cloud computer는 항상 실행 중인가요?

idle 상태일 때는 sleep합니다. Files는 유지되지만 running processes는 유지되지 않습니다. Long-running jobs는 scheduled tasks(Cron) 또는 long-running process API를 사용해야 하며, 둘 다 sleep 사이에도 state를 유지합니다.

storage는 얼마나 제공되나요?

free는 10GB, paid는 100GB, team plans는 1TB입니다. Soft limits이므로 초과하면 system이 추가 비용 지불 전 확인을 요청합니다.

원하는 것을 아무거나 install할 수 있나요?

예. apt, pip, npm, brew, cargo 등 무엇이든 가능합니다. 일부 sysadmin actions(systemd, kernel modules)는 sandbox로 제한됩니다.

내 laptop에서 SSH로 접속할 수 있나요?

예. Settings then Cloud Computer then SSH Key에서 key pair와 hostname을 받을 수 있습니다. ssh -i mykey you@cloud.moclaw.ai가 바로 작동합니다.

privacy는 어떻게 되나요?

사용자의 machine은 at rest 상태에서 암호화되고 account별로 격리되며, 저희가 그 내용을 읽지 않습니다. AI는 chat session이 접근하라고 요청한 내용만 봅니다.

도구 및 자동화

AI Cloud Computer

cloud 속 나만의 Linux machine. Persistent, sandboxed, yours.

모든 MoClaw account에는 실제 filesystem, shell, browser, persistent state를 갖춘 private cloud machine이 제공됩니다. upload한 files, 실행한 jobs, 로그인한 browsers가 모두 사용자의 machine에 저장되고 sessions 간에 유지됩니다. AI는 이를 workspace로 사용하며, 사용자는 언제든 SSH로 접속할 수 있습니다.

무료로 시작 전체 통합

작동 방식

엔지니어링 없이 3단계로 AI Cloud Computer를 연결합니다.

1

어디에든 file 놓기

PDF를 chat으로 drag하거나, CSV를 editor에 paste하거나, desktop app으로 folder를 sync하세요. 사용자의 machine에 있는 /home/you/로 들어갑니다.
2

AI가 작업하게 하기

model이 script를 실행하거나, package를 install하거나, 500MB log를 parsing하거나, browser를 열어야 할 때 사용자의 machine에서 수행합니다. State는 chats 사이에 유지됩니다.
3

직접 terminal 열기

Settings then Cloud Computer then Open Shell을 누르면 web에서 실제 bash prompt가 열립니다. 같은 files, 같은 packages, 같은 browser sessions입니다.

이렇게 말해보세요

AI Cloud Computer에 바로 붙여 넣을 수 있는 실제 prompts입니다.

› pandas와 matplotlib를 install한 다음 이 200MB CSV의 trends를 plot해 줘.
› github.com/myorg/myrepo를 ~/projects에 clone하고 test suite를 실행한 뒤 실패하는 test를 고쳐 commit해 줘.
› /var/log/incoming.log를 tail하다가 ERROR line이 나오면 ping하는 long-running watcher를 설정해 줘.

단계별 데모

prompt를 보내면 실제로 일어나는 일입니다.

Prompt 01 4 단계

“pandas와 matplotlib를 install한 다음 이 200MB CSV의 trends를 plot해 줘.”

MoClaw가 하는 일

1 CSV를 cloud computer의 ~/data/q4-orders.csv로 upload합니다.
2 persistent venv에서 pip install pandas matplotlib를 실행합니다. 지난번에 이미 install되어 있어 cache를 사용하고 2초가 걸립니다.
3 pandas read와 region별 orders의 matplotlib bar chart가 들어간 plot.py를 작성합니다.
4 plot.png를 1200×800으로 render하고 chat에 inline으로 표시합니다.

결과

thread에 chart가 표시되고 ~/data/plot.png link가 제공됩니다. CSV는 cloud computer에 남아 있습니다. 3주 뒤 '새 file로 같은 chart를 다시 실행해 줘'라고 요청하면 이전 상태에서 이어서 작업합니다.

이 workflows를 위해 설계됨

사용자가 MoClaw에서 AI Cloud Computer로 자동화하는 workflows입니다.

Use case