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| = 채널 = | | = 채널 = |
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| == 텔레그램 ==
| | [[메신저 채널 연동]] 참고. |
| 유의. 학교에선 비업무용 사이트로, 접속이 막혀 있어서 안됨;
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| # 텔레그램 내에서 사용자 검색 @BotFather 그리고 연다.
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| # <code>/start</code><code>, /newbot</code> 연달아 입력 후 안내에 따라 봇의 이름을 정하고, 사용자명을 정한다.(다른 사용자명과 중복되면 안되며, 반드시 <code>bot</code>으로 끝나야 함, 예: <code>my_openclaw_bot</code>)
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| # 답변으로 나오는 토큰을 오픈클로에 시켜서 사용할 수 있게 구성해달라고 요청.
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| # 텔레그램에서 위에서 만든 사용자명으로 채팅 시작. 아무 말이나 하면 pairing code를 준다. 이걸 오픈클로에 시켜서 승인해달라 요청.
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| # 끝.
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| == 디스코드 ==
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| # https://discord.com/developers/applications 에서 새 어플리케이션 생성하고 봇 생성한다.
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| # 오픈클로에게 토큰 주고 활성화 해달라고 시킴.
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| # openclaw.json 설정파일에 channels 추가. 다음과 같은 방식으로.<syntaxhighlight lang="json">
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| "channels": {
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| "discord": {
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| "enabled": true,
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| "token": "MTQ3ㅇㅁㄴㄹㅇㄴㅁㄻㄹ",
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| "dmPolicy": "open",
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| "allowFrom": [
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| "*"
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| ],
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| "groupPolicy": "open",
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| "streaming": "partial"
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| },
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| "telegram": {
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| "enabled": false,
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| "dmPolicy": "open",
| |
| "allowFrom": [
| |
| "*"
| |
| ],
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| "botToken": "8268ㅁㅇㄴㅁㅇㄹㄴㅇㅁㄹㅁㄴㅇ",
| |
| "groupPolicy": "open",
| |
| "streaming": "partial"
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| }
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| },
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| </syntaxhighlight>
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| == 슬렉 ==
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| # https://api.slack.com/apps 에서 새 앱(App) 생성.
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| # "From scratch" 선택 후 앱 이름과 사용할 워크스페이스를 지정한다.
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| # "OAuth & Permissions" 메뉴에서 Bot Token Scopes 추가.
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| ## <code>chat:write</code>
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| ## <code>channels:history</code>
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| ## <code>channels:read</code>
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| ## <code>app_mentions:read</code>
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| ## 필요 시 <code>im:history</code>, <code>im:write</code> 추가.
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| # "Install App"에서 워크스페이스에 설치하고 Bot User OAuth Token(<code>xoxb-...</code>)을 발급받는다.
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| # Agent에게 토큰을 주고 Slack 채널 연동 설정을 요청한다.
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| # openclaw.json 설정파일에 channels 추가. 예:
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| <syntaxhighlight lang="json">
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| {
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| "channels": {
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| "slack": {
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| "enabled": true,
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| "botToken": "xoxb-xxxxxxxxxxxxxxxx",
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| "appToken": "xapp-xxxxxxxxxxxxxxxx",
| |
| "dmPolicy": "open",
| |
| "allowFrom": [
| |
| "*"
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| ],
| |
| "groupPolicy": "open",
| |
| "streaming": "partial"
| |
| }
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| }
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| }
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| </syntaxhighlight>
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| # Slack에서 봇을 초대할 채널을 만든다.
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| # 채널에서 봇을 추가한다.
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| # 테스트 메시지를 보내 연결 확인.
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| ※ 디스코드와 달리 Slack은 Socket Mode를 사용하면 외부에서 서버로 직접 접근할 필요가 없어 학교 네트워크 환경에서도 상대적으로 사용하기 편하다.
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| ※ 개인용 AI 비서로 사용할 경우 전용 채널을 만들어 멘션 없이 모든 메시지를 처리하도록 구성하는 방식이 편하다.
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| [[분류:Openclaw]] | | [[분류:Openclaw]] |
설정이 쉬운 듯하면서.. 왜이렇게 어렵지;;; vscode ssh로 ai 도움 받아가며 하면 좀 수월함.
| 과정
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설명
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비고
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| 준비
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sudo apt update
sudo apt install -y curl
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| 설치
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필요한 것들이 자동 설치되는데, 꽤 걸린다.
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curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
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| 확인
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버전 출력되면 성공.
이후 자동으로 설정 진행.
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openclaw --version
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시작 하기 전에 텔레그램이나 디스코드 등 봇 API 등을 준비하면 편하다. 혹은 훗날 아래 내용들 살피며 따로따로 구성하든가.
Gemini API도 무료로 주니까, 이거 쓰면 좋을듯. http://aistudio.google.com/app/apikey(어차피 일반적인 로컬 LLM은 무료 모델 수준이라서;;;)
혹은 무료 AI API 문서 참고.
| 과정
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설명
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비고
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| 설정
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기본적으로 로컬 LLM을 쓴다 가정하여 소개한다.(애시당초 로컬 LLM이 Gemini 무료 제공 모델 이기긴 힘드니, 이쪽으로 세팅하는 게 좋을듯.)
- 프로바이더: Skip for now.
- Filter models by provider: All Providers
- Default model: 기본값
- Select channel: 알아서 쓸 것.
- How do you want to hatch your bot?: 나는 웹으로 접근하는 게 편한 듯;
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openclaw onboard --install-daemon
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| 명령어가 안듣는 경우.
환경변수 설정.
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- echo 'export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
- source ~/.bashrc
이후 openclaw 명령을 듣는다.
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| 확인
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서비스 실행이 잘 되는지.
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systemctl --user status openclaw-gateway.service
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| 외부접속
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openclaw config set gateway.host 0.0.0.0
openclaw gateway --force
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- 감사하게도 Pro이상 구독을 하고 있다면 깃허브에서 제공하는 무료 모델들 사용이 가능하다.
- github.com/settings/tokens?type=beta에서 토큰을 생성한다. Repository access: "All repositories" 또는 "Public Repositories", Permissions에선 Models를 선택하고 Read-only.
openclaw models auth paste-token --provider github-copilot --profile-id github-copilot:manual 이후 토큰 복붙.- openclaw models auth order set --provider github-copilot github-copilot:manual
- 이후 어차피 깃허브 코파일럿 Pro를 사용하고 있으니, IDE에서 설정파일 만져달라고 하면 됨.(무료모델들 사용할 수 있게끔 반영해달라고 하면 그대로 해줌)
- 그러고 재실행 하면 설정 반영됨.
메신저 채널 연동 참고.
