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ClawdBot → MoltBot

🤖 Docker Moltbot

MoltBot

Docker Node.js License: MIT Security Hardened Docs Discord

Setup Docker para o Moltbot — um assistente pessoal de IA com segurança reforçada de fábrica.

Moltbot (antigo Clawdbot) é um assistente de IA que roda na sua própria máquina. Ele se conecta a LLMs (Claude, GPT, Gemini, etc.), tem ferramentas (busca na web, execução de código, gerenciamento de arquivos, controle de navegador) e conversa com você via Telegram, WhatsApp, Discord, webchat e mais. Este repo te dá um setup Docker pronto pra rodar com boas práticas de segurança já configuradas.

⚠️ Nota (Jan 2026): O rebrand para Moltbot está em andamento. O pacote npm moltbot é atualmente um shim de compatibilidade. Este setup Docker instala o clawdbot (o runtime completo) e vai trocar automaticamente para moltbot quando o pacote completo for publicado. Não precisa fazer nada — é só rebuildar quando uma nova versão for anunciada.

✨ Funcionalidades

  • 🔒 Segurança reforçada — segue o Checklist Top 10 de Segurança
  • 🐳 Setup em um comando — docker compose up -d
  • 🔐 Secrets via variáveis de ambiente — sem credenciais em texto puro nos arquivos de config
  • 👤 Container não-root — roda como usuário sem privilégios moltbot
  • 📝 Logging habilitado — trilha de auditoria por padrão
  • 📱 Multi-canal — Telegram, WhatsApp, Discord, Slack, webchat e mais
  • 🎙️ Transcrição de áudio — Faster Whisper incluso (opcional)
  • 🛠️ Ferramentas integradas — acesso ao shell, busca na web, controle de navegador, execução de código
  • 🧠 200+ modelos via OpenRouter — Claude, GPT, Gemini, Llama, DeepSeek e mais com uma única API key
  • 🪟 Compatível com Windows — .gitattributes força terminações LF, Dockerfile corrige CRLF
  • 🔄 Auto-restart — política de reinício unless-stopped
  • 🌐 Rede segura — gateway vinculado ao loopback, isolamento de rede Docker disponível

📋 Pré-requisitos

Plataforma Requisito Instalação
Windows Docker Desktop docker.com/products/docker-desktop
Windows Git git-scm.com
Mac Docker Desktop docker.com/products/docker-desktop
Linux Docker Engine + Compose curl -fsSL https://get.docker.com | sh

⚠️ Usuários Windows: Certifique-se de que o Docker Desktop está rodando antes de continuar. Verifique o ícone do Docker (🐳) na bandeja do sistema. Se o WSL mostrar docker-desktop Stopped, abra o Docker Desktop pelo menu Iniciar e espere até aparecer "Docker is running".

⚠️ Usuários Windows: Se você nunca usou Docker antes, talvez precise habilitar o WSL 2 primeiro. O Docker Desktop vai pedir para instalar — é só seguir as instruções e reiniciar o computador quando solicitado.

🚀 Início Rápido

Passo 1: Clone o repo

Linux / Mac:

git clone https://github.com/inematds/docker-moltbot.git
cd docker-moltbot

Windows (CMD):

git clone https://github.com/inematds/docker-moltbot.git
cd docker-moltbot

Windows (PowerShell):

git clone https://github.com/inematds/docker-moltbot.git
cd docker-moltbot

Passo 2: Configure o ambiente

Linux / Mac:

cp .env.example .env
nano .env  # Fill in your API keys

Windows (CMD):

copy .env.example .env
notepad .env

Windows (PowerShell):

Copy-Item .env.example .env
notepad .env

⚠️ IMPORTANTE: Você PRECISA criar E editar o arquivo .env antes de rodar docker compose up. O container não vai funcionar com os valores de exemplo.

