Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : 설치 가이드+ API 호스팅 튜토리얼

이 흐름을 선도하는 것은 Moltbot(구 Clawdbot)입니다. 이 프로젝트는 몇 주 만에 GitHub 스타 60,000개 이상을 얻으며 틈새 개발자 도구에서 바이럴 센세이션으로 도약했습니다. Peter Steinberger가 만든 Moltbot은 웹 인터페이스의 한계를 벗겨내고 우리가 매일 사용하는 메신저 앱과 파일 시스템으로 스며드는, AI 에이전트의 ‘탈피(molting)’를 상징합니다.

최근 화제: ‘Clawd’가 ‘Claude’와 너무 비슷하게 들린다는 이유로 Anthropic의 상표 관련 요청을 받은 뒤, 프로젝트는 Clawdbot에서 Moltbot으로 리브랜딩했습니다.

Moltbot(Clawdbot)이란 무엇이며 왜 바이럴이 되었나요?

Moltbot은 강력한 대형 언어 모델(LLM)과 사용자의 로컬 컴퓨터 사이의 간극을 메우도록 설계된 오픈 소스, 자체 호스팅 AI 에이전트입니다. 브라우저 탭이라는 ‘담장 친 정원’ 안에 존재하는 ChatGPT나 Claude.ai와 달리, Moltbot은 사용자의 하드웨어(Mac, Linux, 또는 VPS)에서 **게이트웨이(Gateway)**로 실행됩니다.

이는 Telegram, WhatsApp, Slack 등의 플랫폼에서 온 자연어 메시지를 머신에서 실행 가능한 액션으로 변환합니다. 예를 들어 장을 보면서 데스크톱의 파일을 찾거나, 휴대폰에서 복잡한 배포 스크립트를 트리거해야 할 때, Moltbot은 전체 시스템 접근 권한을 가진 디지털 프록시로서 행동합니다.

Why it’s different

로컬 우선 실행 및 도구: Moltbot은 호스트에서 실제로 명령을 실행(동의 필요)하고, 외부 API를 호출하며, 작은 프로그램 또는 Markdown으로 정의된 워크플로인 “스킬”을 사용할 수 있습니다.
멀티 채널: Telegram, WhatsApp, Slack, Discord 등 어디서든 같은 어시스턴트를 사용할 수 있으며 — 능동적으로 먼저 메시지를 보낼 수도 있습니다.
메모리와 영속성: Moltbot은 워크스페이스에 메모리 파일을(Markdown) 저장하고 이를 인덱싱하여, 어시스턴트가 세션 간에도 “기억”하도록 합니다(아래 참조).

핵심 기능 한눈에 보기

기능	설명
멀티 채널	Telegram, WhatsApp, Discord, Slack, iMessage 등 사용.
전체 PC 접근	셸 명령 실행, 파일 관리, 브라우저 제어.
능동형 AI	요청만 기다리지 않고 “하트비트” 알림이나 리마인더를 보낼 수 있음.
프라이버시 우선	파일과 로직은 로컬 하드웨어에만 머물고, 프롬프트만 API로 전송.
자체 진화	시간이 지남에 따라 기능을 확장하는 자체 “스킬”을 작성할 수 있음.
OpenAI 호환	Moltbot은 OpenAI 호환 API 프로토콜을 지원; 호환 서비스에 연결
사용자 지정 baseUrl	API 엔드포인트 주소 수정 지원; 제공자 간 손쉬운 전환

Clawdbot은 데이터베이스 없이 어떻게 모든 것을 “기억”하나요?

Moltbot의 가장 혁신적인 측면 중 하나는 투명한 메모리 아키텍처입니다. 대부분의 AI 도구는 세션 간 “기억상실증”을 겪습니다. Moltbot은 워크스페이스에 있는 평문 Markdown 파일의 계층형 시스템을 사용해 이를 해결합니다. 이 접근 방식 덕분에 AI가 여러분에 대해 알고 있는 내용을 직접 읽고, 편집하고, 감사를 수행할 수 있습니다.

메모리 설계는 무엇이며 어떻게 동작하나요?

Moltbot의 메모리는 의도적으로 단순하고 감사를 위해 개방되어 있습니다: 메모리는 에이전트 워크스페이스 내부의 평문 Markdown 파일입니다. 파일이 단일 진실의 원천이며 — 모델은 디스크에 기록된 것만 “기억”합니다. 기본 레이아웃은 다음을 사용합니다:

memory/YYYY-MM-DD.md — 일일 추가 전용 로그(세션 시작 시 오늘 + 어제 파일을 읽음).
MEMORY.md — 사용자가 제어하는 장기 메모리로, 개인 세션에만 로드.

