모든 구성은 .env를 통해 수행됩니다. example.env를 복사하고 값을 입력하세요:
설정 수준
각 통합에는 중요도를 나타내는 설정 수준이 있습니다:
| 수준 | 의미 | 설정되지 않았을 때의 동작 |
|---|
| 필수 | 핵심 시스템 종속성 | 시스템 오류 발생 — 채팅 및 주요 기능이 작동하지 않음 |
| 권장 | 중요한 기능 활성화 | 우아한 성능 저하 — 기능이 명확하게 사용 불가능하지만 시스템은 실행됨 |
| 선택 | 향상 기능 | 투명한 성능 저하 — 시스템이 정상 작동하며, 기능만 없음 |
참고: 관리자가 설정한 모델(관리자 → 모델 페이지)은 LLM 환경 변수를 대체할 수 있습니다. 상태 확인은 두 소스를 모두 고려합니다.
프론트엔드 (로컬 개발 전용)
프론트엔드에는 로컬 개발 전용 별도의 env 파일이 있습니다: frontend/.env.local.
이 파일은 Docker에서 사용되지 않습니다. Docker 컨테이너 내에서 Next.js는 /api/*를 Python 백엔드로 내부적으로 프록시합니다 (포트 8000은 컨테이너 내부용이므로), 프론트엔드 env 파일이 필요하지 않습니다.
로컬 개발의 경우 기본값이 그대로 작동합니다 — 백엔드가 기본이 아닌 포트에서 실행되지 않는 한 frontend/.env.local을 생성할 필요가 없습니다.
필요한 경우 frontend/.env.local을 수동으로 생성하여 재정의할 수 있습니다:
echo 'NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:9000' > frontend/.env.local
| 변수 | 기본값 | 설명 |
|---|
NEXT_PUBLIC_API_URL | http://localhost:8000 (자동) | 브라우저가 직접 API 호출(OAuth 리다이렉트, 스트리밍)에 사용하는 백엔드 URL입니다. 설정되지 않은 경우 window.location에서 자동 감지됩니다 — 백엔드가 로컬에서 비표준 포트에서 실행되는 경우에만 재정의하세요. |
빌드 타임 참고: NEXT_PUBLIC_* 변수는 pnpm build 시점에 JS 번들에 포함됩니다. 런타임에 변경하는 것(예: 루트 .env를 통해)은 효과가 없습니다 — 이것이 로컬 개발 전용으로 frontend/.env.local에 있는 이유입니다.
LLM (필수)
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
LLM_API_KEY | 예 | — | LLM 제공자의 API 키 |
LLM_BASE_URL | 아니오 | https://api.openai.com/v1 | OpenAI 호환 API의 기본 URL |
LLM_MODEL | 아니오 | gpt-4o | 주 모델 — 계획, 분석 및 ReAct 에이전트에 사용됨 |
FAST_LLM_MODEL | 아니오 | (LLM_MODEL로 폴백) | 빠른 모델 — DAG 단계 실행에 사용됨 (더 저렴하고 빠름) |
LLM_TEMPERATURE | 아니오 | 0.7 | 기본 샘플링 온도 |
LLM_CONTEXT_SIZE | 아니오 | 128000 | 주 LLM의 컨텍스트 윈도우 크기 |
LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS | 아니오 | 64000 | 주 LLM의 호출당 최대 출력 토큰 |
FAST_LLM_API_KEY | 아니오 | (LLM_API_KEY로 폴백) | 빠른 모델 제공자의 API 키. 빠른 모델이 주 모델과 다른 제공자에서 호스팅될 때 사용 |
FAST_LLM_BASE_URL | 아니오 | (LLM_BASE_URL로 폴백) | 빠른 모델 제공자의 기본 URL |
FAST_LLM_TEMPERATURE | 아니오 | (LLM_TEMPERATURE로 폴백) | 빠른 모델의 샘플링 온도 |
FAST_LLM_CONTEXT_SIZE | 아니오 | (LLM_CONTEXT_SIZE로 폴백) | 빠른 LLM의 컨텍스트 윈도우 크기 |
FAST_LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS | 아니오 | (LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS로 폴백) | 빠른 LLM의 호출당 최대 출력 토큰 |
LLM_REASONING_EFFORT | 아니오 | (비활성화) | 지원되는 모델의 확장 사고 수준 (OpenAI o-series, Gemini 2.5+, Claude). 값: low, medium, high. LiteLLM은 이를 각 제공자의 기본 형식으로 자동 변환합니다. 모델의 사고 과정은 UI의 “thinking” 단계에 표시됩니다. |
LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS | 아니오 | (노력에서 자동) | Anthropic 사고를 위한 명시적 토큰 예산 (최소 1024). OpenAI/Gemini의 경우 노력 수준이 직접 사용됩니다. LLM_REASONING_EFFORT가 설정되었을 때만 유효합니다. |
LLM_JSON_MODE_ENABLED | 아니오 | true | ENV 구성 모델에 대해 response_format=json_object를 비활성화하려면 false로 설정합니다. AWS Bedrock으로 지원되는 제3자 릴레이를 사용할 때 필수 (최신 버전은 LiteLLM의 어시스턴트 프리필 주입을 거부하여 2번째 이상 에이전트 반복에서 ValidationException 발생). DB 구성 모델은 관리자 → 모델 → 고급 설정을 통해 모델별로 이를 재정의합니다. |
REASONING_LLM_MODEL | 아니오 | (LLM_MODEL로 폴백) | 추론 계층의 모델 이름. 깊은 분석이 필요한 작업에 사용됨 (예: DAG 계획, 계획 분석) |
REASONING_LLM_API_KEY | 아니오 | (LLM_API_KEY로 폴백) | 추론 모델 제공자의 API 키 |
REASONING_LLM_BASE_URL | 아니오 | (LLM_BASE_URL로 폴백) | 추론 모델 제공자의 기본 URL |
REASONING_LLM_TEMPERATURE | 아니오 | (LLM_TEMPERATURE로 폴백) | 추론 모델의 샘플링 온도 |
REASONING_LLM_CONTEXT_SIZE | 아니오 | (LLM_CONTEXT_SIZE로 폴백) | 추론 모델의 컨텍스트 윈도우 크기 |
REASONING_LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS | 아니오 | (LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS로 폴백) | 추론 모델의 호출당 최대 출력 토큰 |
REASONING_LLM_EFFORT | 아니오 | (LLM_REASONING_EFFORT로 폴백) | 추론 모델 계층의 추론 노력 수준. 값: low, medium, high |
REASONING_LLM_BUDGET | 아니오 | (LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS로 폴백) | 추론을 위한 토큰 예산 (주로 Anthropic). 추론 계층의 자동 계산 예산을 재정의합니다. |
해결 순서: 사용자 선호도 → 관리자 모델 (DB) → ENV 폴백. 관리자 → 모델에서 역할이 “General”인 관리자 모델이 구성된 경우, 이 ENV 변수는 폴백으로만 제공됩니다. 상태 확인은 두 소스를 모두 고려합니다.
확장 사고 (추론)
LLM_REASONING_EFFORT가 설정되면 FIM One은 모델의 확장 사고 기능을 활성화하여 내부 사고의 연쇄가 UI의 “thinking” 단계에 표시됩니다. FIM One은 LiteLLM을 사용하여 추론 노력 매개변수를 각 제공자의 기본 형식으로 자동으로 변환합니다.
지원되는 제공자
| 제공자 | LLM_BASE_URL | 작동 방식 | 추론 콘텐츠 반환? |
|---|
| OpenAI (o1 / o3 / o4-mini) | https://api.openai.com/v1 | reasoning_effort 기본적으로 전송됨 | 예 |
| Anthropic (Claude 3.7+) | https://api.anthropic.com/v1/ | LiteLLM이 기본 Anthropic API를 통해 thinking 매개변수로 라우팅 | 예 |
| Google Gemini (2.5+) | https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ | reasoning_effort를 호환성 엔드포인트로 전송 | 예 |
LLM_BASE_URL에서 제공자를 자동으로 감지하고 올바른 API 형식으로 매핑합니다. 알 수 없는 URL은 OpenAI 호환으로 처리됩니다.
중요한 주의사항
타사 프록시 / 사용자 정의 엔드포인트는 보장되지 않습니다.
LLM_BASE_URL이 타사 API 프록시(예: OpenRouter, one-api, 사용자 정의 게이트웨이)를 가리키는 경우, LiteLLM은 URL을 기반으로 올바르게 라우팅하려고 시도합니다. 그러나 프록시가 비표준 형식을 예상하는 경우 추론이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 프록시의 예상 매개변수 형식에 대해서는 프록시의 설명서를 참조하세요.
