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# 🐳 Synology NAS 構築ガイド (Phase 2A: AI Factory Setup)
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このドキュメントは、「Ponshu Room」開発環境をSynology NAS上に構築するための手順書です。
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**共同開発者（インフラ担当）向け** の内容となっています。
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## 🎯 目標 (Phase 2A)
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1. **Gitea** の構築（ローカルGitサーバー）
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2. **PostgreSQL** の構築（Gitea用DB）
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3. **MCP Server** の枠組み構築（AIエージェント接続用）
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## 🛠️ 事前準備 (Prerequisites)
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以下のアプリがSynology NASにインストールされていることを確認してください。
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* **Container Manager** (旧 Docker)
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* **Text Editor** (設定ファイル修正用)
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* **File Station**
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## 📂 デプロイ手順
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### Step 1: ファイルの配置
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File Stationを使用し、以下のディレクトリ構造を作成・配置してください。
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推奨パス: `/docker/ponshu_factory`
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```
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/docker/ponshu_factory/
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├── docker-compose.yml <-- リポジトリ内の tools/synology/docker-compose.yml をコピー
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├── gitea/ <-- 自動作成されます（空でOK）
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├── postgres/ <-- 自動作成されます（空でOK）
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└── mcp/ <-- 自動作成されます（空でOK）
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```
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### Step 2: docker-compose.yml の確認
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`docker-compose.yml` を開き、以下の環境変数を必要に応じて変更してください。
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特にパスワードは強固なものに変更することを推奨します。
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```yaml
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services:
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gitea:
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environment:
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- GITEA__database__PASSWD=your_secure_password # <--- 変更推奨
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db:
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environment:
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- POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password # <--- Giteaと同じにする
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```
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### Step 3: コンテナの起動
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Synology **Container Manager** を開きます。
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1. **プロジェクト** タブを選択
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2. **作成** ボタンをクリック
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3. **プロジェクト名**: `ponshu_factory`
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4. **パス**: `/docker/ponshu_factory` を選択
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5. **「docker-compose.ymlを使用してプロジェクトを作成」** を選択し、次へ
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6. 設定を確認して **完了** をクリック
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### Step 4: 初期設定 (Gitea)
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コンテナ起動後、ブラウザで以下にアクセスします。
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`http://[NASのIPアドレス]:3000`
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1. 初期設定画面が表示されます。
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2. **データベース設定**:
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* タイプ: `PostgreSQL`
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* ホスト: `db:5432`
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* ユーザー: `gitea`
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* パスワード: (Step 2で設定したもの)
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* データベース名: `gitea`
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3. **一般設定**:
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* SSHサーバーのドメイン: `[NASのIPアドレス]`
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* GiteaのベースURL: `http://[NASのIPアドレス]:3000/`
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4. **管理者アカウントの設定**:
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* 任意の管理者ユーザーを作成してください（例: `admin`）。
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5. **「Giteaをインストール」** をクリック。
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## 🔒 外部アクセス設定 (Phase 2B準拠)
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現在の構成はローカルネットワーク内のみアクセス可能です。
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外部（開発者のPC）から安全にアクセスするため、**Cloudflare Tunnel** の導入を推奨します。
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### 推奨設定 (Cloudflare Tunnel)
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1. Synology上で `cloudflared` コンテナを追加（または既存のTunnelを使用）。
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2. Tunnel設定で以下をマッピング:
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* `git.ponshu.room` -> `http://gitea:3000`
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## 🤝 開発フローへの接続
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環境構築が完了したら、以下の情報を開発者（Ponshu Roomチーム）に共有してください。
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1. **Gitea URL**: (例: `http://192.168.1.50:3000` またはTunnel URL)
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2. **管理者アカウント情報**: (安全なチャネルで共有)
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これで「AI工場」の基盤は完成です！🚀
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