf meinem VPS laufen zwei KI-Agenten. Sie teilen sich eine Wissensdatenbank, sind aber sauber voneinander getrennt und über Telegram erreichbar. Einer kümmert sich um meinen Alltag: Mails, Termine, Aktien. Der andere hängt in einem Startup-Gruppenchat und verfolgt Aufgaben und Deadlines. Beide lernen dazu. Beide dokumentieren. Und keiner sieht die Daten des anderen. Das Ganze heißt OpenClaw und kostet ein paar Euro im Monat.

Was ist OpenClaw?

OpenClaw ist ein Open-Source Agent-Framework. Du installierst es auf einem Server, verbindest ein LLM, bei mir Claude von Anthropic, und gibst dem Agenten über MCP-Server (Model Context Protocol) Zugriff auf externe Tools. Am Ende steht ein persönlicher Assistent, der nicht nur chattet, sondern Dinge erledigt.

Hardware & Netzwerk

Ein kleiner VPS bei Hetzner mit 4 CPU-Kernen, 4 GB RAM und Ubuntu 24.04. Reicht locker. Die schwere Arbeit macht die Claude API in der Cloud.

Der Server hängt nicht am offenen Internet. Stattdessen läuft alles über Tailscale (Mesh-VPN, WireGuard-basiert). SSH ist der einzige öffentliche Port. Dazu TLS mit automatisch erneuerten Let’s-Encrypt-Zertifikaten.

Zwei Agenten, ein Server

Auf dem VPS laufen zwei komplett getrennte OpenClaw-Instanzen, jeweils mit eigenem Gateway, Telegram-Bot und systemd-Service.

B-Sisstant ist mein persönlicher Assistent. Läuft auf Claude Opus und ist per Telegram-DM erreichbar. Kann alles: Einkaufsliste, Kalender, Mails, Vault, Nextcloud.

Projektbot ist ein PM-Bot für einen Startup-Gruppenchat. Läuft auf dem günstigeren Claude Sonnet, liest im Chat mit und springt bei Tasks, Entscheidungen oder Deadlines ein. Eigener Telegram-Bot. Eigener Port. Eigene Vault.

Die Trennung hat handfeste Gründe. Wenn einer crasht, läuft der andere weiter. Die Modelle passen besser zum jeweiligen Einsatzzweck. Und die Daten bleiben sauber getrennt. Mein Startup-Partner soll nicht in meine persönlichen Notizen schauen können.

Was die Bots können

Über MCP-Server hat der Agent Zugriff auf ein paar ziemlich praktische Dinge:

Bring! Einkaufsliste. “Pack Tomaten und Mozzarella auf die Liste” und es ist erledigt. Auch abhaken und entfernen.

Google Workspace. Kalender, Gmail, Drive. Termine erstellen, Mails lesen, Dateien verwalten.

Nextcloud. Dateien ablegen und abrufen, geteilter Ordner über Tailscale.

Gmail-Triage

Eins meiner Lieblings-Features. Alle 30 Minuten, von 7 bis 23 Uhr, durchsucht ein eigener Triage-Agent (Haiku-Modell, ca. 2 Cent pro Tag) meine ungelesenen Mails. Spam und Newsletter markiert er still als gelesen. Relevante Mails bekomme ich als Zusammenfassung auf Telegram. Der Agent hat nur Lesezugriff, kann keine Mails senden und ignoriert Anweisungen aus E-Mail-Bodies (Prompt-Injection-Schutz).

Die Obsidian Vault als Single Source of Truth

Das ist das wichtigste Puzzleteil im ganzen Setup.

Ich habe mehrere KI-Instanzen: B-Sisstant und Projektbot auf dem OpenClaw-VPS, dazu Claude-Code-Agenten auf einem zweiten Server für Coding-Projekte. Jede Instanz arbeitet für sich. Alle brauchen aber Zugriff auf dasselbe Wissen.

Die Lösung ist eine zentrale Obsidian Vault, die über obsidian-headless (ein headless Obsidian-Sync-Client als systemd-Service) bidirektional und continuous auf jeden Server synchronisiert wird.

