From 0ca78640ee82e34b6875d947b666081f2dd0a0e9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Hyungi Ahn <hyungiahn@Hyungiui-MacBookPro.local>
Date: Fri, 3 Apr 2026 07:47:09 +0900
Subject: [PATCH] infra: migrate application from Mac mini to GPU server
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

- Integrate ollama + ai-gateway into root docker-compose.yml
  (NVIDIA GPU runtime, single compose for all services)
- Change NAS mount from SMB (NAS_SMB_PATH) to NFS (NAS_NFS_PATH)
  Default: /mnt/nas/Document_Server (fstab registered on GPU server)
- Update config.yaml AI endpoints:
  primary → Mac mini MLX via Tailscale (100.76.254.116:8800)
  fallback/embedding/vision/rerank → ollama (same Docker network)
  gateway → ai-gateway (same Docker network)
- Update credentials.env.example (remove GPU_SERVER_IP, add NFS path)
- Mark gpu-server/docker-compose.yml as deprecated
- Update CLAUDE.md network diagram and AI model config
- Update architecture.md, deploy.md, devlog.md for GPU server as main
- Caddyfile: auto_https off, HTTP only (TLS at upstream proxy)
- Caddy port: 127.0.0.1:8080:80 (localhost only)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
---
 CLAUDE.md                     |  46 ++++-----
 Caddyfile                     |   8 +-
 README.md                     |   2 +-
 config.yaml                   |  12 +--
 credentials.env.example       |  20 ++--
 docker-compose.yml            |  36 ++++++-
 docs/architecture.md          |   4 +-
 docs/deploy.md                |   2 +-
 docs/devlog.md                | 181 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
 docs/gpu-migration-plan.md    | 174 ++++++++++++++++++++++++++++++++
 gpu-server/docker-compose.yml |   5 +-
 11 files changed, 434 insertions(+), 56 deletions(-)
 create mode 100644 docs/devlog.md
 create mode 100644 docs/gpu-migration-plan.md

diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
index f8d27b6..e97957f 100644
--- a/CLAUDE.md
+++ b/CLAUDE.md
@@ -27,25 +27,26 @@ Mac mini M4 Pro를 애플리케이션 서버, Synology NAS를 파일 저장소,
 ## 네트워크 환경
 
 ```
-Mac mini M4 Pro (애플리케이션 서버):
-  - Docker Compose: FastAPI(:8000), PostgreSQL(:5432), kordoc(:3100), Caddy(:80,:443)
-  - MLX Server: http://localhost:8800/v1/chat/completions (Qwen3.5-35B-A3B)
-  - 외부 접근: pkm.hyungi.net (Caddy 프록시)
+GPU 서버 (RTX 4070 Ti Super, Ubuntu, 메인 서버):
+  - Docker Compose: FastAPI(:8000), PostgreSQL(:5432), kordoc(:3100),
+    Caddy(:8080 HTTP only), Ollama(:11434), AI Gateway(:8081), frontend(:3000)
+  - NFS 마운트: /mnt/nas/Document_Server → NAS /volume4/Document_Server
+  - 외부 접근: document.hyungi.net (앞단 프록시 → Caddy)
+  - 로컬 IP: 192.168.1.186
+
+Mac mini M4 Pro (AI 서버):
+  - MLX Server: http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions (Qwen3.5-35B-A3B)
+  - Tailscale IP: 100.76.254.116
 
 Synology NAS (DS1525+):
   - 도메인: ds1525.hyungi.net
   - Tailscale IP: 100.101.79.37
   - 포트: 15001
   - 파일 원본: /volume4/Document_Server/PKM/
+  - NFS export → GPU 서버
   - Synology Office: 문서 편집/미리보기
   - Synology Calendar: CalDAV 태스크 관리 (OmniFocus 대체)
   - MailPlus: IMAP(993) + SMTP(465)
-
-GPU 서버 (RTX 4070 Ti Super):
-  - AI Gateway: http://gpu-server:8080 (모델 라우팅, 폴백, 비용 제어)
-  - nomic-embed-text: 벡터 임베딩
-  - Qwen2.5-VL-7B: 이미지/도면 OCR
-  - bge-reranker-v2-m3: RAG 리랭킹
 ```
 
 ## 인증 정보
@@ -57,22 +58,22 @@ GPU 서버 (RTX 4070 Ti Super):
 ## AI 모델 구성
 
 ```
-Primary (Mac mini MLX, 상시, 무료):
+Primary (Mac mini MLX, Tailscale 경유, 상시, 무료):
   mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit — 분류, 태그, 요약
-  → http://localhost:8800/v1/chat/completions
+  → http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions
 