추론 활성화 시 온도 제약
일부 제공자는 추론이 활성화되었을 때 온도 제약을 적용합니다:
- Anthropic: 확장 사고가 활성화되면
temperature=1이 필수입니다. Anthropic에서 확장 사고를 사용하는 경우 LLM_TEMPERATURE=1을 반드시 설정해야 합니다 — Anthropic은 사고가 활성화되었을 때 다른 값을 거부합니다.
- OpenAI GPT-5.x: 항상
temperature=1만 지원합니다. LiteLLM의 drop_params 필터링이 이를 자동으로 처리합니다 — 지원되지 않는 온도 값은 자동으로 삭제됩니다. GPT-5.x의 경우 사용자 조치가 필요하지 않습니다.
LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS 작동 방식
이 변수는 주로 Anthropic 경로에서 의미가 있습니다. 설정되면 자동 계산된 예산을 재정의하고 LiteLLM을 통해 thinking 매개변수에서 budget_tokens로 전송됩니다. 설정되지 않으면 예산은 LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS x 노력 비율에서 파생됩니다:
LLM_REASONING_EFFORT | 예산 비율 | 예시 (max_tokens = 64000) |
|---|
low | 20% | 12,800 tokens |
medium | 50% | 32,000 tokens |
high | 80% | 51,200 tokens |
reasoning_effort 수준에 따라 토큰 할당을 내부적으로 처리합니다 — LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS는 영향을 미치지 않습니다.
에이전트 실행
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
REACT_MAX_ITERATIONS | 아니오 | 20 | ReAct 요청당 최대 도구 호출 반복 횟수 |
MAX_CONCURRENCY | 아니오 | 5 | DAG 실행기에서 최대 병렬 단계 수 |
DAG_STEP_MAX_ITERATIONS | 아니오 | 15 | 각 DAG 단계 내 최대 도구 호출 반복 횟수 |
DAG_MAX_REPLAN_ROUNDS | 아니오 | 3 | 목표 달성 실패 시 최대 자율 재계획 시도 횟수 |
DAG_REPLAN_STOP_CONFIDENCE | 아니오 | 0.8 | 에이전트가 목표 달성 불가능하다고 판단하는 신뢰도가 이 임계값을 초과할 때 재시도 중단 (0.0 = 조기 중단 안 함, 1.0 = 모든 실패 시 중단) |
DAG_TOOL_CACHE | 아니오 | true | 단일 DAG 실행 내에서 동일한 도구 호출 캐싱. 키별 비동기 잠금으로 동시성 제어. 캐싱을 비활성화하려면 false로 설정 |
DAG_STEP_VERIFICATION | 아니오 | false | 각 DAG 단계 완료 후 LLM 기반 품질 검사 활성화. 실패 시 검증 피드백과 함께 단계가 한 번 재시도됨. 지연 시간이 증가하지만 결과 정확도 향상 |
AUTO_ROUTING | 아니오 | true | 자동 쿼리 분류 활성화. 빠른 LLM이 각 쿼리를 분석하여 ReAct(단일 단계) 또는 DAG(다중 단계) 실행 모드로 라우팅. /api/auto 엔드포인트가 이를 사용. 명시적 모드 선택을 요구하려면 false로 설정 |
웹 도구 (선택사항)
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
JINA_API_KEY | 아니오 | — | Jina API 키 — 임베딩 및 리랭커에도 사용됨; jina.ai에서 발급받기 |
TAVILY_API_KEY | 아니오 | — | Tavily Search API 키 (WEB_SEARCH_PROVIDER가 설정되지 않은 경우 자동 선택됨) |
BRAVE_API_KEY | 아니오 | — | Brave Search API 키 (WEB_SEARCH_PROVIDER가 설정되지 않은 경우 자동 선택됨) |
WEB_SEARCH_PROVIDER | 아니오 | jina | 검색 제공자 선택: jina / tavily / brave |
WEB_FETCH_PROVIDER | 아니오 | jina (키가 설정된 경우, 그 외 httpx) | 페치 제공자: jina / httpx |
RAG 및 지식 베이스 (권장)
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
EMBEDDING_MODEL | 아니오 | jina-embeddings-v3 | 임베딩 모델 식별자 |
EMBEDDING_DIMENSION | 아니오 | 1024 | 임베딩 벡터 차원 |
EMBEDDING_API_KEY | 아니오 | (uses JINA_API_KEY) | 다른 임베딩 제공자를 위한 API 키 재정의 |
EMBEDDING_BASE_URL | 아니오 | https://api.jina.ai/v1 | 다른 임베딩 제공자를 위한 기본 URL 재정의 |
RETRIEVAL_MODE | 아니오 | grounding | grounding (인용/충돌/신뢰도가 포함된 전체 파이프라인) 또는 simple (기본 RAG) |
RERANKER_MODEL | 아니오 | jina-reranker-v2-base-multilingual | 리랭커 모델 식별자 |
RERANKER_PROVIDER | 아니오 | jina | 리랭커 제공자: jina / cohere / openai |
COHERE_API_KEY | 아니오 | — | Cohere API 키 (설정 시 Cohere 리랭커 자동 선택) |
COHERE_RERANKER_MODEL | 아니오 | rerank-multilingual-v3.0 | Cohere 리랭커 모델 |
VECTOR_STORE_DIR | 아니오 | ./data/vector_store | LanceDB 벡터 저장소 데이터 디렉토리 |
임베딩은 지식 베이스 기능에 권장됩니다. 리랭커는 선택사항입니다 — 융합 스코어링을 사용하여 리랭커 없이도 검색이 작동합니다.