이 설계의 두 가지 큰 이점:

검증 가능성 — 어시스턴트가 메모리로 사용할 내용을 직접 읽고 편집할 수 있습니다.
도구화의 단순성 — 메모리 플러그인은 벡터/BM25 인덱싱을 제공해, 에이전트가 관련 메모리 항목을 빠르게 검색할 수 있습니다.

기술적 접근

대화/세션 저장소: 게이트웨이가 세션을 추적하고 적절한 컨텍스트를 에이전트 런타임으로 전달합니다. 이를 통해 에이전트는 메시지와 채널 전반에 걸쳐 대화 상태를 유지할 수 있습니다.
로컬 데이터 인덱싱: Moltbot은 로컬 파일과 문서를 인덱싱하고, 검색 도구(시맨틱 또는 키워드)를 통해 이를 노출합니다. 이렇게 해서 에이전트는 회의록, 스니펫, 코드 등을 “기억”할 수 있습니다.
도구 출력과 메모리 프리미티브: 스킬과 도구는 내구성 있는 저장소(데이터베이스 또는 파일시스템)에 쓸 수 있고, Moltbot은 이후 프롬프트에서 해당 항목을 참조할 수 있습니다. 많은 배포에서 SQLite, Postgres, 또는 소규모 환경의 로컬 JSON/YAML을 사용합니다.
LLM 임베딩과 벡터 스토어: 시맨틱 회상을 위해서는 문서를 임베딩하고 벡터 DB에 저장한 뒤, 최근접 이웃을 검색해 프롬프트에 포함하는 것이 일반적입니다. Moltbot의 아키텍처는 모델 불가지형 도구 호출을 수용하므로, 임베딩 + 벡터 스토어 조합을 자유롭게 연결할 수 있습니다.

보안 유의사항: 메모리는 지속되고 스킬이 호스트에서 명령을 실행할 수 있으므로, 권장 기본값은 보수적입니다: 알 수 없는 발신자에 대한 DM 페어링, 메인 세션이 아닌 경우 샌드박싱, 위험한 구성을 표면화하는 moltbot doctor 점검. 항상 보안 문서를 검토하고, 수신 메시지는 신뢰할 수 없는 입력으로 취급하세요.

메모리 계층

파일	목적
SOUL.md	에이전트의 성격, 어조, 핵심 운영 규칙 정의.
USER.md	사용자에 대한 사실 저장(예: “나는 Ruby보다 Python을 선호”, “핀테크 업계”).
MEMORY.md	영구적 회상을 위해 저장하는 장기, 선별 메모리.
memory/YYYY-MM-DD.md	특정 날짜의 일일 로그와 원시 컨텍스트.

여러분이 Moltbot에게 “보고서는 PDF 형식으로 받는 걸 기억해”라고 말하면, 이는 숨겨진 SQL 데이터베이스에 저장되지 않습니다. 실제로 USER.md를 열어 새로운 글머리 기호를 추가합니다. 이렇게 해서 에이전트는 수주에 걸친 대화의 맥락을 유지하며, 매일 아침 새 인스턴스 같은 느낌이 아니라 진짜 개인 비서처럼 느껴집니다.

Moltbot 설정 가이드: 준비 사항과 설치

아래는 macOS/Linux(Ubuntu)에서 기본 Moltbot 인스턴스를 실행하기 위한 실용적인 체크리스트와 명령입니다. 이는 간결하면서 실사용에 초점을 둔 가이드입니다 — GUI나 관리형 호스트가 필요하다면 API 호스팅 섹션으로 넘어가세요.

준비물(사전 요구 사항)

macOS 또는 Linux를 실행하는 머신(Windows는 WSL2로 동작 가능). 게이트웨이와 CLI에는 Node.js **v22+**가 필요합니다.
텍스트 에디터와 기본 셸 사용 능력.
최소 하나의 LLM API 키(OpenAI, Anthropic, Venice, 또는 Ollama 같은 로컬 모델) — Moltbot 자체는 모델 불가지형입니다.
선택 사항: 컨테이너형 배포를 선호한다면 Docker.