-Fallback (GPU Ollama, MLX 장애 시):
+Fallback (GPU Ollama, 같은 Docker 네트워크, MLX 장애 시):
   qwen3.5:35b-a3b
-  → http://gpu-server:11434/v1/chat/completions
+  → http://ollama:11434/v1/chat/completions
 
 Premium (Claude API, 종량제, 수동 트리거만):
   claude-sonnet — 복잡한 분석, 장문 처리
   → 일일 한도 $5, require_explicit_trigger: true
 
-Embedding (GPU 서버 전용):
-  nomic-embed-text → 벡터 임베딩
-  Qwen2.5-VL-7B → 이미지/도면 OCR
-  bge-reranker-v2-m3 → RAG 리랭킹
+Embedding (GPU Ollama, 같은 Docker 네트워크):
+  nomic-embed-text → 벡터 임베딩 → http://ollama:11434/api/embeddings
+  Qwen2.5-VL-7B → 이미지/도면 OCR → http://ollama:11434/api/generate
+  bge-reranker-v2-m3 → RAG 리랭킹 → http://ollama:11434/api/rerank
 ```
 
 ## 프로젝트 구조
@@ -120,21 +121,16 @@ hyungi_Document_Server/
 ## 개발/배포 워크플로우
 
 ```
-MacBook Pro (개발) → Gitea push → 서버에서 pull
+MacBook Pro (개발) → Gitea push → GPU 서버에서 pull
 
 개발:
   cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/
   # 코드 작성 → git commit & push
 
-Mac mini 배포:
+GPU 서버 배포 (메인):
   cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/
   git pull
   docker compose up -d
-
-GPU 서버 배포:
-  cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/gpu-server/
-  git pull
-  docker compose up -d
 ```
 
 ## v1 코드 참조
diff --git a/Caddyfile b/Caddyfile
index e1f0493..535aadf 100644
--- a/Caddyfile
+++ b/Caddyfile
@@ -1,4 +1,8 @@
-:80 {
+{
+    auto_https off
+}
+
+http://document.hyungi.net {
     encode gzip
 
     # API + 문서 → FastAPI
@@ -25,7 +29,7 @@
 }
 
 # Synology Office 프록시
-office.hyungi.net {
+http://office.hyungi.net {
     reverse_proxy https://ds1525.hyungi.net:5001 {
         header_up Host {upstream_hostport}
         transport http {
diff --git a/README.md b/README.md
index e6e82b1..5be274d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -24,7 +24,7 @@ Self-hosted 개인 지식관리(PKM) 웹 애플리케이션
 ## Quick Start
 
 ```bash
-git clone https://git.hyungi.net/hyungi/hyungi_document_server.git
+git clone https://git.hyungi.net/hyungi/hyungi_document_server.git hyungi_Document_Server
 cd hyungi_Document_Server
 
 # 인증 정보 설정
diff --git a/config.yaml b/config.yaml
index 206255c..7d32c9f 100644
--- a/config.yaml
+++ b/config.yaml
@@ -2,17 +2,17 @@
 
 ai:
   gateway:
-    endpoint: "http://gpu-server:8080"
+    endpoint: "http://ai-gateway:8080"
 
   models:
     primary:
-      endpoint: "http://host.docker.internal:8800/v1/chat/completions"
+      endpoint: "http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions"
       model: "mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit"
       max_tokens: 4096
       timeout: 60
 
     fallback:
-      endpoint: "http://gpu-server:11434/v1/chat/completions"
+      endpoint: "http://ollama:11434/v1/chat/completions"
       model: "qwen3.5:35b-a3b"
       max_tokens: 4096
       timeout: 120
@@ -25,15 +25,15 @@ ai:
       require_explicit_trigger: true
 
     embedding:
-      endpoint: "http://gpu-server:11434/api/embeddings"
+      endpoint: "http://ollama:11434/api/embeddings"
       model: "nomic-embed-text"
 
     vision:
-      endpoint: "http://gpu-server:11434/api/generate"
+      endpoint: "http://ollama:11434/api/generate"
       model: "Qwen2.5-VL-7B"
 
     rerank:
-      endpoint: "http://gpu-server:11434/api/rerank"
+      endpoint: "http://ollama:11434/api/rerank"
       model: "bge-reranker-v2-m3"
 
 nas:
diff --git a/credentials.env.example b/credentials.env.example
index 4f31062..b08d6b6 100644
--- a/credentials.env.example
+++ b/credentials.env.example
@@ -10,22 +10,18 @@ POSTGRES_DB=pkm
 POSTGRES_USER=pkm
 POSTGRES_PASSWORD=
 
-# ─── AI: Mac mini MLX (Qwen3.5, 기본 모델) ───