Abra o arquivo .env e substitua os valores de exemplo pelas suas chaves reais:

# ❌ ERRADO — esses são placeholders, não vão funcionar:
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-your-key-here
GATEWAY_AUTH_TOKEN=your-secure-token-here

# ✅ CERTO — suas chaves reais:
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-abc123-your-actual-real-key
GATEWAY_AUTH_TOKEN=a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6
DEFAULT_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-5

Passo 3: Gere um token seguro para o gateway

O GATEWAY_AUTH_TOKEN protege a API do seu gateway contra acesso não autorizado. Gere um aleatório:

Linux / Mac:

openssl rand -hex 24

Windows (PowerShell):

-join ((1..48) | ForEach-Object { '{0:x}' -f (Get-Random -Max 16) })

Ou use qualquer string aleatória longa (pelo menos 24 caracteres). Você pode usar um gerenciador de senhas para gerar uma.

Copie o token gerado para o seu arquivo .env como GATEWAY_AUTH_TOKEN.

Passo 4: Configure sua chave OpenRouter

Este setup usa OpenRouter como gateway unificado de LLMs. Com uma única API key, você tem acesso a 200+ modelos:

Categoria Modelos Disponíveis
Claude Sonnet 4.5, Opus 4, Haiku 3.5, etc.
GPT GPT-4o, GPT-4 Turbo, o1-preview, etc.
Gemini Gemini 2.0 Flash (FREE), Pro, etc.
Open Source Llama 3.3 70B (FREE), DeepSeek R1 (FREE), Qwen, etc.
Especializados Mistral, Claude, Grok, e mais

Obtenha sua chave:

  1. Acesse openrouter.ai
  2. Faça login com Google/GitHub
  3. Vá para Keys e crie uma nova API key
  4. Copie a key (começa com sk-or-v1-...)
  5. Cole no seu .env como OPENROUTER_API_KEY

Escolha seu modelo padrão:

Edite DEFAULT_MODEL no .env para escolher qual modelo usar:

# Opção 1: Claude Sonnet 4.5 (melhor qualidade, recomendado)
DEFAULT_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-5

# Opção 2: Claude 3.5 Sonnet (ótimo custo-benefício)
DEFAULT_MODEL=anthropic/claude-3.5-sonnet

# Opção 3: GPT-4o (excelente para código)
DEFAULT_MODEL=openai/gpt-4o

# Opção 4: Gemini 2.0 Flash (GRÁTIS, muito rápido)
DEFAULT_MODEL=google/gemini-2.0-flash-exp

# Opção 5: Llama 3.3 70B (GRÁTIS, open source)
DEFAULT_MODEL=meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

💡 Dica: Você pode trocar de modelo a qualquer momento editando o .env e executando docker compose restart

💰 Modelos Grátis: Gemini 2.0 Flash, Llama 3.3 70B e DeepSeek R1 são totalmente gratuitos no OpenRouter. Perfeito para testar!

📊 Preços e limites: Consulte openrouter.ai/models para ver preços, limites de contexto e velocidade de cada modelo.

Passo 5: Build e execução

docker compose up -d

💡 Primeira execução leva alguns minutos para buildar a imagem (baixa Node.js, FFmpeg, Python, etc). As execuções seguintes iniciam instantaneamente.

⚠️ Erro no Windows open //./pipe/dockerDesktopLinuxEngine? O Docker Desktop não está rodando. Abra-o pelo menu Iniciar e espere até mostrar "Docker is running", depois tente novamente.

✨ Configuração automática: O script entrypoint.sh detecta automaticamente qual provedor de LLM você configurou no .env e cria a configuração ideal. Você não precisa editar arquivos JSON manualmente!

Passo 6: Acesse o Webchat

Abra no seu navegador:

http://localhost:18789/chat

Quando solicitado, digite seu GATEWAY_AUTH_TOKEN do arquivo .env para autenticar.

💡 Dica: Você também pode acessar diretamente com: http://localhost:18789/?token=SEU_TOKEN

Passo 7: Verifique o status

# Acompanhe os logs (Ctrl+C para parar)
docker compose logs -f

# Ou veja só as últimas 50 linhas
docker compose logs --tail 50

Você deve ver uma saída como:

🤖 First run — creating config from template...
🔑 Setting gateway auth token...
📱 Enabling Telegram...
🌐 Setting gateway bind to lan (required for Docker port mapping)...
📝 Enabling logging...
🤖 Starting Moltbot...

Passo 8: Configuração pós-instalação

Depois que o container estiver rodando, use esses comandos para ajustar seu setup:

# Auto-detecte e corrija problemas de config
docker exec moltbot clawdbot doctor --fix

# Verifique a saúde geral
docker exec moltbot clawdbot status

# Execute uma auditoria de segurança
docker exec moltbot clawdbot security audit
Comando O que faz
clawdbot doctor --fix Auto-detecta e corrige problemas de config (ex: Telegram configurado mas não habilitado)
clawdbot doctor Mesma verificação, mas só mostra os problemas sem corrigir
clawdbot status Mostra status do gateway, canais conectados, info do modelo
clawdbot security audit Verifica seu setup contra boas práticas de segurança

💡 Nota: O comando CLI ainda é clawdbot nesta versão (2026.1.24-3). A migração para moltbot está em andamento.

📱 Configuração do Telegram

O Telegram é a forma mais fácil de falar com seu Moltbot de qualquer lugar.

Passo a passo:

  1. Crie um bot — Abra o Telegram e mande mensagem pro @BotFather
  2. Envie /newbot — Siga as instruções para nomear seu bot
  3. Copie o token — O BotFather te dá um token tipo 123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11
  4. Adicione ao .env: 
    TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11
  5. Reinicie o container: 
    docker compose restart
  6. Mande mensagem pro seu bot no Telegram — ele vai te dar um código de pareamento
  7. Aprove o pareamento dentro do container: 
    docker exec moltbot clawdbot pairing approve telegram <code>

💡 O sistema de pareamento garante que só usuários aprovados possam falar com seu bot. É uma funcionalidade de segurança — sem aprovação, o bot não responde a estranhos.

Opcional: Configure as opções do BotFather

Ainda no BotFather, você também pode:

  • /setdescription — Adicionar uma descrição pro seu bot
  • /setabouttext — Adicionar texto "Sobre"
  • /setuserpic — Definir uma foto de perfil
  • /setcommands — Definir comandos do bot (opcional)

📲 Configuração do WhatsApp

Você pode conectar o Moltbot ao WhatsApp via pareamento por QR code.

Passo a passo:

  1. Execute o comando de login: 
    docker exec -it moltbot clawdbot channels login whatsapp
  2. Escaneie o QR code com seu WhatsApp (Configurações → Aparelhos Conectados → Conectar um Aparelho)
  3. Pronto! Seu Moltbot agora está conectado ao WhatsApp

⚠️ Número Pessoal vs. Número Dedicado

Usando seu número pessoal:

  • O bot vai ver mensagens de todos os seus contatos
  • Por padrão, a política de DM é pairing — outros podem receber um prompt de pareamento
  • Recomendado: Defina dmPolicy: allowlist com apenas o seu número:
{
  "channels": {
    "whatsapp": {
      "selfChatMode": true,
      "dmPolicy": "allowlist",
      "allowFrom": ["+5511999999999"]
    }
  }
}

Usando um número dedicado (recomendado):

  • Pegue um chip pré-pago barato ou um número do Google Voice
  • Instale o WhatsApp num celular secundário ou use o WhatsApp Web
  • Separação mais limpa entre mensagens pessoais e do bot

💡 Modo self-chat: Fale consigo mesmo no WhatsApp — mensagens para o seu próprio número vão pro Moltbot. Ninguém mais é afetado.

🔒 Segurança

Este setup Docker implementa 7 de 10 medidas de hardening de segurança automaticamente. Veja o SECURITY.md para o checklist completo.

O que o Docker faz automaticamente:

Proteção Status
Gateway vinculado apenas ao 127.0.0.1 (lado do host) ✅ Automático
Política de DM requer aprovação de pareamento ✅ Automático
Arquivos de config com chmod 600 ✅ Automático
Container roda como usuário não-root ✅ Automático
Sem escalação de privilégios (no-new-privileges) ✅ Automático
Logging e diagnósticos habilitados ✅ Automático
Secrets via variáveis de ambiente ✅ Automático

O que VOCÊ deve fazer:

  • Configurar o AGENTS.md para bloquear comandos perigosos (veja SECURITY.md)
  • Revisar o acesso a ferramentas MCP e restringir ao mínimo necessário
  • Considerar rede internal: true se não precisar de internet (bloqueia chamadas de API também)

Auditoria de segurança:

docker exec moltbot clawdbot security audit

Modelo de ameaças (simplificado)

O que o Moltbot pode fazer:

  • Executar comandos shell no container
  • Ler/escrever arquivos no workspace
  • Fazer requisições HTTP (chamadas de API, busca na web)
  • Controlar um navegador (se configurado)
  • Enviar mensagens nos canais conectados

O que atacantes podem tentar:

  • Injeção de prompt: Enganar o bot via conteúdo web ou mensagens maliciosas
  • Escape de shell: Fazer o bot rodar comandos perigosos (rm -rf /, curl | bash)
  • Roubo de token: Roubar chaves de API dos configs ou logs
  • Acesso não autorizado: Mandar mensagem pro bot sem aprovação
  • Exposição de rede: Acessar o gateway de fora do localhost

Vulnerabilidades comuns e mitigações:

Vulnerabilidade Risco Mitigação
Injeção de prompt Médio Moltbot envolve conteúdo não-confiável em tags de segurança; configure o AGENTS.md para bloquear padrões perigosos
Acesso ao shell Médio Isolamento do container + usuário não-root; bloqueie rm -rf, curl | bash no AGENTS.md
Logs de sessão em texto puro Baixo Logs ficam dentro de volumes Docker com permissões restritas; habilite redactSensitive na config
Plugins não verificados Baixo Instale plugins apenas de fontes confiáveis; revise permissões de ferramentas MCP
WhatsApp com número pessoal Médio Use dmPolicy allowlist ou um número dedicado
Exposição de rede Baixo Gateway vinculado a 127.0.0.1; use túnel SSH ou Tailscale para acesso remoto
Controle de navegador Médio Navegador roda em sandbox; restrinja apenas a sites confiáveis

📦 Volumes

Volumes Docker persistem seus dados entre reinícios e rebuilds do container.

Volume Caminho no Container Finalidade
moltbot-data /home/moltbot/.clawdbot Config, dados de sessão, tokens de auth, info de pareamento
moltbot-workspace /home/moltbot/workspace Workspace do agente — AGENTS.md, arquivos de memória, arquivos de projeto
moltbot-logs /home/moltbot/logs Arquivos de log (NÃO em /tmp — sobrevive a reinícios)

💡 Nota: O diretório de config ainda é ~/.clawdbot nesta versão. Será migrado para ~/.moltbot em versões futuras.

Faça backup dos seus dados:

# Backup de todos os volumes
docker run --rm -v moltbot-data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/moltbot-data.tar.gz -C /data .
docker run --rm -v moltbot-workspace:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/moltbot-workspace.tar.gz -C /data .