단계별 설치

패키지 설치: 터미널에서 다음 명령을 실행하세요: npm install -g clawdbot@latest
온보딩 마법사 실행: 마법사는 설정의 핵심입니다. 보안 확인과 모델 선택을 안내합니다. clawdbot onboard --install-daemon
보안 위험 확인: Moltbot은 머신에 “루트 유사” 접근 권한이 있음을 확인하도록 요청합니다. 계속하려면 확인 문구를 입력해야 합니다.
게이트웨이 구성: 마법사는 clawdbot gateway를 백그라운드 서비스(Mac은 launchd, Linux는 systemd)로 설치해 24/7 온라인 상태를 유지합니다.

빠른 설치(macOS / Linux)

이 예시는 공식 문서를 반영한 권장 git + npm 방식입니다.

# Clone and enter repo
git clone https://github.com/moltbot/moltbot.git
cd moltbot

# Install via npm (global CLI) or run locally
npm install -g @moltbot/cli   # or: npm ci && npm run build

# Create environment file from example
cp .env.example .env

# Edit .env and add your API keys (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, etc.)
# Then run onboarding
moltbot onboard --install-daemon
moltbot start

Docker(기본)

# docker-compose.yml (simplified)
version: "3.8"
services:
  moltbot:
    image: moltbot/moltbot:latest
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      - OTHER_KEYS=...
    volumes:
      - ./data:/app/data
    ports:
      - "3000:3000"

다음으로 실행:

docker compose up -d

설치 후: 메시징 채널 페어링

Moltbot은 다수의 채널을 지원합니다. 페어링은 보통 게이트웨이 UI 또는 CLI에서 페어링 토큰을 생성하고, 소규모 “페어링 URL”을 사용해 Telegram 봇이나 WhatsApp 계정을 연결하는 방식입니다 — 구체적 단계는 선택한 채널 커넥터(Telegram Bot API vs. grammY 래퍼, WhatsApp는 Baileys 등)에 따라 달라집니다. 문서에서 moltbot connect telegram 또는 moltbot connect whatsapp를 확인하세요.

Moltbot을 통해 Telegram에서 PC를 제어하려면(단계별)?

아래는 Telegram 메시지로 호스트를 제어하는 안전하고 실용적인 워크스루입니다 — 원격 관리, 스크립트 실행, 로그 가져오기, 작은 작업을 Moltbot에 시키는 데 유용합니다. 중요 보안 참고: 게이트웨이를 API 토큰과 방화벽 없이 공용 인터넷에 노출하지 마세요; 신뢰하는 Telegram 사용자만 봇과 대화하도록 허용하세요.

1) BotFather로 Telegram 봇 만들기

Telegram에서 @BotFather에게 메시지를 보냅니다.
/newbot을 보내고 안내에 따릅니다.
봇 토큰 123456789:ABC-...을 복사합니다(BotFather가 표시).

2) 토큰을 게이트웨이에 추가

환경 변수 또는 구성에 설정:

export TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456789:ABC-..."
# or add to your gateway's config file:
# channels:
#   telegram:
#     botToken: "123456789:ABC-..."

CLI 버전에 따라 moltbot channels add 또는 moltbot configure 명령을 통해 토큰을 추가할 수도 있습니다. Telegram 문서에 빠른 설정 경로가 나와 있습니다.

3) 온보딩 마법사를 실행하고 Telegram 선택

다음 실행:

moltbot onboard --install-daemon

마법사에서:

모델 제공자(Anthropic Opus, OpenAI, 또는 로컬) 선택.
채널을 묻는 프롬프트에서 Telegram을 선택하고 토큰을 붙여넣기.
페어링/허용 목록을 구성해 누가 봇에 메시지를 보낼 수 있는지 제한(중요 — 오직 본인만 제어할 수 있도록 사용자 ID 설정).

커뮤니티 워크스루 및 온보딩 과정에서 노드 페어링을 증명하기 위해 호스트에서 나온 작은 명령 출력물을 붙여넣도록 요청할 수 있습니다 — 프롬프트를 따르세요.

4) exec 도구와 승인 활성화(안전하게)

Moltbot은 exec 도구를 통해 시스템 명령을 실행할 수 있지만, 명시적 승인 모델 하에서 동작합니다:

exec 승인은 ~/.clawdbot/exec-approvals.json에 기록됩니다.
액션이 처음 요청되면 시스템이 채팅에서 승인을 요청합니다; 계속하려면 /approve로 응답할 수 있습니다(또는 거부).
완전 자동화된 워크플로를 위해 제한된 허용 목록을 만들거나 사전 승인된 스크립트 “bin”을 구성할 수 있습니다.

