Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : Kurulum Kılavuzu+ API Barındırma Eğitimi

Bu hamlenin öncüsü, birkaç hafta içinde 60.000’den fazla GitHub yıldızına ulaşarak niş bir geliştirici aracından viral bir fenomene dönüşen bir proje olan Moltbot (eski adıyla Clawdbot). Peter Steinberger tarafından yaratılan Moltbot, yapay zekâ ajanının “molting”ini temsil ediyor — web arayüzlerinin sınırlamalarını üzerlerinden atıp her gün kullandığımız mesajlaşma uygulamalarına ve dosya sistemlerine yerleşmesi.

Son dikkat çeken gelişme: Anthropic’ten gelen marka talebi üzerine proje Clawdbot’tan Moltbot’a yeniden markalandı; “Clawd” adının “Claude”a fazlasıyla benzer duyulduğu gerekçesiyle marka talebi iletildi.

Moltbot (Clawdbot) nedir ve neden viral?

Moltbot, güçlü Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ile yerel bilgisayarınız arasındaki boşluğu kapatmak için tasarlanmış, açık kaynaklı ve kendi barındırmalı bir yapay zekâ ajanıdır. “Walled garden” bir tarayıcı sekmesi içinde var olan ChatGPT veya Claude.ai’nin aksine Moltbot, donanımınız üzerinde (Mac, Linux veya VPS) bir Gateway olarak çalışır.

Telegram, WhatsApp ve Slack gibi platformlardan gelen doğal dil mesajlarını, makinenizde yürütülebilir eylemlere çevirir. Market alışverişindeyken masaüstünüzdeki bir dosyayı bulmanız ya da telefonunuzdan karmaşık bir dağıtım betiğini tetiklemeniz gerektiğinde, Moltbot tam sistem erişimi olan dijital vekiliniz gibi davranır.

Why it’s different

• Yerel-öncelikli yürütme ve araçlar: Moltbot, ana makinenizde komutları (onayla) gerçekten çalıştırabilir, harici API’leri çağırabilir ve küçük programlar veya Markdown tanımlı iş akışları olan “Skills” kullanabilir.
• Çok kanallı: Aynı asistanı Telegram, WhatsApp, Slack, Discord ve daha fazlasında kullanırsınız — size proaktif mesaj atabilir.
• Bellek ve kalıcılık: Moltbot, çalışma alanında bellek dosyalarını (Markdown) saklar ve bunları geri getirme için indeksler; böylece asistan oturumlar arasında “hatırlar” (ayrıntılar aşağıda).

Temel Yetkinlikler: Hızlı Bakış

Clawdbot bir veritabanı olmadan her şeyi nasıl “hatırlar”?

Moltbot’un en yenilikçi yönlerinden biri, şeffaf bellek mimarisidir. Çoğu yapay zekâ aracı oturumlar arasında “amnezi” yaşar. Moltbot bunu, çalışma alanınızda bulunan düz Markdown dosyalarından oluşan katmanlı bir sistemle çözer. Bu yaklaşım, yapay zekânın sizin hakkınızda ne bildiğini tam olarak okumanızı, düzenlemenizi ve denetlemenizi sağlar.

Bellek tasarımı nedir ve nasıl çalışır?

Moltbot’un belleği bilerek basit ve denetlenebilirdir: bellek, ajanın çalışma alanı içindeki düz Markdown dosyalarıdır. Dosyalar gerçek kaynaktır — model yalnızca diske yazılanları “hatırlar”. Varsayılan düzen şu şekilde kullanılır:

• memory/YYYY-MM-DD.md — eklemeye açık günlük günlükler (asistan, oturum başında bugün + dünü okur).
• MEMORY.md — kontrol edebileceğiniz ve yalnızca özel oturumlara yüklenen, küratörlü uzun vadeli bellek.

Bu tasarımın iki büyük faydası vardır:

1. Denetlenebilirlik — asistanın bellek olarak kullanacağı şeyi okuyabilir ve düzenleyebilirsiniz.
2. Araçlar için sadelik — bellek eklentileri vektör/BM25 indeksleme sağlar, böylece ajan ilgili bellek girdilerini hızlıca arayabilir.