코드 실행
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
CODE_EXEC_BACKEND | 아니오 | local | local (직접 호스트 실행) 또는 docker (격리된 컨테이너) |
DOCKER_PYTHON_IMAGE | 아니오 | python:3.11-slim | Python 실행용 Docker 이미지 |
DOCKER_NODE_IMAGE | 아니오 | node:20-slim | Node.js 실행용 Docker 이미지 |
DOCKER_SHELL_IMAGE | 아니오 | python:3.11-slim | 셸 실행용 Docker 이미지 |
DOCKER_MEMORY | 아니오 | (Docker 기본값) | 컨테이너당 RAM 제한 (예: 256m, 512m, 1g) |
DOCKER_CPUS | 아니오 | (Docker 기본값) | 컨테이너당 CPU 할당량 (예: 0.5, 1.0) |
SANDBOX_TIMEOUT | 아니오 | 120 | 기본 실행 타임아웃(초) |
DOCKER_HOST_DATA_DIR | 아니오 | (설정되지 않음) | ./data 볼륨 마운트의 호스트 측 절대 경로. DooD(Docker-outside-of-Docker) 배포에 필수이며, docker-compose.yml은 ${PWD}/data를 통해 자동으로 설정합니다. |
보안: local 모드는 AI가 생성한 코드를 호스트에서 직접 실행합니다. 인터넷 공개 또는 다중 사용자 배포의 경우, 항상 CODE_EXEC_BACKEND=docker로 설정하세요.
도구 아티팩트
도구 실행(코드 실행, 템플릿 렌더링, 이미지 생성)으로 생성된 파일의 크기 제한입니다.
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
MAX_ARTIFACT_SIZE | 아니오 | 10485760 (10 MB) | 단일 아티팩트 파일의 최대 크기(바이트) |
MAX_ARTIFACTS_TOTAL | 아니오 | 52428800 (50 MB) | 세션당 총 아티팩트의 최대 크기(바이트) |
이미지 생성 (선택사항)
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
IMAGE_GEN_PROVIDER | 아니오 | google | google (Gemini 네이티브 API) 또는 openai (OpenAI 호환 /v1/images/generations) |
IMAGE_GEN_API_KEY | 아니오 | — | Google AI Studio 키 (google) 또는 프록시/OpenAI API 키 (openai) |
IMAGE_GEN_MODEL | 아니오 | gemini-3.1-flash-image-preview | 이미지 생성 모델 (예: dall-e-3, gemini-nano-banana-2) |
IMAGE_GEN_BASE_URL | 아니오 | (공급자별) | Google: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta; OpenAI: https://api.openai.com/v1 |
이메일 (SMTP) (권장)
SMTP_HOST, SMTP_USER, SMTP_PASS가 모두 설정되면 email_send 내장 도구를 자동으로 등록합니다.
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
SMTP_HOST | 조건부 | — | SMTP 서버 호스트명 |
SMTP_PORT | 아니오 | 465 | SMTP 포트 |
SMTP_SSL | 아니오 | ssl | TLS 모드: ssl (포트 465) / tls (STARTTLS, 포트 587) / "" (평문) |
SMTP_USER | 조건부 | — | SMTP 로그인 사용자명 |
SMTP_PASS | 조건부 | — | SMTP 로그인 비밀번호 |
SMTP_FROM | 아니오 | (uses SMTP_USER) | From 헤더에 표시되는 발신자 주소 |
SMTP_FROM_NAME | 아니오 | — | From 헤더에 표시되는 표시 이름 |
SMTP_ALLOWED_DOMAINS | 아니오 | — | 쉼표로 구분된 도메인 허용 목록 (예: example.com,corp.io); 나열된 도메인 외의 수신자 차단 |
SMTP_ALLOWED_ADDRESSES | 아니오 | — | 쉼표로 구분된 정확한 주소 허용 목록; SMTP_ALLOWED_DOMAINS과 함께 사용; 모든 수신자를 허용하려면 둘 다 설정하지 않음 (공유 메일박스의 경우 권장하지 않음) |
커넥터
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
CONNECTOR_RESPONSE_MAX_CHARS | 아니오 | 50000 | 비배열 JSON / 일반 텍스트 커넥터 응답의 최대 문자 수 |
CONNECTOR_RESPONSE_MAX_ITEMS | 아니오 | 10 | 커넥터 응답이 JSON 배열일 때 유지할 최대 배열 항목 수 |
CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY | 아니오 | (설정되지 않음) | 커넥터 자격증명 blob에 대한 Fernet 암호화 키. 설정되면 connector_credentials에 저장된 인증 토큰이 저장 시 암호화됩니다. 설정되지 않으면 자격증명이 일반 텍스트 JSON으로 저장됩니다(하위 호환성). 이 키를 변경하면 기존의 모든 암호화된 자격증명이 무효화됩니다. |
플랫폼
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
DATABASE_URL | 아니오 | sqlite+aiosqlite:///./data/fim_one.db | 데이터베이스 연결 문자열. SQLite (설정 불필요): sqlite+aiosqlite:///./data/fim_one.db. PostgreSQL (프로덕션): postgresql+asyncpg://user:pass@localhost:5432/fim_one. Docker Compose는 PostgreSQL을 자동으로 설정합니다. |
JWT_SECRET_KEY | 아니오 | CHANGE_ME | JWT 토큰 서명용 비밀 키. 플레이스홀더 값 CHANGE_ME (또는 기타 레거시 기본값)는 첫 시작 시 안전한 256비트 난수 키를 자동 생성하도록 트리거하며, 이는 .env에 다시 작성됩니다. 프로덕션에서는 명시적으로 설정하여 재시작 및 복제본 전체에서 토큰이 유효하게 유지되도록 하세요. |
CORS_ORIGINS | 아니오 | — | 기본 localhost 항목 외에 허용되는 추가 CORS 원본의 쉼표로 구분된 목록. 프론트엔드가 비localhost 도메인에서 실행될 때 필수입니다 (예: https://app.example.com). |
UPLOADS_DIR | 아니오 | ./uploads | 업로드된 파일용 디렉토리 |
MAX_UPLOAD_SIZE_MB | 아니오 | 50 | 최대 파일 업로드 크기(메가바이트 단위, 백엔드 적용) |
NEXT_PUBLIC_MAX_UPLOAD_SIZE_MB | 아니오 | 50 | 프론트엔드 UI에 표시되는 최대 파일 업로드 크기. 빌드 타임 변수 — MAX_UPLOAD_SIZE_MB와 일치해야 합니다. |
MCP_SERVERS | 아니오 | — | MCP 서버 구성의 JSON 배열 (uv sync --extra mcp 필요) |
ALLOW_STDIO_MCP | 아니오 | false | stdio MCP 서버 허용. 신뢰할 수 있는 로컬 배포에서만 true로 설정하세요 |
ALLOWED_STDIO_COMMANDS | 아니오 | npx,uvx,node,python,python3,deno,bun | stdio MCP 서버에 허용되는 기본 명령의 쉼표로 구분된 목록. ALLOW_STDIO_MCP=true일 때만 적용됩니다 |
LOG_LEVEL | 아니오 | INFO | 로깅 수준: DEBUG / INFO / WARNING / ERROR / CRITICAL |
REDIS_URL | 아니오 | — | 워커 간 인터럽트 릴레이용 Redis 연결 URL. Docker Compose에서 자동 구성됩니다. 로컬 다중 워커 설정(WORKERS>1)에만 필요합니다. |
WORKERS | 아니오 | 1 | Uvicorn 워커 프로세스. 1은 안전하며 외부 서비스가 필요하지 않습니다. >1 PostgreSQL 필수 (SQLite는 단일 쓰기). 인증, OAuth 및 파일 작업은 완전히 다중 워커 안전입니다 (JWT 기반). 제한 사항: REDIS_URL 없이는 스트림 중 인터럽트/주입이 동일한 워커 프로세스 내에서만 작동합니다. Docker Compose는 Redis를 자동으로 구성합니다. |
OAuth (선택 사항)
공급자에 대해 CLIENT_ID와 CLIENT_SECRET이 모두 설정되면 로그인 페이지에 해당 OAuth 버튼이 자동으로 표시됩니다.