예: moltbot 구성(또는 UI/플러그인)을 통해 exec 도구 활성화:

{
  "tools": {
    "exec": {
      "enabled": true,
      "allowlist": ["/usr/local/bin/backup.sh", "/usr/bin/uptime"]
    }
  }
}

프로젝트에는 명시적인 exec 승인 플로우가 있으며, 요청 시 승인 프롬프트를 채팅 채널로 전달하여 작업을 더 쉽게 검토 및 승인할 수 있습니다.

5) Telegram에서 안전한 명령 시험

허용된 사용자 계정에서 다음을 전송:

@YourMoltbot Hi — please run: uptime

어시스턴트는:

확인을 요청합니다(exec에 승인이 필요한 경우).
호스트에서 허용된 명령을 실행합니다.
출력을 채팅으로 반환합니다.

6) 스킬로 더 안전한 액션 만들기

채팅을 통해 직접 셸 접근을 부여하기보다, 액션을 캡슐화한 스킬을 선호하세요(예: 스크립트를 호출하고 보기 좋게 결과를 반환하는 backup 스킬). 스킬은 설치/제거가 가능하며 검토하기가 더 안전합니다.

Moltbot API(게이트웨이)를 호스팅하고 HTTP API를 사용하려면?

다른 프로그램이 호출할 수 있는 API를 Moltbot이 제공할 수 있나요?

가능합니다. Moltbot의 게이트웨이는 OpenResponses 호환 HTTP 엔드포인트(예: POST /v1/responses)와 OpenAI 스타일의 /v1/chat/completions 호환용 shim을 노출할 수 있습니다. 이 엔드포인트는 기본적으로 비활성화되어 있으며, 게이트웨이 구성에서 활성화해야 합니다. OpenResponses HTTP 엔드포인트는 게이트웨이 에이전트 실행 경로에 직접 매핑되므로, 요청은 실제 에이전트 세션으로 실행됩니다(동일한 라우팅/권한과 함께).

Moltbot에서 API 프록시란?

Moltbot의 API 프록시는 Moltbot의 에이전트 런타임과 다음과 같은 업스트림 LLM 제공자 사이에 위치한 중간 서비스입니다:

OpenAI
Anthropic
Venice
Azure OpenAI
자체 호스팅 OpenAI 호환 엔드포인트

Moltbot이 제공자를 직접 호출하는 대신, 모든 요청이 프록시를 거쳐 라우팅되며, 프록시는 다음을 수행할 수 있습니다:

요청과 응답 재작성
레이트 리밋 시행
토큰 사용량과 비용 추적
모델 동적 전환
실제 API 키를 Moltbot으로부터 마스킹
인증, 로깅, 캐싱 추가

개념적으로:

Moltbot → API Proxy → LLM Provider

이 아키텍처는 보안, 가시성, 비용 통제를 대폭 향상합니다.

🚀 Quick Start: 우리는 CometAPI (apiyi.com)에서 API 키를 발급받을 것을 권장합니다. 회원가입 시 무료 크레딧이 제공됩니다. Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5, GPT-5.2 등 주요 알고리즘을 모두 지원하며, 일반적으로 공식 가격보다 10–20% 저렴합니다.

Step 1: API 프록시 키 받기

방법 1: 환경 변수 설정. Moltbot의 `.env` 파일에:

OPENAI_API_BASE=https://cometapi.com/v1
OPENAI_API_KEY=moltbot-internal-token
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini

핵심 포인트:

OPENAI_API_BASE는 OpenAI가 아닌 프록시를 가리킵니다.
OPENAI_API_KEY는 프록시가 발급한 토큰입니다.
실제로 어떤 제공자/모델을 사용할지는 프록시가 결정합니다.

값을 업데이트한 뒤 Moltbot을 재시작하세요.

방법 2: config.json을 통해 구성:

Moltbot 구성 파일 찾기
구성 파일을 열고 models.providers를 추가/업데이트하세요.

구성 파일은 보통 다음 위치 중 하나에 있습니다:

Operating System	Config File Path
macOS	~/.clawdbot/config.json or ~/.moltbot/config.json
Linux	~/.clawdbot/config.json or ~/.moltbot/config.json
Windows	%USERPROFILE%\.clawdbot\config.json

커맨드 라인으로도 찾을 수 있습니다:

# See your current config
moltbot config list

# Get the exact path to your config file
moltbot config path

Step 2: 연결성 검증

간단한 테스트 프롬프트 실행:

moltbot test llm

구성이 올바르면 Moltbot은 업스트림 제공자에 직접 연락하지 않고도 정상적으로 응답을 받습니다.