Resetar tudo:

docker compose down -v  # ⚠️ Apaga TODOS os dados incluindo config e workspace

🛠️ Comandos Úteis

# === Ciclo de vida ===
docker compose up -d              # Start in background
docker compose down               # Stop and remove container
docker compose restart            # Restart
docker compose stop               # Stop without removing

# === Logs ===
docker compose logs -f            # Follow logs (Ctrl+C to stop)
docker compose logs --tail 100    # Last 100 lines

# === Acesso ao shell ===
docker compose exec moltbot bash  # Open shell inside container

# === Clawdbot CLI ===
docker exec moltbot clawdbot status          # Gateway status
docker exec moltbot clawdbot doctor --fix    # Auto-fix issues
docker exec moltbot clawdbot security audit  # Security check

# === Atualizar Moltbot ===
docker compose build --no-cache   # Rebuild image (pulls latest moltbot)
docker compose up -d              # Restart with new image

# === Limpeza ===
docker system prune -a            # Remove unused images (reclaim disk space)

🌐 Isolamento de Rede

Por padrão, o container tem acesso à internet — isso é necessário para chamadas de API à Anthropic, OpenAI, etc.

Isolamento total (sem internet):

# No docker-compose.yml, altere:
networks:
  moltbot-net:
    internal: true  # No internet access

⚠️ Atenção: Isso bloqueia TODAS as conexões de saída, incluindo chamadas de API para provedores de LLM. Use apenas se você tiver um setup de modelo local (ex: Ollama rodando na mesma rede).

Isolamento parcial (permitir apenas hosts específicos):

Para usuários avançados, use políticas de rede Docker ou regras iptables para permitir apenas endpoints de API específicos.

📡 Canais de Acesso

O Moltbot suporta múltiplos canais de comunicação simultaneamente. Todos os canais compartilham o mesmo agente, memória e workspace.

Canal Tipo Acesso Dificuldade de Setup Melhor Para
📱 Telegram Mensagens Qualquer lugar (mobile/desktop) ⭐ Fácil Uso diário, acesso rápido
📲 WhatsApp Mensagens Qualquer lugar (mobile/desktop) ⭐ Fácil Se você já usa WhatsApp
💬 Webchat Interface Web Rede local / VPN ⭐ Fácil Interface rica, upload de arquivos
🌐 Webchat (público) Interface Web Qualquer lugar ⭐⭐⭐ Avançado Bot público
🔒 Tailscale VPN Qualquer lugar (zero-trust) ⭐⭐ Médio Acesso remoto mais seguro
💜 Discord Mensagens Qualquer lugar ⭐⭐ Médio Times, comunidades
💼 Slack Mensagens Qualquer lugar ⭐⭐ Médio Trabalho/empresarial
🔵 Signal Mensagens Qualquer lugar ⭐⭐⭐ Avançado Privacidade máxima
🟢 Matrix Mensagens Qualquer lugar ⭐⭐⭐ Avançado Self-hosted, federado

Qual devo usar?

  • Setup mais simples: Telegram — um token de bot e pronto
  • Mais privado: Signal ou Tailscale + Webchat
  • Acesso de qualquer lugar sem apps extras: Telegram + WhatsApp (você já tem)
  • Melhor para times/trabalho: Slack ou Discord
  • Webchat remoto mais seguro: Tailscale — VPN zero-trust, sem portas abertas

Multi-canal

Você pode habilitar múltiplos canais simultaneamente. Todos os canais compartilham o mesmo agente, memória e workspace. Mensagens de qualquer canal chegam no mesmo assistente.

⚠️ Mensagens entre canais são restritas por design — o bot não vai vazar dados de conversa entre canais.

🖥️ Acesso ao Webchat (Remoto)

O gateway é vinculado ao 127.0.0.1 (apenas loopback). Para acessar o webchat de outra máquina, use um túnel SSH:

# Na sua máquina local (a que tem o navegador):
ssh -L 18789:localhost:18789 user@your-server-ip

# Depois abra no navegador:
# http://127.0.0.1:18789/chat

Esta é a forma mais segura de acessar a interface web remotamente — sem portas expostas, todo tráfego criptografado via SSH.

Alternativa: Tailscale (recomendado para uso frequente)

Se você acessa o webchat com frequência, configure o Tailscale para acesso VPN transparente:

# No seu servidor:
curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
sudo tailscale up

# Nos seus dispositivos:
# Instale o app Tailscale, faça login com a mesma conta
# Acesse o webchat via: http://<tailscale-ip>:18789/chat

🧰 Ferramentas e Skills Recomendados

Turbine seu Moltbot com estas ferramentas adicionais:

🛠 Ferramentas CLI

Ferramenta Instalação Finalidade
Codex CLI npm i -g @openai/codex Agente de código com IA (OpenAI)
agent-browser npm i -g agent-browser Automação de navegador headless
FFmpeg Pré-instalado na imagem Docker Processamento de áudio/vídeo
Faster Whisper Pré-instalado na imagem Docker Transcrição local de áudio

🎨 Serviços de API

Serviço Finalidade Preço
OpenRouter Gateway para múltiplos LLMs (modelos gratuitos disponíveis) Tier gratuito + pay-per-use
Kie.ai Geração de imagem, vídeo e música (Veo 3.1, Flux, Suno) Créditos
ElevenLabs Text-to-speech (vozes realistas) Tier gratuito + pago
Gamma Apresentações e documentos com IA Tier gratuito + pago
HeyGen Avatares de vídeo com IA Créditos

📚 Skills (para Codex / Claude Code)

Skill Instalação Finalidade
Remotion Skills Copiar para .codex/skills/ Criar vídeos programaticamente com React 
# Instalar Remotion Skills para Codex
docker exec moltbot bash -c '
  git clone https://github.com/inematds/remotion-skills.git /tmp/remotion-skills
  mkdir -p .codex/skills
  cp -r /tmp/remotion-skills/skills/remotion .codex/skills/
'

🧠 Organização de LLMs

Estratégia recomendada de modelos para diferentes tarefas:

Modelo Provedor Nome do Modelo Caso de Uso Custo
Claude Opus 4.5 Anthropic anthropic/claude-opus-4-5 Assistente principal — conversas, tarefas complexas (padrão) Pago (API)
Claude 3.5 Sonnet Anthropic anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022 Alternativa mais rápida e econômica Pago (API)
GPT-4 OpenAI openai/gpt-4 Geração de código, análise Pago (API)
Gemini 2.0 Flash Google google/gemini-2.0-flash Tarefas rápidas, consultas simples Tier gratuito disponível

⚠️ Importante: Use os nomes exatos dos modelos listados acima. Modelos como claude-sonnet-4.5 (sem versão) não existem e causarão erro.

💡 Padrão: Se você não especificar um modelo, o Anthropic usará automaticamente claude-opus-4-5 como padrão.

Como mudar o modelo

Se você quiser usar um modelo diferente do padrão, use o script change-model.sh:

# Mudar para Claude 3.5 Sonnet (mais rápido e econômico)
./change-model.sh "anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"

# Ou mudar diretamente:
docker exec moltbot sh -c "cat > /tmp/change-model.js << 'EOJS'
const fs = require('fs');
const cfg = JSON.parse(fs.readFileSync('/home/moltbot/.clawdbot/clawdbot.json', 'utf8'));
cfg.agents = cfg.agents || {};
cfg.agents.defaults = cfg.agents.defaults || {};
cfg.agents.defaults.model = { primary: 'anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022' };
fs.writeFileSync('/home/moltbot/.clawdbot/clawdbot.json', JSON.stringify(cfg, null, 2));
EOJS
node /tmp/change-model.js"

docker compose restart

⚠️ Use nomes exatos: Modelos devem incluir o prefixo do provedor (ex: anthropic/, openai/, google/) e a versão completa.