-MLX_ENDPOINT=http://localhost:8800/v1/chat/completions
+# ─── AI: Mac mini MLX (Tailscale 경유, Qwen3.5 기본 모델) ───
+MLX_ENDPOINT=http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions
 MLX_MODEL=mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit
 
-# ─── AI: GPU 서버 ───
-GPU_SERVER_IP=
-GPU_EMBED_PORT=11434
-
 # ─── AI: Claude API (종량제, 복잡한 분석 전용) ───
 CLAUDE_API_KEY=
 
-# ─── AI Gateway (GPU 서버) ───
-AI_GATEWAY_ENDPOINT=http://gpu-server:8080
+# ─── AI Gateway (같은 Docker 네트워크) ───
+AI_GATEWAY_ENDPOINT=http://ai-gateway:8080
 
-# ─── Synology NAS ───
-NAS_SMB_PATH=/Volumes/Document_Server
+# ─── NAS (NFS 마운트) ───
+NAS_NFS_PATH=/mnt/nas/Document_Server
 NAS_DOMAIN=ds1525.hyungi.net
 NAS_TAILSCALE_IP=100.101.79.37
 NAS_PORT=15001
@@ -51,7 +47,3 @@ TOTP_SECRET=
 
 # ─── 국가법령정보센터 (법령 모니터링) ───
 LAW_OC=
-
-# ─── TKSafety API (나중에 활성화) ───
-#TKSAFETY_HOST=tksafety.technicalkorea.net
-#TKSAFETY_PORT=
diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml
index c5fe68d..7197188 100644
--- a/docker-compose.yml
+++ b/docker-compose.yml
@@ -22,7 +22,7 @@ services:
     ports:
       - "3100:3100"
     volumes:
-      - ${NAS_SMB_PATH:-/Volumes/Document_Server}:/documents:ro
+      - ${NAS_NFS_PATH:-/mnt/nas/Document_Server}:/documents:ro
     healthcheck:
       test: ["CMD", "node", "-e", "fetch('http://localhost:3100/health').then(r=>{process.exit(r.ok?0:1)}).catch(()=>process.exit(1))"]
       interval: 10s
@@ -30,12 +30,40 @@ services:
       retries: 3
     restart: unless-stopped
 
+  ollama:
+    image: ollama/ollama
+    volumes:
+      - ollama_data:/root/.ollama
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: 1
+              capabilities: [gpu]
+    ports:
+      - "11434:11434"
+    restart: unless-stopped
+
+  ai-gateway:
+    build: ./gpu-server/services/ai-gateway
+    ports:
+      - "8081:8080"
+    environment:
+      - PRIMARY_ENDPOINT=http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions
+      - FALLBACK_ENDPOINT=http://ollama:11434/v1/chat/completions
+      - CLAUDE_API_KEY=${CLAUDE_API_KEY:-}
+      - DAILY_BUDGET_USD=${DAILY_BUDGET_USD:-5.00}
+    depends_on:
+      - ollama
+    restart: unless-stopped
+
   fastapi:
     build: ./app
     ports:
       - "8000:8000"
     volumes:
-      - ${NAS_SMB_PATH:-/Volumes/Document_Server}:/documents
+      - ${NAS_NFS_PATH:-/mnt/nas/Document_Server}:/documents
       - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
       - ./scripts:/app/scripts:ro
       - ./logs:/app/logs
@@ -62,8 +90,7 @@ services:
   caddy:
     image: caddy:2
     ports:
-      - "8080:80"
-      - "9443:443"
+      - "127.0.0.1:8080:80"
     volumes:
       - ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile
       - caddy_data:/data
@@ -75,3 +102,4 @@ services:
 volumes:
   pgdata:
   caddy_data:
+  ollama_data:
diff --git a/docs/architecture.md b/docs/architecture.md
index 4a06690..556f67f 100644
--- a/docs/architecture.md
+++ b/docs/architecture.md
@@ -542,7 +542,7 @@ POST /to-hwpx
 ### Caddy 설정 예시
 
 ```
-pkm.hyungi.net {
+document.hyungi.net {
     reverse_proxy localhost:8000  # FastAPI
 }
 
@@ -931,7 +931,7 @@ pkm-web/
 │   └── migrate_from_devonthink.py  ← v1 → v2 마이그레이션 스크립트
 │
 ├── docs/
-│   ├── architecture-v2.md          ← 이 문서
+│   ├── architecture.md             ← 이 문서
 │   └── deploy.md                   ← 배포 가이드
 │
 └── tests/
diff --git a/docs/deploy.md b/docs/deploy.md
index 8152f3c..809d5ff 100644
--- a/docs/deploy.md
+++ b/docs/deploy.md
@@ -65,7 +65,7 @@ curl http://localhost:3100/health
 ### 2-6. 외부 접근 (Caddy)
 
 Caddy가 자동으로 HTTPS 인증서를 발급한다.
-- `pkm.hyungi.net` → FastAPI (:8000)
+- `document.hyungi.net` → FastAPI (:8000)
 - `office.hyungi.net` → Synology Office (NAS 프록시)
 
 DNS 레코드가 Mac mini의 공인 IP를 가리켜야 한다.
diff --git a/docs/devlog.md b/docs/devlog.md
new file mode 100644
index 0000000..fafce2b
--- /dev/null
+++ b/docs/devlog.md
@@ -0,0 +1,181 @@
+# 개발 로그
+
+## 2026-04-02 — v2 전환 설계 완료
+
+### 결정 사항
+- DEVONthink 탈피 결정. v1의 구조적 한계(AppleScript 취약성, macOS GUI 의존, 13개 DB 복잡성)를 더 이상 감수하지 않기로 함
+- 자체 웹앱 방향 확정. 기술 스택: FastAPI + PostgreSQL/pgvector + SvelteKit + Docker
+- OmniFocus 탈피 → Synology Calendar (CalDAV VTODO)로 대체
+- Synology 서비스 활용 극대화: Office(문서 편집/미리보기), Drive(파일 관리), Calendar(태스크), MailPlus(이메일+알림)
+- Document_Server 전체를 Synology Drive가 관리. PKM 하위 폴더로 자동분류 영역 분리
+- 문서 "원본" 정의 확정: immutable(PDF, 수신 HWP 등) / editable(Synology Office 포맷) / note(Markdown)
+- .docx/.xlsx는 교환 형식으로 취급. 서버에 영구 보관하지 않음
+- 데이터 3계층: 원본(NAS) → 가공(PostgreSQL) → 파생(pgvector+캐시)
+- kordoc 통합 결정 (HWP/HWPX/PDF → Markdown 파싱, Node.js 마이크로서비스)
+- AI 전략: Qwen3.5-35B-A3B(MLX) 우선, Claude API는 종량제로 최후 수단. GPU 서버에 AI Gateway 배치
+- Anthropic 약관 확인: 구독 OAuth의 서드파티 사용은 약관상 금지(2026.01~). 자동화에는 API 키만 사용
+- NanoClaw는 선택적 확장(대화형 인터페이스)으로 위치, 핵심 파이프라인 비의존
+- 장기 로드맵: GPU 서버 확장 → 메인 서버 승격, Mac mini → Roon Core 전용, Synology 장기 유지
+
+### 산출물
+- `docs/architecture-v2.md` — 17개 섹션 + 부록 2개 (전체 시스템 설계)
+- 마이그레이션 계획서 — Step 1~5 (프로젝트 리네임+정리) + Phase 0~5 (v2 개발)
+- 프로젝트 리네임: DEVONThink_my server → hyungi_Document_Server
+
+### 배경 논의 (Cowork 세션)
+- v1에서 16개 커밋 중 절반 이상이 AppleScript 버그 수정이었던 점이 전환의 직접적 계기
+- Synology Office iframe 임베드로 DEVONthink 미리보기 대체 가능성 논의
+- HWP 대응으로 kordoc(광진구청 류승인 주무관 제작, MIT 라이선스) 조사 및 채택
+- 편집 가능 문서의 "원본이 뭐냐" 논의 → Synology Office 포맷이 원본, .docx/.xlsx는 교환용
+- 가공 데이터 보관 전략 논의 → 파일로 저장하지 않고 PostgreSQL에만 저장, 버전 추적으로 선택적 재가공
+
+## 2026-04-02 — 프로젝트 리네임 + v2 전환 실행
+
+### Step 1: 사전 정리 ✅
+- architecture-v2.md 커밋 (`852b7da`)
+- v1-archive 브랜치 + v1-final 태그 생성 (v1 상태 완벽 보존)
+
+### Step 2: v1 파일 정리 ✅
+- v1 전용 파일 git rm 완료 (`e48b6a2`)
+- 삭제: applescript/, launchd/, v1 scripts, v1 docs, tests/test_classify.py, requirements.txt
+- 유지: scripts/prompts/classify_document.txt, credentials.env.example (v2 필드로 갱신)
+
+### Step 3: Gitea 리포 리네임 + 로컬 폴더 리네임 ✅
+- Gitea: devonthink_home → hyungi_document_server
+- 로컬 폴더: DEVONThink_my server → hyungi_Document_Server
+- git remote set-url + git ls-remote 검증 + push 완료
+
+### Step 4: 문서 전면 재작성 ✅
+- CLAUDE.md — v2 기준으로 전면 재작성
+- README.md — 프로젝트명, 기술 스택, 디렉토리 구조 갱신
+- docs/deploy.md — Docker Compose 기반 배포 가이드로 교체
+- docs/claude-code-commands.md → docs/development-stages.md 변환
+- docs/architecture-v2.md → docs/architecture.md 승격
+
+### Step 5: v2 프로젝트 스캐폴딩 ✅
+- 전체 디렉토리 구조 생성 (app/, services/kordoc/, gpu-server/, frontend/, migrations/, tests/)
+- 동작하는 최소 코드 수준: FastAPI main.py, PostgreSQL 스키마, kordoc server.js, config.yaml 등
+- docker-compose.yml, Caddyfile, credentials.env.example 생성
+- tests/__init__.py + conftest.py 포함
+
+### Step 1~5 전체 완료.