호스팅 모델을 사용할 때 Moltbot의 비용 추정

관리형 모델 비용은 API 가격에 좌우되므로, 저렴한 API 제공자를 고르는 것이 매우 중요하며, 이런 이유로 CometAPI를 추천합니다.

가격에 영향을 주는 요인:

벤더 가격. 관리형 모델 비용은 API 가격에 따라 달라지므로, 더 저렴한 API 벤더를 선택하는 것이 중요합니다. 따라서 CometAPI를 추천합니다.
플래그십 모델과 경량 모델의 선택; 예를 들어 Claude Opus 4.5와 GLM 4.7 간에는 가격 차이가 큽니다.
처리하는 콘텐츠의 복잡도. 워크플로가 텍스트 위주(파일 파싱, 긴 응답)라면 토큰 사용량이 증가합니다.

대략적 예시(참고용, 2026년 1월 커뮤니티 게시물 기준):

가끔 개인 사용(월 수백 건 응답, 로컬 모델과 저렴한 API 혼용): $0–$50/월.
무거운 개인/프로 개발자 사용(파일 인덱싱, 도구 호출 많음): $100–$1,000/월.
팀 또는 상시 프로덕션(다수 사용자 + 웹 스크래핑 + 체이닝): $1,000+/월 — 모델 사용을 적극적으로 최적화하지 않는 한.

비용 절감 방법

모델 라우팅: 가벼운 작업은 저렴한 모델이나 로컬 LLM으로 보내고, 장기 추론이 필요한 경우에만 고가 모델을 사용 — 커뮤니티 테스트에 따르면 비용을 약 50% 이상 절감할 수 있습니다.
릴레이 & 대량 가격: 더 나은 토큰 단가를 제공하는 API 릴레이나 프라이빗 모델 호스팅 사용(Venice, 프라이빗 엔드포인트).
공격적인 캐싱 & 절단: LLM 출력을 캐시하고, 긴 히스토리를 절단하며, 전체 컨텍스트 재전송 대신 요약을 사용.

Moltbot용 고급 API 프록시 기능

작업 유형별 모델 라우팅

function selectModel(messages) {
  const systemPrompt = messages[0]?.content || "";
  if (systemPrompt.includes("shell") || systemPrompt.includes("automation")) {
    return "gpt-4.1";
  }
  return "gpt-4.1-mini";
}

이 패턴은 품질을 희생하지 않으면서 비용을 줄여줍니다.

토큰 및 비용 제한

if (req.body.max_tokens > 2000) {
  return res.status(400).json({
    error: "Token limit exceeded"
  });
}

일부 팀은 Moltbot 사용자 ID별 누적 사용량도 추적합니다.

AI에게 내 컴퓨터의 셸 접근 권한을 주는 것은 안전한가요?

이는 모든 Moltbot 사용자에게 가장 중요한 질문입니다. LLM이 rm -rf 같은 명령을 실행할 수 있게 하는 것은 본질적으로 위험합니다. Moltbot은 이를 완화하기 위해 몇 가지 가드레일을 포함합니다:

샌드박싱: Moltbot을 Docker 컨테이너 내부에서 실행할 수 있습니다. 이는 에이전트의 “세계”를 특정 폴더로 제한해, 시스템 파일에 손대지 못하게 합니다.
명시적 승인: 기본적으로 “메인 세션”(사용자와의 직접 채팅)은 신뢰 수준이 더 높지만, 어떤 파괴적 셸 명령을 실행하기 전에도 승인을 요청하도록 봇을 구성할 수 있습니다.
비밀번호 보호: Moltbot Web UI를 외부에 노출한다면, config.json에서 항상 비밀번호 인증을 활성화하세요:

{
  "gateway": {
    "auth": {
      "mode": "password",
      "password": "YOUR_STRONG_SECURE_PASSWORD"
    }
  }
}

마무리 생각:

Moltbot은 단순한 챗봇을 넘어, 개인 디지털 직원을 위한 인프라입니다. 직접 호스팅함으로써 데이터에 대한 통제권을 되찾는 동시에, 잠들지 않는 AI의 생산성을 얻을 수 있습니다. Telegram으로 캘린더를 관리하든, 소파에 누워 DevOps 파이프라인을 자동화하든, Moltbot은 모두가 방구석 Mac Mini에서 ‘자비스’를 갖게 될 미래의 한 단면을 보여줍니다.