💻 Requisitos

Recurso Mínimo Recomendado
RAM 2 GB 4 GB (com Whisper)
Disco 5 GB 10+ GB
CPU 1 core 2+ cores
Docker Engine 24+ / Compose v2+ Última versão estável
SO Linux, macOS, Windows 10+ Ubuntu 22.04+ / macOS 13+
Rede Acesso à internet Banda larga estável

🔧 Solução de Problemas

Problemas no Windows

Erro Causa Solução
open //./pipe/dockerDesktopLinuxEngine: O sistema não pode encontrar o arquivo Docker Desktop não está rodando Abra o Docker Desktop pelo menu Iniciar, espere por "Docker is running"
.env not found Arquivo de config faltando Execute copy .env.example .env e depois notepad .env
the attribute version is obsolete Formato antigo do docker-compose Aviso inofensivo — ignore (este repo não usa version:)
WSL docker-desktop Stopped WSL não iniciou Abra o Docker Desktop — ele inicia o WSL automaticamente
Build trava ou falha RAM insuficiente Docker Desktop → Settings → Resources → aumente para 4GB+
exec entrypoint.sh: no such file or directory Terminações de linha CRLF do Windows Clone o repo novamente: git config --global core.autocrlf input e depois git clone
npm ERR! Error while executing Problemas de rede/proxy Verifique sua conexão com a internet; se estiver atrás de proxy, configure as opções de proxy do Docker

Problemas no Linux / Mac

Erro Causa Solução
permission denied Não está no grupo docker sudo usermod -aG docker $USER e depois faça logout e login novamente
port already in use Outro serviço na porta 18789 Mude a porta no docker-compose.yml ou pare o outro serviço
no space left on device Disco cheio docker system prune -a para limpar imagens antigas
Build falha em Mac ARM Incompatibilidade de arquitetura Geralmente funciona; se tiver problemas, tente docker compose build --platform linux/amd64

Problemas do Docker / Container

Erro Causa Solução
exec entrypoint.sh: no such file or directory Terminações de linha CRLF no entrypoint.sh Corrigido automaticamente pelo Dockerfile (sed -i 's/\r$//'). Se ainda acontecer: abra o entrypoint.sh no VS Code → mude CRLF para LF (canto inferior direito) → salve → rebuild
error: unknown option '--foreground' Sintaxe de comando antiga O CMD deve ser ["moltbot", "gateway", "run"] — atualize seu Dockerfile
npm error: spawn git ENOENT Git não está na imagem Docker Git está incluído neste Dockerfile. Se estiver usando uma imagem customizada, adicione git no apt-get install
Container fica reiniciando Vários — verifique os logs docker compose logs --tail 50 e procure o erro
Gateway vincula a 127.0.0.1 dentro do container Bind padrão é loopback Corrigido automaticamente pelo entrypoint.sh (define bind: "lan"). Docker precisa de 0.0.0.0 dentro, mas o docker-compose.yml restringe acesso do host a 127.0.0.1
Logs em /tmp desaparecem tmpfs limpa ao reiniciar Logs são armazenados no volume /home/moltbot/logs (NÃO em /tmp). Isso já é o padrão.

Problemas Gerais

Problema Solução
Bot não responde mensagens Verifique os logs: docker compose logs -f. Confirme que as chaves de API e token do bot estão corretos.
Erros de API / rate limiting Verifique se as chaves de API no .env estão corretas e têm créditos
Não consegue acessar o webchat remotamente Use túnel SSH: ssh -L 18789:localhost:18789 user@server
Bot responde devagar Verifique sua conexão com a internet; considere um modelo de LLM mais rápido
Mensagem "Pairing required" Isso é esperado — aprove com clawdbot pairing approve <channel> <code>
Mudanças de config não aplicadas Reinicie: docker compose restart

Problemas de Configuração

Problema Causa Solução
"Unknown model: anthropic/claude-sonnet-4.5" Nome de modelo inválido Use anthropic/claude-opus-4-5 ou anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022. O modelo claude-sonnet-4.5 não existe.
Bot não responde após mudar o modelo Config corrompida ou modelo inválido Execute docker compose down -v (⚠️ apaga dados), depois docker compose up -d para começar do zero
Mudanças no .env não aplicadas docker compose restart não recarrega variáveis de ambiente Use docker compose down && docker compose up -d para recarregar o .env
Config manual não funciona Edição manual causou inconsistências ⚠️ NÃO edite /home/moltbot/.clawdbot/clawdbot.json manualmente. Deixe o entrypoint.sh configurar automaticamente via variáveis de ambiente no .env
OpenRouter não funciona Esta versão tem suporte limitado ao OpenRouter Use Anthropic, OpenAI ou Google diretamente. OpenRouter será melhor suportado em versões futuras.

