Daha önce ClawdBot olarak bilinen MoltBot, Telegram, WhatsApp, Discord ve Slack gibi mesajlaşma platformlarıyla doğrudan entegre olan, kendi kendine barındırılan bir aracı olarak öne çıkıyor. Gizliliği ve düşük gecikmeyi korurken makinenizde gerçek görevleri yürütür.
Kimi K2.5'i MoltBot'a bağlamak, çok yönlü, uygun maliyetli bir asistan oluşturur. Kullanıcılar, genel görevler, yaratıcı çalışmalar ve ajan davranışları için Claude 3.5 Sonnet veya GPT-4o gibi modellerin maliyetinin çok altında güçlü performans elde ederler. Gizlilik odaklı kurulumlar için, nicelenmiş GGUF ağırlıklarını kullanarak yerel dağıtım, harici veri iletimini ortadan kaldırır.
Bu kılavuz, hem API hem de yerel yöntemleri ayrıntılı olarak açıklar. Yapılandırma örnekleri, doğrulama adımları ve sık karşılaşılan sorunlara çözümler içerir.
MoltBot'u Neden Kimi K2.5 ile Eşleştirmelisiniz?
MoltBot yürütme katmanı olarak görev yaparken, LLM zeka sağlar. Kimi K2.5 bu rolde belirgin avantajlar sunar.
Model, MoE tasarımı sayesinde yüksek kapasite sunar ve ilgili uzmanları verimli bir şekilde etkinleştirir. Çok modlu girdileri doğal olarak işleyerek MoltBot'un ekran görüntülerini, kullanıcı arayüzü tasarımlarını veya kısa videoları görsellerden kod oluşturma gibi görevler için işlemesine olanak tanır.
Bağlam uzunluğu çoğu dağıtımda 256K belirtece ulaşır, bu da kalıcı asistanlar için gerekli olan kapsamlı proje kod tabanlarının, dokümantasyonun veya konuşma geçmişlerinin korunmasını sağlar.
API maliyetleri Batı alternatiflerine göre düşük kalır. Ağır kullanıcılar zaman içinde önemli ölçüde tasarruf ederler. Sıfır sürekli maliyet ve maksimum kontrol için, nicemleme ile tüketici donanımında yerel çıkarım çalışır.
Kimi K2.5, paralel araç yürütme için 100'e kadar alt ajanın kendi kendini yönlendiren sürüleri de dahil olmak üzere güçlü ajans yetenekleri sergiler. MoltBot'un yetenek sistemi aracılığıyla yönlendirildiğinde, bu özellikler karmaşık iş akışlarını doğrudan sohbet mesajlarından otomatikleştirir.
MoltBot'un esnekliği, herhangi bir OpenAI uyumlu uç noktayı destekler. Sağlayıcıları değiştirmek yalnızca yapılandırma güncellemeleri gerektirir, böylece kullanıcılar kolayca deneme yapabilir.
Ön Koşullar
Yapılandırmadan önce bu öğeleri hazırlayın.
MoltBot'u tam olarak kurun. Henüz yapmadıysanız kurulum betiğini çalıştırın:
curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash
Proje, 27 Ocak 2026'da Anthropic'in ticari marka talebini takiben ClawdBot'tan MoltBot'a yeniden markalaştı. Eski kurulumlar ~/.clawdbot dizinini koruyabilir, ancak son sürümler moltbot komutlarını ve ~/.moltbot veya benzer yolları kullanır. Tam kurulumunuz için molt.bot adresindeki veya GitHub deposundaki (github.com/moltbot/moltbot) dokümantasyonu kontrol edin.
Kimi K2.5 erişimi edinin:
- API yolu: platform.moonshot.ai adresinde bir hesap oluşturun, bir API anahtarı oluşturun ve herhangi bir proje bütçe sınırını not alın.
- Yerel yol: Nicelenmiş ağırlıkları indirin (örn. Hugging Face moonshotai/Kimi-K2.5 veya unsloth/Kimi-K2.5-GGUF gibi topluluk depolarından). llama.cpp'yi kurun ve bir sunucu başlatın.
Test için Apidog'u kurun. Kimlik doğrulama başlıklarını, JSON gövdelerini ve yanıt akışını etkili bir şekilde yönetir.
MoltBot için Node.js'nin çalıştığından emin olun. JSON dosyalarını düzenlemek için temel terminal bilgisi yardımcı olur.
Yöntem 1: Moonshot API aracılığıyla Bağlantı Kurma (Çoğu Kullanıcı İçin Önerilir)
Bu yaklaşım minimum donanım gerektirir ve tam 256K bağlam artı çok modlu destek sağlar.
Adım 1: Apidog Kullanarak API Bağlantısını Doğrulayın
Apidog'u başlatın ve yeni bir POST isteği oluşturun.
URL'yi şu şekilde ayarlayın:
https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions
Başlığı ekleyin:
Authorization: Bearer sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
(Gerçek anahtarınızla değiştirin.)
Temel bir test için bu gövdeyi kullanın:
{
"model": "kimi-k2.5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Confirm you are Kimi K2.5 and describe your capabilities briefly."
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 256
}
İsteği gönderin. Tutarlı çıktı ile başarılı bir 200 yanıtı, anahtarın çalıştığını doğrular. Herhangi bir hız sınırı veya bütçe hatasını burada not alın.
Adım 2: Yapılandırma Dosyasını Bulun ve Düzenleyin
MoltBot ayarları genellikle bir JSON dosyasında saklar:
~/.moltbot/moltbot.json- Veya eski:
~/.clawdbot/moltbot.json/~/.clawdbot/agents/default/config.json
Bir düzenleyici ile açın.
