cloud computer は常に running ですか？

idle 時は sleep します。Files は persist しますが、running processes は persist しません。long-running jobs には scheduled tasks（Cron）または long-running process API を使うべきで、どちらも sleep をまたいで state を保ちます。

storage はどのくらい使えますか？

free は 10GB、paid は 100GB、team plans は 1TB です。soft limits なので、超過すると system が追加支払いの前に確認します。

好きなものを install できますか？

はい。apt、pip、npm、brew、cargo など何でも使えます。一部の sysadmin actions（systemd、kernel modules）は sandboxed off されています。

自分の laptop から SSH できますか？

はい。Settings、Cloud Computer、SSH Key で key pair と hostname を取得できます。ssh -i mykey you@cloud.moclaw.ai はそのまま動きます。

privacy はどうなっていますか？

あなたの machine は encrypted at rest で、account ごとに isolated されており、私たちは内容を読みません。AI が見るのは、chat session が access を求めたものだけです。

ツールと自動化

AI Cloud Computer

cloud 上のあなた専用 Linux machine。persistent、sandboxed、あなたのものです。

すべての MoClaw account には、real filesystem、shell、browser、persistent state を備えた private cloud machine が用意されます。upload した files、実行した jobs、log in した browsers はすべてあなたの machine に残り、sessions をまたいで維持されます。AI はそれを workspace として使い、あなたはいつでも SSH できます。

無料で試すすべての integrations

仕組み

engineering なしで 3 steps で AI Cloud Computer を接続します。

1

どこにでも file を置けます

PDF を chat に drag する、CSV を editor に paste する、desktop app 経由で folder を sync する。すべてあなたの machine の /home/you/ に入ります。
2

AI に作業させます

model が script の実行、package の install、500MB log の parse、browser の起動を必要とするとき、それはあなたの machine 上で行われます。state は chats をまたいで persist します。
3

自分で terminal を開けます

Settings、Cloud Computer、Open Shell から web 経由で本物の bash prompt を使えます。同じ files、同じ packages、同じ browser sessions です。

こう言ってみる

AI Cloud Computer に貼り付けられる実際の prompts です。

› pandas と matplotlib を install し、この 200MB CSV の trends を plot してください。
› github.com/myorg/myrepo を ~/projects に clone し、test suite を実行して、失敗している test の fix を commit してください。
› /var/log/incoming.log を tail し、ERROR line があれば ping する long-running watcher を setup してください。

Step by step demo

prompt を送った後に実際に起きること。

Prompt 01 4 steps

“pandas と matplotlib を install し、この 200MB CSV の trends を plot してください。”

MoClaw がすること

1 CSV を cloud computer 上の ~/data/q4-orders.csv に upload します。
2 persistent venv で pip install pandas matplotlib を実行します。前回から既に installed なら cache に当たり 2 seconds で終わります。
3 pandas read と region 別 orders の matplotlib bar chart を含む plot.py を書きます。
4 plot.png を 1200×800 で render し、chat に inline 表示します。

結果

thread に chart と ~/data/plot.png への link が届きます。CSV は cloud computer に残るため、3 weeks 後に「rerun the same chart with the new file」と頼めば、前回の続きから進められます。

これらの workflows 向け

ユーザーが MoClaw 上で AI Cloud Computer によって自動化する workflows。

Use case