Ter um agente de inteligência artificial trabalhando por você 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem gastar nada com infraestrutura ou com modelos de IA, pode parecer coisa de outro mundo.
Mas é exatamente isso que você vai aprender neste guia.
Vamos instalar o Mbot, anteriormente conhecido como CloudBot, diretamente no seu computador Windows usando o Docker, garantindo um ambiente isolado, seguro e totalmente gratuito.
O que é o Mbot e por que ele mudou de nome
O CloudBot passou por uma mudança de identidade e agora se chama Mbot.
Essa alteração aconteceu por solicitação da Anthropic, empresa criadora do Claude, um dos modelos de linguagem mais avançados disponíveis atualmente.
Como o nome “CloudBot” poderia gerar confusão com a marca Claude, a equipe responsável pelo projeto acatou o pedido e adotou o novo nome.
Por isso, ao longo deste artigo, você pode encontrar as duas referências: Mbot e CloudBot se referem à mesma ferramenta.
Vale destacar que o Claude Code, modelo da Anthropic, é amplamente utilizado para tarefas de programação com IA, o que reforça a relevância de se evitar qualquer ambiguidade entre os nomes.
Por que usar o Docker para rodar o Mbot
Antes de partir para a instalação, entender o papel do Docker nesse processo é fundamental.
Imagine que você configurou um ambiente completo em um servidor, com banco de dados, automações, integrações de API e vários outros serviços.
Se precisar migrar tudo isso para outro servidor, o trabalho seria enorme.
O Docker resolve esse problema criando contêineres, que são ambientes isolados e autossuficientes.
Cada contêiner possui seus próprios arquivos de configuração, suas próprias dependências e funciona de forma independente, sem interferir no sistema operacional principal nem nos outros contêineres.
Isso traz três grandes vantagens:
- O Mbot roda em um ambiente controlado, sem risco de danificar o seu Windows.
- É fácil replicar ou reiniciar o ambiente caso algo dê errado.
- Você controla quais recursos do computador o contêiner pode acessar.
Instalando o Docker no Windows
O primeiro passo é baixar o Docker Desktop.
Acesse docker.com, passe o mouse sobre “Download Docker Desktop” e escolha a versão compatível com o seu sistema.
Para Windows com processador AMD64, o download é direto.
Após baixar o instalador, execute-o e siga as instruções na tela.
Durante o processo, o Docker vai instalar o WSL (Windows Subsystem for Linux), que funciona como um mini sistema Linux dentro do Windows.
Reinicie o computador quando solicitado.
Ao abrir o Docker pela primeira vez, aceite os termos de uso.
Caso apareça um aviso sobre o WSL desatualizado, clique em “Try Again”.
Em seguida, você pode pular a criação de conta e ir direto para o uso.
Criando a imagem do contêiner com o Dockerfile
Com o Docker instalado, o próximo passo é criar a imagem do contêiner a partir de um arquivo chamado Dockerfile.
Esse arquivo funciona como uma receita: ele instrui o Docker sobre qual base usar, quais pacotes instalar e como configurar o ambiente.
Um exemplo básico de Dockerfile para o Mbot seria:
FROM ubuntu:22.04
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
git \
vim \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /app
EXPOSE 18789
CMD ["bash"]
Esse arquivo define o Ubuntu 22.04 como base, instala ferramentas essenciais como curl, git e vim, configura o diretório de trabalho e expõe a porta que o Mbot utilizará.
Salve o Dockerfile dentro de uma pasta dedicada, como cloudbot2.
Em seguida, abra o terminal (PowerShell) nessa pasta e execute:
docker build -t cloudbot .
Aguarde a criação da imagem.
Ao finalizar, ela aparecerá na aba “Images” do Docker Desktop com o nome “cloudbot”.
Para iniciar o contêiner, execute:
docker run -it --name cloudbot -p 18790:18789 cloudbot
O contêiner estará rodando e visível na aba “Containers” do Docker Desktop, indicado pela cor verde.
Instalando o Mbot dentro do contêiner
Com o contêiner ativo, acesse seu terminal.