Alex (Desktop / iOS)
    ↕ Obsidian Sync
Zentrale Vault (ai_vault)
    ↕ obsidian-headless        ↕ obsidian-headless
OpenClaw VPS (B-Sisstant)    Coding-Server (Claude Code)

Wenn B-Sisstant eine Entscheidung dokumentiert, kann der Claude-Code-Agent sie sofort lesen. Wenn ich am Handy eine Notiz schreibe, ist sie Sekunden später für alle Agenten verfügbar. Und andersherum genauso.

Die Grafik zeigt drei Pfade, über die Wissen durch das System fließt.

Links der Obsidian-Pfad. Notizen, die ich auf meinen Geräten schreibe, landen per Sync kontinuierlich in vault-mirror/ auf dem Server. Alle 5 Minuten indexiert QMD den Bestand. Das ist das externe Wissen, auf das jeder Agent zugreifen kann.

In der Mitte der Session-Pfad. Jede Telegram-Konversation wird als JSONL aufgezeichnet. Ein stündlicher Cron-Job konvertiert sie in Markdown-Transkripte, die ebenfalls in den QMD-Index wandern. Das ist das Gesprächsgedächtnis des Agenten.

Rechts die Kuratierung. Während einer Session schreibt der Agent Beobachtungen in daily-scratch. Der Heartbeat schiebt sie abends in die Daily Notes. Was langfristig wichtig ist, wandert in MEMORY.md. Beim nächsten Session-Start wird das direkt als fester Kontext geladen, nicht über die Suche, sondern als Boot-Bestandteil.

Die gestrichelte Linie rechts schließt die Feedback-Schleife: Was der Agent heute lernt, steht ihm morgen als Kontext zur Verfügung.

Warum Obsidian Sync?

Git erfordert Commits und Pushes. Genau die Art Reibung, die ein Agent nicht zuverlässig handhabt. Eine Datenbank wäre noch ein Dienst mehr, und ich könnte die Daten nicht einfach am Handy lesen. Obsidian Sync trifft für mich den Sweet Spot: Markdown-Dateien, die jeder Agent direkt lesen und schreiben kann, bidirektionaler Sync mit Conflict-Merge, kein Server-Setup und auf jedem System eine lokale Kopie.

Struktur statt Chaos

Damit das funktioniert, gibt es klare Konventionen: Frontmatter mit Tags und Typ, eine feste Ordnerstruktur (projects/, knowledge/, daily/) und ein automatisch generiertes INDEX.md, das die Agenten bei jedem Session-Start laden. Eine lokale Suchmaschine (QMD) indexiert alles alle 5 Minuten. Vault, Workspace und Chatverläufe sind so in unter einer Sekunde durchsuchbar.

Der Projektbot hat bewusst eine eigene Vault mit separater Sync-Verbindung. Gleiche Architektur, aber sauber getrennte Datenräume.

Self-Healing

Ein Assistent bringt nur etwas, wenn er zuverlässig läuft. Ein Watchdog prüft alle 2 Minuten per TCP, ob das Gateway antwortet. Sonst gibt es einen automatischen Neustart. Dazu ein Nightly Restart um 4 Uhr und harte Memory-Limits per systemd gegen Memory-Leaks.

Gedächtnis

Neben der Vault hat der Agent ein eigenes Memory-System: tägliche Logs, ein Langzeitgedächtnis für sessionübergreifende Fakten und einen Self-Improving Skill, der aus Korrekturen lernt. Alle Chatverläufe werden stündlich als Markdown exportiert und durchsuchbar gemacht.

Was es kostet

Der VPS kostet ein paar Euro im Monat. Die Claude API variiert je nach Nutzung: Opus für den Hauptchat, Haiku und Sonnet für Triage und Projektbot. Obsidian Sync liegt bei 5 € im Monat. Dazu kommen minimale Kosten für die Whisper API bei Sprachnachrichten.

Fazit

Statt zehn verschiedene Apps zu öffnen, schreibe ich eine Telegram-Nachricht. Der Bot kauft ein, liest meine Mails, verwaltet meinen Kalender und dokumentiert alles in einer geteilten Obsidian Vault.

Meine größte Erkenntnis: Die KI-Infrastruktur ist nur so gut wie das Wissensmanagement dahinter. Die Agenten sind austauschbar. Die Vault bleibt.

OpenClaw ist Open Source. Ein kleiner VPS reicht. Und die MCP-Server kannst du Schritt für Schritt ergänzen. Fragen? Schreib mir gerne.