Teknik yaklaşım

• Konuşma/oturum deposu: Gateway oturumları takip eder ve doğru bağlamı ajan çalışma zamanına iletir. Bu, ajanın mesajlar ve kanallar arasında konuşma durumunu korumasını sağlar.
• İndekslenmiş yerel veri: Moltbot yerel dosyaları ve belgeleri indeksleyebilir ve bunları geri getirme için arama araçları (anlamsal veya anahtar kelime) aracılığıyla sunar. Ajanın toplantı notlarınızı, parçacıklarınızı veya kodunuzu “hatırlaması” bu sayede olur.
• Araç çıktıları ve bellek primitifleri: Skills ve araçlar kalıcı bir depoya (veritabanı veya dosya sistemi) yazabilir, Moltbot daha sonraki istemlerde bu girdilere referans verebilir. Birçok dağıtım küçük kurulumlar için SQLite, Postgres veya yerel JSON/YAML kullanır.
• LLM gömüleri ve vektör deposu: Anlamsal hatırlama için tipik desen, belgeleri gömmek ve vektörleri bir vektör veritabanında saklayıp en yakın komşuları alıp istemlere eklemektir. Moltbot’un mimarisi modelden bağımsız araç çağrılarını destekler, böylece kendi gömme + vektör depo kombinasyonunuzu takabilirsiniz.

Güvenlik uyarısı: bellek kalıcı olduğundan ve Skills ana makinede komutlar çalıştırabildiğinden, önerilen varsayılanlar muhafazakârdır: bilinmeyen gönderenler için DM eşleştirme, ana olmayan oturumlar için sandboxing ve riskli yapılandırmaları ortaya çıkarmak için moltbot doctor kontrolü. Her zaman güvenlik belgelerini inceleyin ve gelen mesajları güvenilmeyen girdi olarak ele alın.

Bellek Hiyerarşisi

Moltbot’a “Raporlarımı PDF formatında tercih ettiğimi hatırla” dediğinizde, bunu gizli bir SQL veritabanına kaydetmez. Dosdoğru USER.md’yi açar ve yeni bir madde işareti ekler. Bu, ajanın haftalar boyunca bağlamı korumasını sağlar; her sabah sıfırdan başlayan bir örnek yerine gerçek bir kişisel asistan gibi hissettirir.

---

Moltbot kurulum rehberi: önkoşullar ve yükleme

Aşağıda macOS/Linux (Ubuntu) üzerinde temel bir Moltbot örneğini çalıştırmak için pratik bir kontrol listesi ve komutlar yer alır. Bu, üretim odaklı, yoğunlaştırılmış bir rehberdir — GUI veya yönetilen barındırma istiyorsanız API barındırma bölümüne geçin.

Gerekenler (önkoşullar)

• macOS veya Linux çalıştıran bir makine (Windows, WSL2 ile çalışabilir). Gateway ve CLI için Node.js v22+ gereklidir.
• Bir metin düzenleyici ve temel kabuk bilgisi.
• En az bir LLM API anahtarı (OpenAI, Anthropic, Venice veya Ollama gibi yerel bir model) — Moltbot’un kendisi modelden bağımsızdır.
• İsteğe bağlı: kapsayıcı dağıtımı tercih ediyorsanız Docker.

Adım Adım Kurulum

1. Paketi kurun: Terminalinizde şu komutu çalıştırın: npm install -g clawdbot@latest
2. Onboarding Sihirbazını başlatın: Sihirbaz kurulumun kalbidir. Güvenlik onayları ve model seçimi boyunca sizi yönlendirecektir. clawdbot onboard --install-daemon
3. Güvenlik risklerini onaylayın: Moltbot, makinenize “root-benzeri” erişimi olduğunu kabul etmenizi isteyecek. Devam etmek için bir onay yazmanız gerekir.
4. Gateway’i yapılandırın: Sihirbaz, clawdbot gateway’i arka plan servisi olarak (Mac’te launchd, Linux’ta systemd) kurar; böylece 7/24 çevrimiçi kalır.

Hızlı kurulum (macOS / Linux)

Bu örnek, resmi belgeleri yansıtan önerilen git + npm yöntemini kullanır.

# 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 (temel)

# 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"

Şu komutla çalıştırın:

docker compose up -d

Kurulum sonrası: bir mesajlaşma kanalını eşleştirin

Moltbot birden çok kanalı destekler. Eşleştirme genellikle gateway UI veya CLI üzerinden bir eşleştirme belirteci üretmeyi ve bir Telegram botunu veya WhatsApp hesabını bağlamak için küçük bir “pairing URL” kullanmayı içerir — özel adımlar seçtiğiniz kanal konektörüne bağlıdır (Telegram Bot API vs. grammY wrapper, WhatsApp için Baileys vb.). moltbot connect telegram veya moltbot connect whatsapp belgelerine bakın.

Moltbot ile Telegram üzerinden PC’mi nasıl kontrol ederim (adım adım)?

Aşağıda Telegram mesajları aracılığıyla bir ana makineyi kontrol etmek için güvenli, pratik bir yürüyüş yer alır — uzaktan yönetim, betik çalıştırma, günlükleri alma veya Moltbot’tan küçük bir işi çalıştırmasını istemek için faydalıdır. Önemli güvenlik notu: Gateway’inizi API belirteci ve güvenlik duvarı olmadan açık İnternet’e kesinlikle açmayın; yalnızca güvenilir Telegram kullanıcılarının botunuzla konuşmasına izin verin.

1) BotFather ile bir Telegram botu oluşturun

1. Telegram’da @BotFather’a mesaj atın.
2. /newbot gönderin ve yönergeleri izleyin.
3. Bot belirtecini 123456789:ABC-... kopyalayın (BotFather görüntüleyecektir).

2) Belirteci gateway’inize ekleyin

Ortam değişkenini veya yapılandırmayı ayarlayın:

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

Belirteci CLI sürümünüze bağlı olarak moltbot channels add veya moltbot configure komutlarıyla da ekleyebilirsiniz. Telegram belgeleri bu hızlı kurulum yolunu gösterir.

3) Onboarding sihirbazını çalıştırın ve Telegram’ı seçin

Çalıştırın:

moltbot onboard --install-daemon

Sihirbaz sırasında:

• Model sağlayıcınızı seçin (Anthropic Opus, OpenAI veya yerel).
• Kanallar sorulduğunda Telegram’ı seçin ve belirteci yapıştırın.
• Eşleştirme/allowlist’i yapılandırarak botla kimlerin mesajlaşabileceğini kısıtlayın (önemli — yalnızca sizin kontrol edebilmeniz için kullanıcı ID’nizi ayarlayın).

Topluluk yürüyüşleri ve onboarding süreci, düğüm eşleşmesini kanıtlamak için ana makinenizden küçük bir komut çıktısını yapıştırmanızı isteyecektir — istemi izleyin.

4) exec aracını ve onayları etkinleştirin (güvenli şekilde)

Moltbot, exec aracı aracılığıyla sistem komutları çalıştırabilir, ancak bunu açık onay modelinde yapar:

• Exec onayları ~/.clawdbot/exec-approvals.json içinde kaydedilir.
• Bir eylem ilk kez istendiğinde sistem sohbette onay ister; devam etmek için /approve yanıtını verebilirsiniz (veya reddedebilirsiniz).
• Tam otomatik iş akışları için sınırlı bir komut allowlist’i veya ön onaylı betiklerden oluşan bir “bin” oluşturabilirsiniz.

Örnek: moltbot yapılandırmasında (veya UI/eklentiler aracılığıyla) exec aracını etkinleştirin:

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

Projede açık exec onay akışları vardır ve istendiğinde onay istemlerini sohbet kanallarına iletir, bu da işlemleri gözden geçirip onaylamayı kolaylaştırır.

5) Telegram’dan güvenli bir komut deneyin

Telegram hesabınızdan (izinli kullanıcı) gönderin:

@YourMoltbot Hi — please run: uptime

Asistan:

1. Onay ister (exec onay gerektiriyorsa).
2. Ana makinede izinli komutu çalıştırır.
3. Çıktıyı sohbete geri döndürür.

6) Skills ile daha güvenli eylemler oluşturun

Sohbet üzerinden doğrudan kabuk erişimi vermek yerine, eylemleri kapsülleyen (ör. bir betiği çağırıp güzel biçimlendirilmiş sonuç döndüren backup skill’i) Skills tercih edin. Skills yüklenip kaldırılabilir ve incelenmesi daha güvenlidir.

Moltbot API’sini (Gateway) nasıl barındırırım ve HTTP API’yi nasıl kullanırım?

Başka programların çağırabileceği bir API’yi Moltbot sunabilir mi?

Evet. Moltbot’un Gateway’i OpenResponses-uyumlu HTTP uç noktalarını (ör. POST /v1/responses) ve OpenAI tarzı /v1/chat/completions bir şimi gösterebilir. Bu uç noktalar varsayılan olarak devre dışıdır ve gateway yapılandırmasında etkinleştirilmelidir. OpenResponses HTTP uç noktası doğrudan gateway ajan çalıştırma yoluna eşlenir, bu nedenle istekler aynı yönlendirme/izinlerle gerçek ajan oturumları olarak yürütülür.

Moltbot’ta API Proxy nedir?

Moltbot’ta bir API proxy, Moltbot’un ajan çalışma zamanı ile aşağıdaki gibi üst sağlayıcı LLM’ler arasında konumlanan bir ara servistir:

• OpenAI
• Anthropic
• Venice
• Azure OpenAI
• Kendi barındırdığınız OpenAI-uyumlu uç noktalar

Moltbot sağlayıcıyı doğrudan çağırmak yerine, tüm istekler proxy üzerinden yönlendirilir; proxy şunları yapabilir:

• İstekleri ve yanıtları yeniden yazmak
• Oran sınırlarını uygulamak
• Token kullanımı ve maliyetleri izlemek
• Modelleri dinamik olarak değiştirmek
• Gerçek API anahtarlarını Moltbot’tan maskelemek
• Kimlik doğrulama, günlükleme ve önbellekleme eklemek

Kavramsal olarak:

Moltbot → API Proxy → LLM Provider

Bu mimari güvenlik, gözlemlenebilirlik ve maliyet kontrolünü ciddi ölçüde iyileştirir.

🚀 Quick Start: API anahtarınızı edinmek için CometAPI (apiyi.com) kullanmanızı öneririz. Kayıt, ücretsiz kredi sağlar. Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5 ve GPT-5.2 gibi tüm ana algoritmaları destekler ve genellikle resmi fiyatlardan %10–20 daha ucuzdur.

Adım 1: API Proxy Anahtarınızı alın

Yöntem 1: Ortam Değişkenlerini Ayarlayın. Moltbot .env dosyanızda:

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

Önemli noktalar:

• OPENAI_API_BASE, OpenAI’ye değil proxy’nize işaret eder
• OPENAI_API_KEY bir proxy tarafından verilen belirteçtir
• Hangi sağlayıcı/modelin gerçekten kullanılacağına proxy karar verir

Bu değerleri güncelledikten sonra Moltbot’u yeniden başlatın.

Yöntem 2: config.json üzerinden yapılandırma:

• Moltbot Yapılandırma Dosyasını Bulma
• Yapılandırma dosyanızı açın ve models.providers öğesini ekleyin veya güncelleyin

Yapılandırma dosyası genellikle şu konumlardan birinde bulunur:

Komut satırını kullanarak da bulabilirsiniz:

# See your current config
moltbot config list

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

---

Adım 2: Bağlanabilirliği Doğrulayın

Basit bir test istemi çalıştırın:

moltbot test llm

Doğru yapılandırıldıysa Moltbot yanıtları normal şekilde alacaktır — doğrudan üst sağlayıcıya hiç temas etmeden.

Barındırılan modellerle Moltbot’u çalıştırmanın maliyet tahminleri

Yönetilen bir modeli kullanmanın maliyeti API fiyatına bağlıdır; bu yüzden ucuz bir API sağlayıcısı seçmek oldukça önemlidir; bu nedenle CometAPI’yi öneririm.

Fiyatlandırma genellikle şunlara bağlıdır:

• Satıcı fiyatlandırması. Yönetilen bir modeli kullanmanın maliyeti API fiyatına bağlıdır; bu yüzden daha ucuz bir API satıcısı seçmek kritik önemdedir, bu nedenle CometAPI’yi öneririm.
• Amiral gemisi ile hafif model arasında seçim; örneğin Claude Opus 4.5 ile GLM 4.7 arasındaki fiyat farkı belirgindir.
• İşlenen içeriğin karmaşıklığı. İş akışlarınız metin ağırlıklıysa (dosya ayrıştırma, uzun yanıtlar) token ekleyin.

