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# Synology AI Proxy Server デプロイガイド
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## 📋 前提条件
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- ✅ Synology NASにDockerがインストールされている
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- ✅ Container Managerでgitea環境が稼働している
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- ✅ 新しいGoogle AI StudioプロジェクトでAPIキーを取得済み
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## 🚀 デプロイ手順
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### ステップ1: ファイルをSynologyにアップロード
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#### 方法A: File Station（推奨・簡単）
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1. **Synology DSMにログイン**
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- ブラウザで `http://[SynologyのIP]:5000` にアクセス
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2. **File Stationを開く**
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- メインメニュー → File Station
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3. **プロジェクトフォルダに移動**
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- `/docker/ponshu-ai-factory/` に移動
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- （もしフォルダ名が違う場合は、Giteaのdocker-compose.ymlがある場所）
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4. **新しいファイルをアップロード**
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- `ai-proxy` フォルダを作成
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- 以下のファイルをアップロード：
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- `server.py`
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- `requirements.txt`
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- `README.md`
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5. **docker-compose.ymlを更新**
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- 既存の `docker-compose.yml` を新しいバージョンで上書き
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6. **.envファイルを作成**
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- `.env.example` を `.env` にコピー
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- `.env` を編集して、`YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE` を実際のAPIキーに置き換え
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#### 方法B: Git（上級者向け）
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```bash
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# PCのターミナルから
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cd c:\Users\maita\posimai-project\ponshu_room_lite\tools\synology
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# Giteaにpush（既にリポジトリがある場合）
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git add .
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git commit -m "feat: Add AI Proxy Server with rate limiting"
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git push origin main
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# SynologyにSSH接続
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ssh maita@[SynologyのIP]
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# プロジェクトフォルダに移動
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cd /volume1/docker/ponshu-ai-factory
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# Giteaからpull
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git pull origin main
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# .envファイルを作成
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cp .env.example .env
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nano .env # APIキーを設定
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```
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### ステップ2: APIキーの設定
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1. **Google AI Studioで新しいプロジェクトを作成**
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- https://aistudio.google.com/ にアクセス
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- 新しいプロジェクトを作成（**Early Accessでない通常プロジェクト**）
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- "Get API key" → "Create API key in new project"
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- APIキーをコピー
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2. **Synologyの.envファイルに設定**
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- File Stationで `/docker/ponshu-ai-factory/.env` を編集
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- `GEMINI_API_KEY=実際のAPIキー` に変更
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- 保存
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### ステップ3: Dockerコンテナを起動
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#### Container Managerを使う場合（推奨）
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1. **Container Managerを開く**
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- DSMメインメニュー → Container Manager
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2. **プロジェクトを停止**
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- 「プロジェクト」タブ
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- 既存の `ponshu-ai-factory` プロジェクトを選択
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- 「停止」をクリック
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3. **プロジェクトを再構築**
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- 「アクション」→「ビルド」をクリック
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- 数分待つ（Pythonの依存関係をインストール中）
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4. **プロジェクトを起動**
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- 「起動」をクリック
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5. **コンテナの状態を確認**
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- 「コンテナ」タブ
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- `ai_proxy` コンテナが「実行中」になっているか確認
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- ログを確認（「ログ」ボタン）して `🚀 AI Proxy Server started` が出ていればOK
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#### SSHを使う場合（上級者向け）
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```bash
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# Synologyにログイン
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ssh maita@[SynologyのIP]
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# プロジェクトフォルダに移動
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cd /volume1/docker/ponshu-ai-factory
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# 既存のコンテナを停止
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docker-compose down
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# 新しいコンテナを起動
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docker-compose up -d
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# ログを確認
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docker logs ai_proxy
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# 正常に起動していれば以下が表示される:
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# 🚀 AI Proxy Server started
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# Model: gemini-1.5-flash
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# Rate Limit: 10 requests/day
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```
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### ステップ4: 動作確認
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#### ブラウザでヘルスチェック
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```
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http://[SynologyのIP]:8080/health
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```
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**期待されるレスポンス:**
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```json
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{
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"status": "healthy",
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"gemini_api_key_configured": true,
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"rate_limit": 10,
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"model": "gemini-1.5-flash"