여러 벤더 모델(예: Chatgpt-5.2, Claude opus 4.5 등)을 공식보다 낮은 가격으로 제공하는 API 플랫폼을 원한다면 CometAPI가 최선의 선택입니다. 시작하려면 Playground에서 모델 기능을 탐색하고, 자세한 지침은 API 가이드를 확인하세요. 접근 전에 CometAPI에 로그인하여 API 키를 발급받았는지 확인하세요. CometAPI는 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

Ready to Go?→ Sign up for CometAPI today !

더 많은 팁, 가이드, AI 관련 소식을 원하시면 VK, X, Discord에서 팔로우하세요!

Moltbot(Clawdbot)이란 무엇이며 왜 바이럴이 되었나요?

핵심 기능 한눈에 보기

Clawdbot은 데이터베이스 없이 어떻게 모든 것을 “기억”하나요?

메모리 설계는 무엇이며 어떻게 동작하나요?

기술적 접근

메모리 계층

Moltbot 설정 가이드: 준비 사항과 설치

준비물(사전 요구 사항)

단계별 설치

빠른 설치(macOS / Linux)

Docker(기본)

설치 후: 메시징 채널 페어링

Moltbot을 통해 Telegram에서 PC를 제어하려면(단계별)?

1) BotFather로 Telegram 봇 만들기

2) 토큰을 게이트웨이에 추가

3) 온보딩 마법사를 실행하고 Telegram 선택

4) exec 도구와 승인 활성화(안전하게)

5) Telegram에서 안전한 명령 시험

6) 스킬로 더 안전한 액션 만들기

Moltbot API(게이트웨이)를 호스팅하고 HTTP API를 사용하려면?

다른 프로그램이 호출할 수 있는 API를 Moltbot이 제공할 수 있나요?

Moltbot에서 API 프록시란?

Step 1: API 프록시 키 받기

방법 1: 환경 변수 설정. Moltbot의 `.env` 파일에:

방법 2: config.json을 통해 구성:

Step 2: 연결성 검증

호스팅 모델을 사용할 때 Moltbot의 비용 추정

가격에 영향을 주는 요인:

비용 절감 방법

Moltbot용 고급 API 프록시 기능

작업 유형별 모델 라우팅

토큰 및 비용 제한

AI에게 내 컴퓨터의 셸 접근 권한을 주는 것은 안전한가요?

마무리 생각:

더 보기

하나의 API로 500개 이상의 모델

Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : 설치 가이드+ API 호스팅 튜토리얼

Moltbot(Clawdbot)이란 무엇이며 왜 바이럴이 되었나요?

핵심 기능 한눈에 보기

Clawdbot은 데이터베이스 없이 어떻게 모든 것을 “기억”하나요?

메모리 설계는 무엇이며 어떻게 동작하나요?

기술적 접근

메모리 계층

Moltbot 설정 가이드: 준비 사항과 설치

준비물(사전 요구 사항)

단계별 설치

빠른 설치(macOS / Linux)

Docker(기본)

설치 후: 메시징 채널 페어링

Moltbot을 통해 Telegram에서 PC를 제어하려면(단계별)?

1) BotFather로 Telegram 봇 만들기

2) 토큰을 게이트웨이에 추가

3) 온보딩 마법사를 실행하고 Telegram 선택

4) exec 도구와 승인 활성화(안전하게)

5) Telegram에서 안전한 명령 시험

6) 스킬로 더 안전한 액션 만들기

Moltbot API(게이트웨이)를 호스팅하고 HTTP API를 사용하려면?

다른 프로그램이 호출할 수 있는 API를 Moltbot이 제공할 수 있나요?

Moltbot에서 API 프록시란?

Step 1: API 프록시 키 받기

방법 1: 환경 변수 설정. Moltbot의 .env 파일에:

방법 2: config.json을 통해 구성:

Step 2: 연결성 검증

호스팅 모델을 사용할 때 Moltbot의 비용 추정

가격에 영향을 주는 요인:

비용 절감 방법

Moltbot용 고급 API 프록시 기능

작업 유형별 모델 라우팅

토큰 및 비용 제한

AI에게 내 컴퓨터의 셸 접근 권한을 주는 것은 안전한가요?

마무리 생각:

더 보기

하나의 API로 500개 이상의 모델

방법 1: 환경 변수 설정. Moltbot의 `.env` 파일에: