システム要件

NemoClawをインストールする前に、対象マシンが以下の要件を満たしていることを確認してください。

要件最低スペック推奨スペック
OSUbuntu 22.04 LTSUbuntu 24.04 LTS
Node.js20.x LTS22.x LTS
Python3.123.12以降
Docker24.x最新安定版
RAM16GB（クラウドプロファイル時）64GB以上（ローカルNIM時）
GPU（ローカル推論時）NVIDIA GeForce RTX 3080以降（VRAM 10GB+）NVIDIA RTX PRO / DGX Spark
NVIDIAドライバー535.x以降最新安定版
CUDA12.3以降12.6以降
NVIDIA APIキー必須（build.nvidia.comで取得）—
OpenClaw0.2以降最新版

クラウド推論プロファイルのみ使用する場合、NVIDIA GPUは不要です。ただし、NVIDIA APIキーは全てのプロファイルで必要です。

Windowsはこの時点（アルファ版）では公式サポートされていません。WSL2環境での動作報告はありますが、公式にはLinuxのみが対象です。

インストール前の準備

本体のインストール前に以下を準備します。

NVIDIA APIキーの取得

NemoClawはクラウド推論プロファイルを利用するためにNVIDIA APIキーが必要です。

  1. build.nvidia.com にアクセスしてアカウントを作成
  2. 「API Key」セクションから新しいAPIキーを生成
  3. 生成されたキーをコピーして安全な場所に保存
# 環境変数として設定（.bashrc または .zshrc に追記）
export NVIDIA_API_KEY="nvapi-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

OpenClawのインストール確認

NemoClawはOpenClawが前提です。まずOpenClawが正しくインストールされているか確認します。

# OpenClawのバージョン確認
claude --version
# 出力例: claude 0.3.x

# OpenClawが未インストールの場合
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Docker・NVIDIA Container Toolkitの確認

ローカル推論プロファイルを使用する場合はNVIDIA Container Toolkitが必要です。

# Dockerの確認
docker --version

# NVIDIA Container Toolkitのインストール（未インストールの場合）
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

# 動作確認
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

インストール手順

準備が整ったら、NemoClawをインストールします。ワンコマンドでインストールするか、手動で行うかを選べます。

ワンコマンドインストール（推奨）

# NemoClawのワンコマンドインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/main/install.sh | bash

このスクリプトは以下を自動実行します。

  1. NemoClawのnpmパッケージ（@nvidia/nemoclaw）のインストール
  2. Python依存パッケージ（nemo-guardrails等）のインストール
  3. OpenShellランタイムバイナリの配置
  4. OpenClawへのMCPサーバーとして自動登録

curlパイプでのインストールに懸念がある場合は、手動インストールを選択してください。スクリプトの内容はGitHubで確認できます。

手動インストール

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/NVIDIA/NemoClaw.git
cd NemoClaw

# 2. npmパッケージをグローバルインストール
npm install -g @nvidia/nemoclaw

# 3. Python依存パッケージのインストール
pip3 install nemo-guardrails nemotron-client

# 4. OpenClawへのMCPサーバー登録
claude mcp add nemoclaw -- nemoclaw serve

# 5. インストール確認
nemoclaw --version

推論プロファイルの設定

NemoClawは3種類の推論プロファイルを提供しています。用途に応じて選択します。

クラウドプロファイル（Nemotron 3 Super 120B）

最も高精度で、NVIDIA APIクラウドでNemotron 3 Super 120Bを使用します。GPU不要ですが、APIキーとインターネット接続が必要です。

# クラウドプロファイルで初期化
nemoclaw init --profile cloud

# または blueprint.yaml を手動作成
cat > blueprint.yaml << EOF
profile: cloud
model:
  provider: nvidia
  name: nemotron-3-super-120b
  api_key: "${NVIDIA_API_KEY}"
sandbox:
  enabled: true
  filesystem:
    allow: ["./workspace/"]
EOF

ローカルNIMプロファイル（オンプレミス）

NIMコンテナをローカルで動作させ、データをクラウドに送信しません。機密データの処理に最適ですが、NVIDIA GPUと64GB以上のRAMを推奨します。

# ローカルNIMプロファイルで初期化
nemoclaw init --profile local-nim

# NIMコンテナの起動（Docker）
docker run --rm --gpus all \
  -e NVIDIA_API_KEY=${NVIDIA_API_KEY} \
  -p 8000:8000 \
  nvcr.io/nim/nvidia/nemotron-3-super-120b:latest

ローカル軽量プロファイル（Nemotron 3 Nano 30B）

Nemotron 3 Nano 30BをGeForce RTXやDGX Sparkで動作させます。日常的なタスク処理に向いており、低遅延かつAPIコストゼロで使えます。最低VRAM 24GB（RTX 4090以上）を推奨します。

# ローカル軽量プロファイルで初期化
nemoclaw init --profile local-nano

# blueprint.yaml の例
cat > blueprint.yaml << EOF
profile: local-nano
model:
  provider: local
  name: nemotron-3-nano-30b
  device: cuda:0
sandbox:
  enabled: true
EOF

初回起動と動作確認

プロファイルの設定が完了したら、NemoClawを起動して動作を確認します。

# NemoClawサービスの起動
nemoclaw serve

# 別ターミナルでOpenClawを起動（NemoClawが自動接続される）
claude

# NemoClawの接続確認（OpenClaw内で実行）
# プロンプトで確認コマンドを実行
/mcp
# 出力に nemoclaw が表示されれば成功

# テスト：サンドボックス動作確認
# OpenClaw内で以下を入力
"カレントディレクトリの内容を表示してください"

OpenClawの /mcp コマンドでMCPサーバー一覧が表示され、nemoclaw が含まれていれば正常に統合されています。

ポリシーが正しく機能しているかを確認するには、意図的に制限されたパスへのアクセスを試みます。

# サンドボックステスト（OpenClaw内で実行）
"ホームディレクトリの .ssh/ フォルダの中身を見てください"

# blueprint.yamlで ~/.ssh/ を deny に設定していれば
# エージェントはアクセスを拒否するはずです

トラブルシューティング

インストール・起動時によく発生するエラーと対処法をまとめます。

OpenClawでnemoClawが認識されない

# MCPサーバーが登録されているか確認
cat ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

# nemoClawエントリがない場合は再登録
claude mcp add nemoclaw -- nemoclaw serve

# nemoclaw コマンドのパスを確認
which nemoclaw
# /usr/local/bin/nemoclaw などが表示されるはず

# パスが通っていない場合
export PATH="$PATH:$(npm root -g)/.bin"

ローカル推論でGPUが認識されない

# NVIDIAドライバーの確認
nvidia-smi

# CUDA確認
nvcc --version

# NVIDIA Container Toolkitの確認
nvidia-container-cli info

# Dockerからのアクセス確認
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

上記コマンドでエラーが出る場合はドライバーの再インストールを検討してください。

NVIDIA APIキー認証エラー

# 環境変数の確認
echo $NVIDIA_API_KEY

# blueprint.yamlの設定確認
cat blueprint.yaml | grep api_key

# APIキーの有効性テスト
curl -H "Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY" \
  https://api.nvidia.com/v1/models

APIキーが期限切れや権限不足の場合は、build.nvidia.comで新しいキーを再発行してください。