+
+---
+
+## 2026-04-02 — Phase 0: 기반 구축 시작
+
+### users 테이블 + ORM 모델 추가 ✅
+- `migrations/001_initial_schema.sql`에 users 테이블 포함 (username, password_hash, totp_secret, is_active)
+- `app/models/user.py` — SQLAlchemy 2.0 Mapped 스타일 ORM 모델
+- architecture.md 섹션 6 스키마와 일치
+
+### Auth API 엔드포인트 구현 ✅
+- `app/api/auth.py` — 4개 엔드포인트: POST /login (JWT발급+TOTP), POST /refresh, GET /me, POST /change-password
+- `app/core/auth.py` — bcrypt 비밀번호 해싱, JWT 발급/검증, TOTP 검증, get_current_user 의존성
+- Pydantic 스키마: LoginRequest, TokenResponse, RefreshRequest, ChangePasswordRequest, UserResponse
+
+### main.py 라우터 등록 + health 강화 ✅
+- auth 라우터 등록: `/api/auth` prefix
+- health 엔드포인트에 DB 연결 상태 포함 (connected/disconnected)
+- lifespan 핸들러로 DB 초기화/정리
+### Docker 설정 수정 ✅
+### 초기 admin 유저 시드 스크립트 ✅
+
+### 셋업 위자드 구현 ✅ (`a601991`)
+- `app/api/setup.py` — 6개 엔드포인트: GET /status, POST /admin, POST /totp/init, POST /totp/verify, POST /verify-nas, GET / (HTML)
+- `app/templates/setup.html` — Jinja2 단일 HTML, Vanilla JS + qrcode.js CDN, 3단계 위자드
+- `app/main.py` — setup 라우터 등록 + 셋업 미들웨어 (유저 0명 시 /setup 리다이렉트, /health /docs 등 바이패스)
+- Rate Limiting: IP당 5분 내 5회 실패 시 차단
+- TOTP 흐름: init에서 secret 반환(DB 미저장) → verify에서 코드 검증 후 DB 저장
+- scripts/seed_admin.py CLI 백업 수단 유지
+- requirements.txt에 jinja2 추가
+
+### Phase 0 완료 기준 달성 상태
+- ✅ docker compose up → FastAPI 구동
+- ✅ DB 스키마 (users, documents, tasks, processing_queue)
+- ✅ JWT + TOTP 인증 (로그인, 토큰 갱신, 비밀번호 변경)
+- ✅ 셋업 위자드 (관리자 생성 + TOTP + NAS 확인)
+- ✅ /health — DB 연결 상태 포함
+- ✅ /docs — OpenAPI 문서
+- ⬜ NAS SMB 마운트 실제 검증 (Mac mini 배포 시)
+- ⬜ config.yaml 로딩 검증 (Mac mini 배포 시)
+
+---
+
+## 2026-04-02 — Phase 1: 데이터 마이그레이션 파이프라인 구현 완료
+
+### Step 1: kordoc /parse 실제 구현 ✅
+- `services/kordoc/server.js` — stub → 실제 파싱 구현 (kordoc ^1.7.0 + pdfjs-dist ^4.0.0)
+- HWP/HWPX/PDF → Markdown 변환, .md/.txt 직접 읽기, 이미지는 requires_ocr 플래그 반환
+- 타임아웃 30초, 파일 미존재 404, 파싱 실패 422
+
+### Step 2: 큐 소비자 인프라 ✅
+- `app/workers/queue_consumer.py` — APScheduler AsyncIOScheduler 1분 간격 실행
+- 배치 처리: extract=5, classify=3, embed=1
+- stage 체이닝: extract → classify → embed 자동 enqueue
+- stale 항목 자동 복구 (processing 상태 10분 초과)
+- `app/main.py` — lifespan에 APScheduler 연결, yield 후 shutdown 보장
+
+### Step 3: 텍스트 추출 워커 ✅
+- `app/workers/extract_worker.py` — 포맷별 분기 처리
+- KORDOC_FORMATS (hwp, hwpx, pdf) → kordoc HTTP POST
+- TEXT_FORMATS (md, txt, csv, json, xml, html) → 직접 파일 읽기
+- IMAGE_FORMATS → Phase 2 OCR로 연기
+
+### Step 4: AI 분류 워커 ✅
+- `app/workers/classify_worker.py` — extracted_text 8000자 → AIClient.classify() 호출
+- `app/ai/client.py` — strip_thinking(), parse_json_response() 추가 (v1 pkm_utils.py에서 포팅)
+- Qwen3.5의 <think> 태그 제거 + 비정형 JSON 파싱 로직
+
+### Step 5: 벡터 임베딩 워커 ✅
+- `app/workers/embed_worker.py` — nomic-embed-text-v1.5 (GPU 서버), 6000자 제한
+- GPU 서버 불가 시 graceful fail → 재시도
+
+### Step 6: DEVONthink 마이그레이션 스크립트 ✅
+- `scripts/migrate_from_devonthink.py` — --dry-run, --source-dir, --target-dir, --database-url 지원
+- DEVONthink 내보내기 → NAS PKM 구조 복사 + documents/processing_queue DB 등록
+
+### Phase 1 완료 기준 달성 상태
+- ✅ kordoc 파싱 (HWP/HWPX/PDF → Markdown)
+- ✅ 큐 소비자 + APScheduler 연동
+- ✅ extract → classify → embed 워커 3개
+- ✅ AI 클라이언트 think 태그 / JSON 파싱 보강
+- ✅ 마이그레이션 스크립트
+- ⬜ Step 7: 통합 테스트 + 배치 실행 (Mac mini 배포 후)
+
+---
+
+## 2026-04-02 — Phase 2: 핵심 기능 구현 완료 (`4b69533`)
+
+### 문서 CRUD API ✅
+- `app/api/documents.py` — 5개 엔드포인트
+- POST /api/documents/ — 파일 업로드 (Inbox 저장 + extract 큐 등록)
+- GET /api/documents/ — 목록 조회 (페이징 + domain/source/format 필터)
+- GET /api/documents/{id} — 단건 조회
+- PATCH /api/documents/{id} — 메타데이터 수동 수정
+- DELETE /api/documents/{id} — DB 삭제 (기본), ?delete_file=true로 파일도 삭제
+
+### 하이브리드 검색 API ✅
+- `app/api/search.py` — GET /api/search/?q={query}&mode={mode}
+- 4가지 모드: fts, trgm, vector, hybrid (기본)
+- hybrid 가중치: FTS 0.4 + Trigram 0.2 + Vector 0.4
+- 벡터 불가 시 FTS 0.6 + Trigram 0.4 폴백
+- 결과에 snippet(200자) 포함
+
+### 파일 워처 ✅
+- `app/workers/file_watcher.py` — Inbox 디렉토리 5분 간격 스캔
+- 신규 파일: Document 생성 + extract 큐 등록
+- 변경 파일: 해시 비교 → 재추출 큐 등록
+- .DS_Store, .tmp, .part 등 무시 파일 처리
+
+### 벡터 인덱스 마이그레이션 ✅
+- `migrations/002_vector_index.sql` — IVFFlat 인덱스 (cosine, lists=50)
+- 문서 수 증가 시 lists 값 조정 필요
+
+### Phase 2 완료 기준 달성 상태
+- ✅ 문서 CRUD API (업로드, 목록, 조회, 수정, 삭제)
+- ✅ 하이브리드 검색 (FTS + Trigram + Vector)
+- ✅ Inbox 파일 워처 (신규/변경 자동 감지 → 파이프라인 등록)
+- ✅ 처리 파이프라인 전체 동작 (upload/watch → extract → classify → embed → search)
+- ⬜ 문서 뷰어 UI (Phase 4로 이관)
+- ⬜ SvelteKit 프론트엔드 (Phase 4로 이관)
diff --git a/docs/gpu-migration-plan.md b/docs/gpu-migration-plan.md
new file mode 100644
index 0000000..76f6c00
--- /dev/null
+++ b/docs/gpu-migration-plan.md
@@ -0,0 +1,174 @@
+# GPU 서버 이전 + NFS 전환 — Claude Code 작업 지시서
+
+## 배경
+
+Phase 0~4 완료. 현재 Mac mini에서 Docker 전체 구동 중.
