Claude Code + Telegram으로 24시간 AI 비서 만들기 — 시리즈 소개

$100짜리 구독이 퇴근 후엔 $0의 가치를 만들고 있었다

Claude Code Max 플랜, 월 $100. 회사 맥북은 24시간 가동 중이다. 그런데 퇴근 후 이 조합이 만들어내는 가치는 정확히 0이었다. 돌아가는 맥북 위에서 Claude Code는 그냥 잠자고 있었다.

이건 구독료의 낭비가 아니라, 인프라의 낭비다.

어느 날 계산을 해봤다. 하루 8시간 근무 기준, Claude Code를 활용하는 시간은 약 16%다. 나머지 84%의 시간 동안 이미 결제한 리소스가 유휴 상태로 놀고 있었다. 이걸 텔레그램 봇과 연결하면? 24시간 가동하는 개인 AI 비서가 추가 비용 0원에 생기는 셈이다.

OpenClaw 같은 오픈소스 도구도 살펴봤다. 잘 만들었다. 하지만 내 상황에서는 불필요했다. 이미 Max 플랜에 포함된 Claude Code CLI의 -p(파이프 모드) 하나면 충분하다. 별도의 API 키 발급도, 토큰 과금도 없다.

아키텍처: 4단계가 전부다

📱 Telegram → 🐍 Python Bot (맥북) → 💻 Claude Code CLI → 결과 반환

복잡한 마이크로서비스도, 클라우드 인프라도 필요 없다. 전체 흐름은 이 네 단계로 완결된다.

1. 텔레그램으로 메시지를 보낸다
2. 맥북에서 돌아가는 Python 봇이 메시지를 수신한다
3. claude -p "명령"으로 Claude Code CLI를 실행한다
4. 결과를 텔레그램으로 반환한다

아키텍처가 단순할수록 장애 포인트가 적다. 이 구조에서 깨질 수 있는 부분은 네트워크 연결과 맥북 전원, 딱 두 가지뿐이다.

왜 Claude Code인가 — API 호출과는 근본적으로 다르다

이 프로젝트의 핵심을 한 줄로 요약하면 이렇다: Claude Code는 단순 텍스트 생성이 아니라, 로컬 머신을 직접 제어한다.

일반 LLM API와 Claude Code의 차이를 정리하면 다음과 같다:

기능	일반 LLM API	Claude Code CLI
코드 생성	텍스트로 코드를 출력	파일을 직접 생성/수정
배포	“이렇게 하세요” 안내	실제로 빌드 & 배포 실행
Git 작업	명령어를 알려줌	commit, push 직접 수행
파일 시스템	접근 불가	디렉토리 탐색, 파일 읽기/쓰기
터미널	실행 불가	임의의 shell 명령 실행

ChatGPT에게 “배포 좀 해줘”라고 하면, 배포하는 방법을 알려준다. Claude Code에게 같은 말을 하면, 실제로 배포한다. 이 차이가 “채팅봇”과 “AI 비서”를 가른다.

시리즈 로드맵

이 시리즈에서 다룰 내용은 다음과 같다:

1. 프로젝트 세팅 — Telegram 봇 생성 & Claude Code 연동 (다음 글)
2. 대화 맥락 관리 — 히스토리 유지, 시스템 프롬프트 설계
3. 자동화 — launchd 기반 자동 실행, 크론 작업 구성
4. 기능 확장 — MCP 연동, 파일 관리, 알림 시스템

실패한 시도와 삽질 과정도 전부 기록한다. 처음부터 깔끔하게 성공한 글보다, 어디서 막히고 어떻게 뚫었는지를 보여주는 글이 실전에서는 훨씬 쓸모 있다.

비용 분석

항목	비용
Claude Max 구독	$100/월 (기존 결제)
Telegram Bot API	무료
맥북 상시 가동	전기세 약간
추가 비용	$0

이미 지불하고 있는 $100으로 24시간 AI 비서를 하나 더 고용하는 구조다. ROI(투자 대비 수익) 관점에서 보면, 기존 구독의 활용률을 16%에서 거의 100%로 끌어올리는 셈이다.

다음 글에서 실제 코드와 세팅 과정을 전부 공개한다.

---

가장 좋은 도구는 이미 내 손에 있었다. 다만, 그걸 제대로 쓰고 있지 않았을 뿐이다.