Fonte: Imagem gerada por IA. Modelo: black-forest-labs/flux.2-klein-4b
Se estiver pelo PowerShell, entre no contêiner com:
docker exec -it cloudbot bash
Agora, dentro do ambiente Linux isolado, execute o comando de instalação do Mbot disponível no site oficial (selecione a versão para Mac/Linux):
curl -fsSL https://mbot.sh/install.sh | bash
Após a instalação, o assistente de configuração será iniciado automaticamente.
Siga as etapas:
- Aceite os termos de uso digitando
y. - Escolha a opção de configuração rápida (quickstart).
- Selecione o provedor de modelo de IA.
Usando modelos de IA gratuitos com OpenRouter
Para manter tudo gratuito, utilize a OpenRouter como provedor de IA.
Acesse openrouter.ai, crie uma conta e gere uma chave de API em poucos cliques.
Na configuração do Mbot, selecione OpenRouter e cole a chave quando solicitado.
Em seguida, informe o modelo manualmente.
Um modelo gratuito que tem funcionado bem é o z.ai/glm4.5-air-2:free.
Copie o identificador diretamente da página do modelo na OpenRouter e cole na configuração.
Lembre-se: modelos gratuitos tendem a responder mais lentamente e podem ter limites de uso.
Se o modelo escolhido não estiver disponível, procure outra opção gratuita na listagem da plataforma.
Acessando a interface web do Mbot
Para acessar o painel visual do Mbot pelo navegador, é necessário ajustar uma configuração de rede no arquivo cloudbot.json, localizado na pasta oculta .cloudbot dentro do contêiner.
Use o editor vim para abrir o arquivo:
vim ~/.cloudbot/cloudbot.json
Localize o campo bind com o valor loopback e substitua por 0.0.0.0.
Para editar no vim:
- Pressione
ipara entrar no modo de inserção. - Navegue até o campo e faça a alteração.
- Pressione
Esc, depois digite:wqe pressione Enter para salvar e sair.
Reinicie o gateway do Mbot com:
cloudbot gateway --port 18789
Acesse no navegador: http://127.0.0.1:18790?token=SEU_TOKEN
Na primeira vez, o sistema pedirá autorização do dispositivo.
Em outro terminal do contêiner, execute:
cloudbot devices list
cloudbot devices approve "ID_DO_DISPOSITIVO"
Após a aprovação, a interface web estará disponível e funcional.
Dica extra: créditos gratuitos no Google Cloud
Se o modelo gratuito da OpenRouter estiver lento demais para o seu uso, existe uma alternativa muito interessante.
Ao criar uma conta nova no Google Cloud, você recebe automaticamente 300 dólares em créditos gratuitos para usar nos primeiros 90 dias.
Acesse console.cloud.google.com/freetrial, preencha os dados e informe um cartão de crédito (pode ser um cartão virtual temporário).
Com os créditos ativos, crie um projeto no Google Cloud Console e gere uma chave de API no Google AI Studio em aistudio.google.com.
Na configuração do Mbot, selecione Google como provedor e escolha a opção “Gemini API Key”.
Cole a chave gerada e selecione o modelo desejado, como o gemini-2.5-flash.
Os preços por token são razoáveis e os 300 dólares de crédito duram bastante para uso pessoal.
Uso no dia a dia
Depois de tudo configurado, a rotina de uso é simples.
Abra o Docker Desktop, localize o contêiner do Mbot, clique em “Start” e depois acesse o terminal pelo botão “Open Terminal”.
Execute o comando do gateway e acesse a interface pelo navegador.
Você também pode integrar o Mbot ao Telegram ou WhatsApp para conversar com o agente diretamente pelo celular, seguindo as instruções de configuração disponíveis na documentação oficial.
Resumindo
Instalar o Mbot gratuitamente no Docker é uma solução prática e segura para quem quer explorar agentes de IA sem gastar com VPS ou com modelos pagos.
O Docker garante isolamento total entre o agente e o sistema operacional, reduzindo riscos.
A OpenRouter oferece modelos gratuitos para começar, e os créditos do Google Cloud são uma excelente alternativa para quem precisa de mais desempenho.
Com o ambiente configurado, é só explorar as possibilidades do agente e automatizar tarefas do dia a dia.
Fonte do conteúdo: este artigo foi escrito a partir do estudo e análise do vídeo do YouTube https://www.youtube.com/watch?v=Hy0jRkFrwMc.