+GPU 서버(Ubuntu, RTX 4070 Ti Super)로 애플리케이션 이전.
+NAS NFS 마운트로 Synology Drive 데드락 해결.
+
+## 완료된 수동 작업
+
+- ✅ Step 1: NAS NFS 서버 설정 (DSM에서 NFS 활성화, NFSv4.1)
+- ✅ Step 2: GPU 서버 NFS 마운트 (`/mnt/nas/Document_Server`, fstab 등록 완료)
+- ✅ Step 6: Mac mini MLX 서버 외부 접근 확인 (100.76.254.116:8800 응답 확인)
+
+## 확정된 정보
+
+- Mac mini Tailscale IP: `100.76.254.116`
+- NAS 로컬 IP: `192.168.1.227`
+- GPU 서버 로컬 IP: `192.168.1.186`
+- NFS 마운트 경로: `/mnt/nas/Document_Server`
+- MLX 모델: `mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit` (Mac mini에서 계속 서빙)
+
+## 목표 구조
+
+```
+GPU 서버 (Ubuntu, 메인 서버):
+  Docker Compose 단일 파일:
+    - postgres, fastapi, kordoc-service, frontend, caddy
+    - ollama (NVIDIA GPU), ai-gateway
+  NFS → NAS /volume4/Document_Server (/mnt/nas/Document_Server)
+
+Mac mini M4 Pro (AI 서버만):
+  MLX Server: http://100.76.254.116:8800 (Qwen3.5-35B-A3B)
+
+NAS DS1525+ (파일 저장소):
+  NFS export → GPU 서버
+  Synology Office/Calendar/MailPlus 유지
+```
+
+---
+
+## Claude Code 작업 목록
+
+### 작업 1: docker-compose.yml 통합
+
+현재 루트 `docker-compose.yml` (Mac mini용)에 `gpu-server/docker-compose.yml`의 서비스를 통합.
+
+변경 사항:
+- `version: '3.8'` 제거 (Docker Compose V2 기준)
+- NAS 볼륨 변수: `NAS_SMB_PATH` → `NAS_NFS_PATH`, 기본값 `/mnt/nas/Document_Server`
+- Ollama 서비스 추가 (NVIDIA GPU runtime, ollama_data 볼륨)
+- AI Gateway 서비스 추가 (Ollama depends_on)
+- AI Gateway 환경변수: PRIMARY_ENDPOINT=http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions
+- Caddy 포트: `127.0.0.1:8080:80` 유지 (HTTPS는 앞단 프록시(UCG-Fiber)에서 처리, Caddy는 HTTP only)
+- ollama_data 볼륨 추가
+
+참고 — 현재 파일:
+- 루트 docker-compose.yml: postgres, kordoc-service, fastapi, frontend, caddy
+- gpu-server/docker-compose.yml: ollama, ai-gateway
+
+### 작업 2: config.yaml AI 엔드포인트 변경
+
+현재 → 변경:
+
+```yaml
+ai:
+  gateway:
+    endpoint: "http://ai-gateway:8080"           # gpu-server → ai-gateway (같은 Docker 네트워크)
+
+  models:
+    primary:
+      endpoint: "http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions"  # host.docker.internal → Mac mini Tailscale IP
+      # 나머지 동일
+
+    fallback:
+      endpoint: "http://ollama:11434/v1/chat/completions"  # gpu-server → ollama (같은 Docker 네트워크)
+      # 나머지 동일
+
+    embedding:
+      endpoint: "http://ollama:11434/api/embeddings"  # gpu-server → ollama
+
+    vision:
+      endpoint: "http://ollama:11434/api/generate"    # gpu-server → ollama
+
+    rerank:
+      endpoint: "http://ollama:11434/api/rerank"      # gpu-server → ollama
+```
+
+핵심: `gpu-server` 호스트명이 전부 `ollama` 또는 `ai-gateway`로 변경 (같은 Docker 네트워크).
+primary만 Mac mini Tailscale IP `100.76.254.116`으로 외부 호출.
+
+### 작업 3: credentials.env.example 갱신
+
+변경 사항:
+- `NAS_SMB_PATH` → `NAS_NFS_PATH=/mnt/nas/Document_Server`
+- `MLX_ENDPOINT` → `http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions`
+- `GPU_SERVER_IP` 항목 제거 (로컬이 됨)
+- `AI_GATEWAY_ENDPOINT` → `http://ai-gateway:8080` (같은 Docker 네트워크)
+- 주석 업데이트: "Mac mini MLX" → "Mac mini MLX (Tailscale 경유)"
+
+### 작업 4: Caddyfile 확인
+
+변경 불필요. 현재 상태 유지:
+- `auto_https off` + `http://document.hyungi.net` (HTTPS는 앞단 프록시 UCG-Fiber에서 처리)
+- Caddy 포트: `127.0.0.1:8080:80` (localhost 바인딩, 443 불필요)
+
+### 작업 5: 문서 업데이트
+
+#### CLAUDE.md — 네트워크 환경 섹션 갱신
+
+현재:
+```
+Mac mini M4 Pro (애플리케이션 서버):
+  - Docker Compose: FastAPI(:8000), PostgreSQL(:5432), kordoc(:3100), Caddy(:80,:443)
+  - MLX Server: http://localhost:8800/v1/chat/completions (Qwen3.5-35B-A3B)
+  - 외부 접근: document.hyungi.net (Caddy 프록시)
+```
+
+변경:
+```
+GPU 서버 (RTX 4070 Ti Super, Ubuntu, 메인 서버):
+  - Docker Compose: FastAPI(:8000), PostgreSQL(:5432), kordoc(:3100), Caddy(:8080, HTTP only), Ollama(:11434), AI Gateway(:8080), frontend(:3000)
+  - NFS 마운트: /mnt/nas/Document_Server → NAS /volume4/Document_Server
+  - 외부 접근: document.hyungi.net (Caddy 프록시)
+
+Mac mini M4 Pro (AI 서버):
+  - MLX Server: http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions (Qwen3.5-35B-A3B)
+  - Roon Core
+```
+
+GPU 서버 Tailscale IP도 추가. AI 모델 구성 섹션에서 primary endpoint 변경 반영.
+
+#### docs/architecture.md — 섹션 3 (인프라 역할 분담) 갱신
+
+Mac mini가 애플리케이션 서버 → GPU 서버가 메인 서버로 변경.
+Mac mini는 AI 서버(MLX)만 담당하는 것으로 변경.
+아스키 다이어그램 업데이트.
+
+#### docs/deploy.md — GPU 서버 기준 배포 가이드로 변경
+
+- 전제조건: NFS 마운트 (/mnt/nas/Document_Server)
+- clone 경로, docker compose 명령 등 GPU 서버 기준으로 변경
+- pg_dump/pg_restore 마이그레이션 절차 추가
+
+#### docs/devlog.md — GPU 이전 기록 추가
+
+Phase 1~2는 이미 기록됨. 아래 추가:
+
+1. Phase 3 완료 기록 (자동화 이전: law_monitor, mailplus_archive, daily_digest, automation_state, APScheduler cron) — 기록 안 되어 있으면 추가
+2. Phase 4 완료 기록 (SvelteKit UI: 로그인, 대시보드, 문서 탐색/검색, Inbox, 설정, Docker 통합) — 기록 안 되어 있으면 추가
+3. GPU 서버 이전 기록 (NFS 전환, docker-compose 통합, AI 엔드포인트 변경, Caddy HTTP only 구조)
+
+### 작업 6: gpu-server/docker-compose.yml 비활성화
+
+- 파일 상단에 주석 추가: "# 이 파일은 더 이상 사용하지 않음. 루트 docker-compose.yml로 통합됨."
+- 또는 gpu-server/docker-compose.yml.bak으로 리네임
+
+---
+
+## 작업 순서 (추천)
+
+1. docker-compose.yml 통합 (작업 1)
+2. config.yaml 변경 (작업 2)
+3. credentials.env.example 갱신 (작업 3)
+4. gpu-server/docker-compose.yml 비활성화 (작업 6)
+5. 문서 업데이트 (작업 5) — CLAUDE.md, architecture.md, deploy.md, devlog.md
+6. Caddyfile 확인 (작업 4)
+
+## 주의사항
+
+- credentials.env 자체는 git에 올리지 않음 (.gitignore). example만 수정.
+- Mac mini Tailscale IP `100.76.254.116`은 config.yaml에 직접 기입 (credentials.env에서 변수로 관리해도 됨)
+- NAS 경로: Docker 컨테이너 내부에서는 `/documents`로 접근 (기존과 동일)
+- GPU 서버 로컬 IP `192.168.1.186`은 NFS 마운트에만 사용, Docker 설정에는 불필요
diff --git a/gpu-server/docker-compose.yml b/gpu-server/docker-compose.yml
index 7f579fd..02a0ecf 100644
--- a/gpu-server/docker-compose.yml
+++ b/gpu-server/docker-compose.yml
@@ -1,4 +1,7 @@
-version: '3.8'
+# ═══════════════════════════════════════════════════
+# 이 파일은 더 이상 사용하지 않음.
+# 루트 docker-compose.yml로 통합됨 (2026-04-03).
+# ═══════════════════════════════════════════════════
 
 services:
   ollama: