Moltbot 사용법과 리스크: AI에게 PC 실행 권한을 주면 어떻게 될까?

최근 X(구 Twitter)에서 이 '바닷가재' 아이콘을 본 적 있으신가요?

⚠️ 2026/01/27 Update: Clawdbot → Moltbot
공식 발표에 따르면 Clawdbot은 「Moltbot」으로 명칭이 변경되었습니다 (상표권 이슈).
「Molt(탈피)」는 랍스터가 성장하기 위해 껍질을 벗는 행위를 의미합니다. 본질은 변하지 않고, 더 단단한 껍질을 두르고 새롭게 출발한다는 뜻입니다.
※ 본문에서도 새로운 명칭인 「Moltbot」을 따릅니다.

개발자들 사이에서 'Moltbot' (구 Clawdbot)이 꽤 화제가 되고 있습니다. "또 새로운 AI 툴인가?" 하고 넘길 뻔했지만, GitHub에서 80k 스타를 모으는 데는 분명한 이유가 있었습니다.

결론부터 말하자면, 이것은 단순한 '채팅 봇'이 아닙니다. 여러분의 Mac Mini를 '24시간 일하는 디지털 직원'으로 바꿔주는, 최강의 Agent Gateway입니다.

이것은 "AGI의 강림"일까요, 아니면 "위험한 장난감"일까요? 실제로 파헤쳐 보겠습니다.

1. 도대체 무엇이 다른가? '조언자'와 '실행 부대'의 차이

기존의 ChatGPT나 Claude(웹 버전)는 말하자면 '똑똑한 조언자'였습니다. 코드를 작성해 주거나 조언은 주지만, 실제 작업은 인간이 해야 했습니다.

• 기존: "이 버그 수정하는 법 알려줘" → AI가 코드 제시 → 인간이 복사해서 실행
• Moltbot: "이 버그 수정해 줘" → AI가 수정하고, 테스트 돌리고, Git Commit까지 완료

Moltbot의 정체는 Claude API와 로컬 Shell을 직접 연결하는 게이트웨이입니다. Artifacts 같은 샌드박스(격리된 공간)가 아니라, 여러분의 실제 머신 환경에서 명령어를 실행합니다.

즉, Telegram이나 iMessage로 '지령'을 보내기만 하면, 집의 PC가 알아서 일을 처리해 주는 것입니다. 설레지 않나요?

2. 핵심 아키텍처: Local-first + RAG

기술적으로 흥미로운 점은 그 설계 사상입니다.

실행 계층 (Gateway)

Telegram, WhatsApp, Discord 같은 메신저 앱을 '컨트롤러'로 사용합니다. 외부에서 보낸 자연어 지시가 집의 서버(PC)에서 쉘 명령어로 변환되어 실행됩니다.

기억 계층 (MEMORY.md) 및 RAG

이것이 Moltbot의 핵심입니다. 웹 버전을 쓰다 보면 "새 채팅을 열 때마다 기억 상실"이 되곤 하죠?
Moltbot은 대화 기록이나 학습한 사용자의 취향을 Markdown 파일로 로컬에 저장합니다. 그리고 벡터 검색(RAG)을 사용하여 과거의 기억을 불러옵니다. "2주 전에 이야기한 그 버그" 이야기를 해도 제대로 기억하고 있는 것이죠.

프라이버시

데이터는 기본적으로 로컬에서 완결됩니다(LLM 전송 제외). 기밀성이 높은 Repo를 다루는 경우에도 브라우저 확장 프로그램보다 훨씬 안심할 수 있습니다.

3. 실전 투입: 단순한 데모로 끝내지 않는다

"날씨 알려줘" 같은 지루한 사용법은 생략합니다. 엔지니어라면 이렇게 사용합니다.

• 완전 자동화 DevOps:
  밖에서 스마트폰으로 "OO 리포지토리 CI 실패했으니까 확인해 줘"라고 전송.
  Moltbot이 git pull → 로그 분석 → 코드 수정 → 컴파일 → git commit.
  (개인적인 아이디어입니다만, 여기에 Apidog CLI를 연동하는 것도 재미있을 것 같습니다. 쉘을 실행할 수 있다면 API 테스트도 명령어 한 줄이니, '수정'뿐만 아니라 '품질 보증'까지 자는 사이에 끝내는 워크플로우도 꿈은 아닙니다.)
• 서버 모니터링 & 자동 복구:
  Cron Jobs처럼 상주하며 이상을 감지하면 즉시 알림을 보내거나, 알아서 재시작 스크립트를 실행합니다.
• 음성 대화 (ElevenLabs 연동):
  전화를 걸게 해서 레스토랑 예약을 AI에게 맡기는 용자도 있습니다.
  실제로 Alex Finn (@AlexFinn)은 Moltbot에게 전화를 걸게 하여 레스토랑 예약을 자율적으로 완료하는 모습을 X에 공개했습니다. 실패해도 전략을 바꿔 재시도하는 '집념'은 그야말로 Agent 답습니다.

  참고: Alex Finn의 데모 (X)
  

4. 알아두어야 할 '현실'과 리스크

여기까지 들으면 "신의 도구네"라고 생각할 수 있지만, 잠깐 기다리세요. 현실은 그렇게 달콤하지 않습니다.

지갑이 타오른다 (비용 문제)

이거, 돈 꽤 많이 듭니다.
Moltbot은 복잡한 작업을 위해 Claude 4.5 Sonnet 같은 고성능 모델을 대량으로 호출합니다. 로컬 파일을 읽고, 문맥을 확인하고... 하다 보면 Token 소비가 엄청납니다. 헤비 유저 중에는 주당 수백 달러를 태웠다는 보고도 있습니다.

보안 리스크

"Shell 실행 권한을 준다"는 것의 무서움은 엔지니어라면 아시겠죠?
만약 Prompt Injection(프롬프트 인젝션) 공격을 받거나 악의적인 PDF를 읽게 했을 경우, 최악의 상황에는 여러분의 Mac이 명령어 한 방에 초기화될 가능성도 0은 아닙니다. 샌드박스 밖에서의 실행은 양날의 검입니다.

5. 3분 만에 시작하는 Quick Start

그래도 시도해 보고 싶은 챌린저를 위해. 환경 구축은 의외로 간단합니다.

전제 환경:

• Node.js 22+ (필수)
• Mac Mini 또는 상시 가동되는 VPS 권장

설치:

# 설치
npm install -g Moltbot@latest

# 초기 설정 (API 키 설정 및 통신 채널 확립)
Moltbot onboard --install-daemon

실행 & 테스트:

# 게이트웨이 실행
Moltbot gateway --port 18789 --verbose

# 테스트 메시지 전송
Moltbot message send --to +1234567890 --message "Hello from Moltbot"

이것만으로 여러분의 로컬 머신에 '뇌'가 깃듭니다.

요약: 이것은 '미래 OS'의 모습일지도 모른다

Moltbot은 아직 거칠고 비용도 높으며, 모든 사람을 위한 것은 아닙니다.
하지만 "AI가 주체적으로 움직여 OS 레벨에서 조작을 수행한다"는 경험은 한 번 맛보면 돌아갈 수 없습니다.

"채팅하고 끝"인 AI는 이제 졸업입니다.
여러분의 PC 안에, 24시간 불평 없이 계속 일하는 '파트너'를 입주시켜 보는 건 어떠신가요?

참고

https://github.com/moltbot/moltbot