개요
WeClaw는 위챗(WeChat) 메시지를 로컬에 설치된 Claude, Codex, Gemini, Kimi 등 AI 에이전트로 전달하고 응답을 다시 위챗으로 보내는 Go 기반 브릿지입니다. 위챗을 하나의 대화 채널로 삼아 기본 에이전트 또는 명령어로 지정한 에이전트에 요청을 라우팅합니다. ACP, CLI, HTTP 세 가지 연결 모드를 지원하며, 설치 후 QR 코드 로그인과 에이전트 자동 감지를 진행합니다. 이미지·영상·파일·음성 메시지 처리와 능동 발신 기능도 제공합니다.
핵심 포인트
- 메시지 중계 구조: 위챗 메시지는 ClawBot과 릴레이 서버를 거쳐 WeClaw로 들어오고, Codex·Claude Code·OpenClaw 등 연결된 에이전트로 전달된 뒤 응답이 위챗으로 돌아옵니다.
- 세 가지 연결 모드: ACP는 장시간 실행 프로세스와 JSON-RPC로 통신하고 프로세스·세션을 재사용합니다. CLI는 메시지마다 프로세스를 실행하며
--resume을 지원하고, HTTP는 OpenAI 호환 Chat Completions API를 사용합니다. 자동 감지 시 ACP를 CLI보다 우선합니다. - 설치와 초기 설정: 설치 스크립트, Go, Docker 방식을 지원하며
weclaw start실행 후 QR 코드로 위챗에 로그인하면~/.weclaw/config.json에 에이전트 설정이 저장됩니다. - 위챗 채팅 명령:
/codex같은 접두사나/cc,/cx,/gm별칭으로 에이전트를 선택하고,/claude로 기본 에이전트를 변경하며,/cwd로 작업 디렉토리를 바꾸고/new로 새 대화를 시작합니다. - 미디어와 능동 발신: 이미지·영상·파일·음성 메시지를 처리하고, 음성은 위챗의 음성-텍스트 변환을 거쳐 에이전트에 전달합니다.
weclaw send또는 로컬 HTTP API로 먼저 대화를 시작하지 않은 사용자에게도 텍스트와 미디어를 보낼 수 있습니다. - 안전 및 사용 조건: 일부 CLI 에이전트의 권한 승인 문제를 우회하는 플래그를 설정할 수 있지만,
--dangerously-skip-permissions등은 안전 검사를 끄므로 위험을 이해한 경우에만 사용해야 합니다. 저장소는 MIT 라이선스이지만 README에는 개인 학습용이며 상업적 용도로 사용하지 말라는 안내가 있습니다.
왜 중요한가
WeClaw는 데스크톱 중심의 AI 코딩 에이전트를 위챗이라는 원격 대화 채널에서 호출하는 연결 계층을 제안합니다. 따라서 여러 에이전트의 세션과 작업 디렉토리를 메신저 명령으로 전환하거나, 미디어 입력과 능동 발신을 포함한 ChatOps 흐름을 설계할 때 참고할 수 있습니다. 다만 권한 우회 플래그와 상업적 사용 제한이 언급되어 있어, 실제 운영 전에는 보안 설정과 저장소 안내를 확인해야 합니다.
후속으로 볼 링크와 키워드
- 원문: https://discuss.pytorch.kr/t/weclaw-claude-codex-ai/11242
- 홈페이지: https://weclaw.im
- GitHub: https://github.com/fastclaw-ai/weclaw
- 영감을 받은 프로젝트: https://npmx.dev/package/@tencent-weixin/openclaw-weixin
- 관련 위키: ai-agents, codex, openclaw, moc-ai-agents-orchestration, moc-ai-coding
- 키워드:
WeChat bridge,ClawBot,ACP,JSON-RPC,CLI agent,OpenAI-compatible API,ChatOps,proactive messaging,Go,Docker