Moltbot 텔레그램 나만의 AI 자비스 만들기

1. 텔레그램 계정 생성 및 봇 설정

텔레그램 봇을 활용하기 위해서는 먼저 유효한 계정과 봇 토큰이 필요합니다.

텔레그램 가입 및 보안 확인

• 신규 가입: 현재 텔레그램은 가상 번호나 우회 경로를 통한 무료 가입이 매우 어렵습니다. 안정적인 사용을 위해 공식 앱을 통해 정식 가입을 진행합니다.

• BotFather 검색: 검색창에 BotFather를 입력합니다. 이때 유사한 이름의 가짜 계정이 많으므로, 반드시 이름 옆에 파란색 공식 인증 체크 마크가 있는 계정을 선택해야 합니다.

봇(Bot) 생성 및 API 토큰 획득

1. 명령어 입력: 대화창에서 /newbot 명령어를 클릭하거나 입력합니다.
2. 이름 설정: 봇의 프로필이나 대화창 상단에 표시될 이름을 정합니다. (예: My Javis)
3. 사용자명 설정: 봇의 고유 ID입니다. 반드시 끝이 bot으로 끝나야 하며, 중복될 수 없습니다. (예: Jav13_bot)
4. HTTP API 토큰 보관: 생성이 완료되면 12345678:ABCdefGhIJKLmnoPQR 형태의 토큰이 발급됩니다.
   이 토큰은 외부에서 봇을 제어하는 핵심 키이므로 절대 외부에 노출되지 않도록 잘 보관해야하빈다.

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2. Clawdbot(Moltbot)과 텔레그램 연결

획득한 토큰을 사용하여 인공지능 모델과 메신저를 동기화합니다.

대시보드 및 설정

• Token 입력: Clawdbot 설정 화면 또는 대시보드의 Telegram 설정 섹션에 앞서 복사한 숫자:문자열 형식의 토큰을 입력합니다.
• 대화 활성화: 토큰 등록 후 텔레그램에서 본인이 만든 봇을 찾아 /start를 누르거나 메시지를 보냅니다.
• User ID 확인 및 권한 설정:
• 봇과 대화가 시작되면 대시보드나 로그에 본인의 User ID가 나타납니다.

(주의: 기기 인증용 Pairing Code와는 다른 고유 숫자입니다.)

• 이 ID를 Web UI의 Allow From 필드에 추가합니다. 이 절차를 거쳐야 지정된 사용자만 봇을 사용할 수 있도록 제한할 수 있습니다.

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3. WinSW를 이용한 윈도우 서비스 등록

PC를 재부팅해도 봇이 백그라운드에서 항상 실행되도록 WinSW(Windows Service Wrapper)를 사용하여 서비스로 등록합니다.

서비스 등록 절차

1. WinSW 다운로드: WinSW GitHub에서 실행 파일을 다운로드합니다.
2. 파일 구성: 실행 파일을 Moltbot 설치 폴더로 옮기고, 관리하기 쉬운 이름
   (예: moltbot_service.exe)으로 변경합니다.
3. 설정 파일(XML) 생성: 실행 파일과 동일한 이름의 XML 파일을 만들고 아래와 같이 작성합니다.

<service>
  <id>moltbot</id>
  <name>Moltbot Service</name>
  <description>Clawdbot/Moltbot Telegram AI Assistant</description>
  <executable>moltbot.exe</executable>
  <arguments>run</arguments>
  <log mode="roll"></log>
</service>

4. 서비스 설치: 관리자 권한으로 터미널을 열고 해당 폴더로 이동하여 moltbot_service.exe install 명령어를 실행합니다.
5. 확인: 윈도우 '서비스' 앱에서 'Moltbot Service'가 등록되었는지 확인하고 '시작'을 누릅니다.

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4. Moltbot vs Claude Desktop 비교분석

사용자의 목적에 따라 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

구분	Moltbot (구 Clawdbot)	Claude Desktop (Cowork/MCP)
주요 목적	개인형 자율 에이전트 구축	데스크톱 워크플로우 생산성 향상
제어 권한	로컬 시스템 전체(Shell, 파일, 브라우저)	Anthropic 생태계 및 특정 MCP 도구
실행 환경	24/7 백그라운드 상주 가능	데스크톱 앱 실행 시 활성화
모델 유연성	Claude, GPT, 로컬 모델(Llama 등) 혼합 가능	Anthropic Claude 모델 전용
비용 체계	API 사용량에 따른 과금 (Pay-as-you-go)	구독료(Pro/Team) 기반, 추가 지출 없음
강점	자동화 스케줄링(Cron), 커스텀 플러그인	프로젝트 협업 및 안정적인 UI

전략적 제언:
메인 두뇌로 Claude를 사용하기에 비용이 부담스럽다면, Moltbot에 Qwen 2.5나 Llama 3 같은 고성능 오픈소스 모델을 연결하여 가성비 위주로 운영하는 것도 훌륭한 대안입니다. 다만, 데이터 보안에 민감한 작업을 수행할 때는 모델의 출처와 데이터 처리 방침을 작성하면 됩니다.