Kabaca örnekler (gösterim amaçlı, topluluk gönderilerinde bildirilen Jan 2026 fiyatları):

• Ara sıra kişisel kullanım (ayda birkaç yüz yanıt, karma yerel modeller ve ucuz API çağrıları): $0–$50/ay.
• Yoğun kişisel/pro geliştirici kullanımı (dosya indeksleme, çok sayıda araç çağrısı): $100–$1,000/ay.
• Ekip veya sürekli üretim (çok kullanıcı + web scraping + zincirleme): $1,000+/ay; agresif model optimizasyonu yapmazsanız.

Maliyeti düşürmenin yolları

• Model yönlendirme: hafif görevleri daha ucuz modellere veya yerel LLM’lere gönderin, pahalı modelleri uzun soluklu akıl yürütme için saklayın — topluluk testleri bunun maliyeti ~%50 veya daha fazla azaltabileceğini gösteriyor.
• Aktarıcılar ve toplu fiyatlandırma: daha iyi token başı fiyat sunan API aktarıcıları veya özel model barındırma (Venice, özel uç noktalar) kullanın.
• Agresif önbellekleme ve kesme: LLM çıktılarınızı önbelleğe alın, uzun geçmişleri kesin ve tüm bağlamı yeniden göndermek yerine özetleyin.

Moltbot için Gelişmiş API Proxy Özellikleri

Görev Türüne Göre Model Yönlendirme

İstek yükünü inceleyip dinamik olarak yönlendirebilirsiniz:

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

Bu desen, kaliteyi feda etmeden maliyeti düşürür.

---

Token ve Maliyet Sınırları

Katı sınırlar uygulayabilirsiniz:

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

Bazı ekipler ayrıca Moltbot kullanıcı ID’si başına kümülatif kullanımı izler.

---

Bilgisayarıma bir yapay zekâya kabuk erişimi vermek güvenli mi?

Bu, herhangi bir Moltbot kullanıcısı için en kritik sorudur. Bir LLM’ye rm -rf çalıştırma yeteneği vermek doğası gereği risklidir. Moltbot bunu hafifletmek için birkaç korkuluk içerir:

1. Sandboxing: Moltbot’u bir Docker konteyneri içinde çalıştırabilirsiniz. Bu, ajanın “dünyasını” belirli bir klasörle sınırlar, sistem dosyalarınıza dokunmasını engeller.
2. Açık Onay: Varsayılan olarak “Ana Oturumlar” (sizinle doğrudan sohbetler) daha yüksek güvene sahiptir, ancak botu herhangi bir yıkıcı kabuk komutunu çalıştırmadan önce izin istemesi için yapılandırabilirsiniz.
3. Parola Koruması: Moltbot Web UI’yi açığa çıkarıyorsanız, config.json içinde her zaman parola kimlik doğrulamasını etkinleştirin:

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

Son düşünceler:

Moltbot sadece bir sohbet botu değil; kişisel dijital çalışan için altyapıdır. Onu kendiniz barındırarak verilerinizi kontrol altına alırken, uyumayan bir yapay zekânın üretkenliğini kazanırsınız. İster Telegram üzerinden takviminizi yönetmek, ister kanepede otururken devops hattınızı otomatikleştirmek için kullanın, Moltbot, herkesin odanın köşesinde bir Mac Mini üzerinde çalışan kendi “Jarvis”ine sahip olduğu bir geleceğe bir bakıştır.

Resmi fiyatlardan daha düşük fiyatlandırmaya sahip birden çok satıcı modelini (örneğin Chatgpt-5.2, Claude opus 4.5 vb.) sunan bir API platformu istiyorsanız CometAPI en iyi seçenektir. Başlamak için, modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API rehberini inceleyin. Erişmeden önce CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını aldığınızdan emin olun. CometAPI resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunarak entegrasyonunuza yardımcı olur.

Hazır mısınız? → Bugün CometAPI’ye kaydolun!

Daha fazla ipucu, rehber ve yapay zekâ haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinde takip edin!