Sağlayıcılar bölümünü ekleyin veya değiştirin:
{
"agent": {
"model": {
"primary": "moonshot/kimi-k2.5"
}
},
"models": {
"providers": {
"moonshot": {
"baseUrl": "https://api.moonshot.ai/v1",
"apiKey": "sk-your-moonshot-api-key-here",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "kimi-k2.5",
"name": "Kimi K2.5 (API)",
"contextWindow": 262144,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
}
}
Güvenlik notu: Üretimde anahtarları sabit kodlamaktan kaçının. Bir ortam değişkeni ayarlayın (örn. export MOONSHOT_API_KEY=sk-...) ve MoltBot genişletmeyi destekliyorsa buna referans verin.
Adım 3: Değişiklikleri Uygulayın ve Yeniden Başlatın
Dosyayı kaydedin, ardından yeniden başlatın:
moltbot restart
Veya gerektiğinde ağ geçidini/hizmeti durdurup başlatın.
Yöntem 2: Yerel Kimi K2.5 Dağıtımı aracılığıyla Bağlantı Kurma
Yerel yürütme gizliliğe öncelik verir ve tekrarlayan maliyetleri ortadan kaldırır, ancak önemli VRAM/RAM gerektirir.
Adım 1: Yerel Çıkarım Sunucusunu Başlatın
Uyumluluk için llama.cpp kullanın.
Mevcutsa llama.cpp'yi GPU desteğiyle oluşturun:
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_CUDA=1 # veya uygun bayraklar
Nicelenmiş bir GGUF varyantını indirin (örn. denge için UD-TQ1_0):
huggingface-cli veya doğrudan indirme kullanın.
OpenAI uyumlu sunucuyu başlatın:
./llama-server \
-m /path/to/Kimi-K2.5-UD-TQ1_0.gguf \
--port 8080 \
--ctx-size 32768 \ # Donanım sınırına kadar ayarlayın; 256K aşırı kaynaklar gerektirir
--n-gpu-layers 99 \
--host 0.0.0.0
http://localhost:8080/v1/models adresine göz atarak doğrulayın.
Adım 2: Yerel Uç Nokta İçin MoltBot Yapılandırmasını Güncelleyin
JSON dosyasını düzenleyin:
{
"agent": {
"model": {
"primary": "local-kimi/kimi-k2.5"
}
},
"models": {
"providers": {
"local-kimi": {
"baseUrl": "http://127.0.0.1:8080/v1",
"apiKey": "sk-no-key-required",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "kimi-k2.5-local",
"name": "Kimi K2.5 Yerel",
"contextWindow": 32768, // --ctx-size ile eşleşmelidir
"maxTokens": 4096
}
]
}
}
}
}
Docker notu: MoltBot kapsayıcılı çalışıyorsa, 127.0.0.1'i host.docker.internal ile değiştirin.
Adım 3: Yeniden Başlatın ve Kaynak Kullanımını İzleyin
MoltBot'u yeniden başlatın ve sistem monitörlerini izleyin. Yerel çıkarım önemli miktarda bellek tüketir; gerekirse katmanları boşaltın veya bağlamı azaltın.
Test ve Doğrulama
Entegrasyonun çalıştığını onaylayın.
MoltBot örneğinize (bağlı uygulama aracılığıyla) bir mesaj gönderin:
"Şu anda kim tarafından destekleniyorsunuz?"
Kimi K2.5 genellikle Moonshot AI olarak kendini tanıtır.
Günlükleri kontrol edin:
moltbot logs
Api.moonshot.ai veya localhost:8080'e yönlendirilen istekleri arayın.
API kullanıyorsanız çok modlu testi yapın: Sohbet aracılığıyla bir görüntü yükleyin ve ondan açıklama veya kod oluşturmasını isteyin.
Sık Karşılaşılan Sorunları Giderme
Sağlayıcı doğrulaması başarısız oluyor → Apidog'da tam baseUrl + anahtarı yeniden test edin. Ağ proxy'leri veya güvenlik duvarları genellikle müdahale eder.
Bağlam taşması hataları → JSON'daki contextWindow'u sunucu --ctx-size ile hizalayın. MoltBot, sınırlar aşıldığında metni keser veya özetler; uyumsuz değerler çökmelere neden olur.
Yerel olarak yavaş yanıtlar → gpu-layers'ı azaltın, daha düşük niceleme kullanın veya llama.cpp'de flash attention'ı etkinleştirin.
Beklenmeyen biçimlendirme/halüsinasyonlar → Sıcaklık (0.6–1.0) ile deney yapın veya Kimi'ye özel ayarlamalar için MoltBot ajan yapılandırmasına özel sistem istemleri ekleyin.
API bütçesi tükenmesi → platform.moonshot.ai adresinde kullanımı izleyin ve günlük limitler belirleyin.
Sonuç
Kimi K2.5'i MoltBot ile entegre etmek, yüksek performanslı, ekonomik ve isteğe bağlı olarak tamamen özel bir kişisel yapay zeka ajanı sunar. API yöntemi kolaylık ve maksimum yetenekler sağlarken, yerel kurulum tam veri egemenliği sağlar.
Her iki yaklaşımı da deneyin. Sorunları hızla izole etmek için sürekli Apidog kullanın. Moonshot Kimi modellerini güncellemeyi sürdürürken ve MoltBot gelişirken, bu kombinasyon kullanıcıları erişilebilir ajan yapay zekasının ön saflarına yerleştiriyor.
Şimdi yapılandırmaya başlayın—gelişmiş yardımcınız sizi bekliyor.