💡 Melhor prática: Configure tudo via arquivo .env e deixe o entrypoint.sh fazer a configuração automática. Evite editar clawdbot.json manualmente!

🔄 Migração do Clawdbot

Se você está atualizando do setup antigo docker-clawdbot, aqui está o que mudou:

O que é diferente:

Antigo (Clawdbot) Novo (Moltbot)
Pacote: clawdbot (npm) Pacote: moltbot (npm)
CLI: clawdbot CLI: moltbot
Comando: clawdbot gateway start --foreground Comando: moltbot gateway run
Repo: inematds/docker-clawdbot Repo: inematds/docker-moltbot
Docs: docs.clawd.bot Docs: docs.molt.bot (redirects funcionam)
Dir de config: ~/.clawdbot Dir de config: ~/.moltbot (com fallback para ~/.clawdbot)
Usuário: clawdbot Usuário: moltbot
Container: clawdbot Container: moltbot

Passos da migração:

  1. Faça backup dos seus dados:

    # Do setup antigo
cd docker-clawdbot
docker run --rm -v clawdbot-data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/clawdbot-data-backup.tar.gz -C /data .
docker run --rm -v clawdbot-workspace:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/clawdbot-workspace-backup.tar.gz -C /data .

  2. Pare o container antigo:

    cd docker-clawdbot
docker compose down

  3. Clone o novo repo:

    git clone https://github.com/inematds/docker-moltbot.git
cd docker-moltbot

  4. Copie seu .env:

    cp ../docker-clawdbot/.env .env

  5. Inicie o novo container:

    docker compose up -d

  6. Restaure os dados (opcional):

    # Restaurar workspace
docker run --rm -v moltbot-workspace:/data -v $(pwd):/backup alpine tar xzf /backup/clawdbot-workspace-backup.tar.gz -C /data

Notas de compatibilidade:

  • O pacote npm antigo clawdbot agora é um shim que redireciona para moltbot
  • Seus arquivos de config existentes são compatíveis — o Moltbot faz fallback para ~/.clawdbot se ~/.moltbot não existir
  • Tokens de bot do Telegram, aprovações de pareamento e chaves de API são mantidos sem alteração
  • Pode ser necessário re-parear em alguns canais após a migração

Problemas conhecidos corrigidos nesta versão:

  • ✅ Pacote git incluído no Dockerfile (estava faltando → npm install falhava)
  • ✅ Terminações de linha CRLF corrigidas automaticamente pelo Dockerfile + .gitattributes (causava "no such file" no Windows)
  • ✅ Gateway vincula a lan dentro do container (estava vinculando a 127.0.0.1 → inacessível do host)
  • ✅ Comando correto: moltbot gateway run (era clawdbot gateway start --foreground)
  • ✅ Logs em volume /home/moltbot/logs (estava em /tmp → perdido ao reiniciar)
  • ✅ .dockerignore e .gitignore incluídos

🤝 Contribuindo

PRs são bem-vindos! Siga o checklist de segurança em SECURITY.md.

  1. Faça fork do repo
  2. Crie uma branch de feature: git checkout -b my-feature
  3. Faça commit das suas mudanças: git commit -m 'Add my feature'
  4. Faça push: git push origin my-feature
  5. Abra um Pull Request

Diretrizes:

  • Mantenha as boas práticas de segurança em mente
  • Teste no Linux e Windows se possível
  • Atualize a documentação para qualquer mudança voltada ao usuário
  • Siga o estilo de código existente

📜 Licença

MIT — use como quiser.

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