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}
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```
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## 🔧 トラブルシューティング
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### コンテナが起動しない
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**原因1: .envファイルが見つからない**
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- `.env.example` を `.env` にコピーしたか確認
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- `.env` に正しいAPIキーが設定されているか確認
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**原因2: ポート8080が既に使われている**
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```bash
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# ポート使用状況を確認
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netstat -tuln | grep 8080
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# 他のアプリが使っている場合は、docker-compose.ymlのポートを変更
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# ports:
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# - "8081:8080" # 外部8081 → コンテナ内8080
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```
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**原因3: Pythonの依存関係インストールに失敗**
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```bash
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# コンテナ内に入ってログ確認
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docker exec -it ai_proxy bash
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pip install -r requirements.txt
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python server.py
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```
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### APIキーが認識されない
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```bash
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# 環境変数を確認
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docker exec ai_proxy printenv | grep GEMINI
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# GEMINI_API_KEY が空の場合は .env ファイルを確認
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```
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### アプリから接続できない
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1. **ネットワーク確認**
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- Synologyとスマホが同じネットワークにいるか
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- ファイアウォールで8080ポートが開いているか
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2. **IPアドレス確認**
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```bash
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# SynologyのIPを確認
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ifconfig | grep inet
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```
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3. **アプリ側のURLを確認**
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- `http://192.168.1.xxx:8080/analyze` のようになっているか
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- `https://` ではなく `http://` を使用
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## 📊 使用状況の確認
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### 特定デバイスの使用状況を確認
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```bash
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# デバイスIDを取得（アプリのログから）
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DEVICE_ID="a1b2c3d4..." # SHA256ハッシュ
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# ブラウザまたはcurlで確認
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curl http://[SynologyのIP]:8080/usage/${DEVICE_ID}
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```
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### 全デバイスの使用状況を確認
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```bash
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# Synologyにログイン
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ssh maita@[SynologyのIP]
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# 使用状況ファイルを確認
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cat /volume1/docker/ponshu-ai-factory/ai-proxy-data/usage.json
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```
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**データ形式:**
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```json
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{
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"a1b2c3d4e5f6...": {
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"2026-01-15": 3,
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"2026-01-14": 7
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},
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"f6e5d4c3b2a1...": {
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"2026-01-15": 10
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}
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}
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```
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## 🔐 セキュリティのベストプラクティス
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1. **APIキーを絶対にGitにコミットしない**
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- `.env` ファイルは `.gitignore` に追加済み
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- 万が一コミットした場合は即座にAPIキーを再発行
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2. **定期的にログをチェック**
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```bash
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docker logs ai_proxy | tail -50
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```
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3. **不正アクセスの監視**
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- `usage.json` で異常な使用パターンを確認
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- 知らないデバイスIDが大量に出ている場合は要調査
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4. **ファイアウォール設定**
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- Synology DSM → コントロールパネル → セキュリティ → ファイアウォール
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- ポート8080はローカルネットワークのみ許可（外部には開放しない）
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## 📈 次のステップ
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1. **アプリ側の実装**
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- `lib/services/gemini_service.dart` をプロキシサーバー経由に変更
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- デバイスID認証の実装
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2. **Pro版の準備**
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- `RATE_LIMIT_PER_DAY=999999` で無制限に変更
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- 決済システムと連携
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3. **モニタリング**
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- Grafanaなどで使用状況をダッシュボード化
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- アラート設定（異常なリクエスト数など）
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## 💡 よくある質問
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**Q: 1日10回の制限はいつリセットされますか？**
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A: 日本時間の0時（サーバー時刻基準）にリセットされます。
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**Q: 複数のアプリバージョン（開発版/本番版）で使えますか？**
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A: はい。デバイスIDが同じであれば共通のカウントになります。別々にしたい場合は、環境ごとにプロキシサーバーを分けてください。
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**Q: Gemini APIのコストは誰が負担しますか？**
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A: プロキシサーバーの管理者（あなた）が負担します。gemini-1.5-flashは1日1,500回まで無料なので、10ユーザー×10回/日=100回/日であれば無料枠内です。
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**Q: レート制限を超えたらどうなりますか？**
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A: アプリに「本日の解析上限に達しました。明日またお試しください」というメッセージが表示されます。サーバーはエラーを返しません。
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## 🎉 完成！
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これでAI Proxyサーバーの構築は完了です。次はアプリ側の実装に進みましょう！
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