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
GITHUB_CLIENT_ID | 아니오 | — | GitHub OAuth App 클라이언트 ID. github.com/settings/developers → OAuth Apps에서 생성 |
GITHUB_CLIENT_SECRET | 아니오 | — | GitHub OAuth App 클라이언트 시크릿 |
GOOGLE_CLIENT_ID | 아니오 | — | Google OAuth 클라이언트 ID. console.cloud.google.com/apis/credentials에서 생성 |
GOOGLE_CLIENT_SECRET | 아니오 | — | Google OAuth 클라이언트 시크릿 |
DISCORD_CLIENT_ID | 아니오 | — | Discord OAuth2 클라이언트 ID. discord.com/developers에서 생성 |
DISCORD_CLIENT_SECRET | 아니오 | — | Discord OAuth2 클라이언트 시크릿 |
FEISHU_APP_ID | 아니오 | — | Feishu (Lark) App ID. open.feishu.cn에서 생성. contact:user.email:readonly 권한 필요 |
FEISHU_APP_SECRET | 아니오 | — | Feishu (Lark) App Secret |
FRONTEND_URL | 프로덕션 | http://localhost:3000 | OAuth 완료 후 브라우저가 이동할 위치. 프로덕션에서 설정 필수 (예: https://yourdomain.com) |
API_BASE_URL | 프로덕션 | http://localhost:8000 | 외부에서 접근 가능한 백엔드 URL, OAuth 콜백 URL 구성에 사용. 프로덕션에서 설정 필수 |
NEXT_PUBLIC_API_URL | 프로덕션 | (자동 감지: <hostname>:8000) | OAuth 리다이렉트를 위한 브라우저 측 API 기본 URL. 이것은 프론트엔드 빌드 타임 변수입니다 — 로컬 개발의 경우 frontend/.env.local에서 설정하거나, 커스텀 프로덕션 배포의 경우 Docker 빌드 인자로 전달하세요. 자동 감지는 표준 리버스 프록시 설정(포트 80/443)에서 작동합니다. |
프로덕션 = 로컬에서는 선택 사항(기본값 작동), 하지만 인터넷에 노출된 배포의 경우 필수입니다.
각 제공자에 등록할 OAuth 콜백 URL
백엔드는 콜백 URL을 다음과 같이 구성합니다: {API_BASE_URL}/api/auth/oauth/{provider}/callback
| 제공자 | 등록할 콜백 URL |
|---|
| GitHub | https://yourdomain.com/api/auth/oauth/github/callback |
| Google | https://yourdomain.com/api/auth/oauth/google/callback |
| Discord | https://yourdomain.com/api/auth/oauth/discord/callback |
분석 (선택사항)
모든 분석 제공자는 선택사항입니다. 원하는 조합으로 설정하면 모든 활성 제공자가 동시에 로드됩니다. 분석을 완전히 비활성화하려면 모두 비워두세요 (로컬 개발에 권장).
| 변수 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|
NEXT_PUBLIC_GA_MEASUREMENT_ID | 아니오 | — | Google Analytics 4 측정 ID (예: G-XXXXXXXXXX). analytics.google.com에서 발급받으세요 |
NEXT_PUBLIC_UMAMI_SCRIPT_URL | 아니오 | — | Umami 분석 스크립트 URL (예: https://your-umami.com/script.js). 자체 호스팅, 개인정보 보호 친화적 대안 — umami.is |
NEXT_PUBLIC_UMAMI_WEBSITE_ID | 아니오 | — | Umami 웹사이트 ID. NEXT_PUBLIC_UMAMI_SCRIPT_URL이 설정되어 있을 때 필수 |
NEXT_PUBLIC_PLAUSIBLE_DOMAIN | 아니오 | — | Plausible 분석 도메인 (예: yourdomain.com). 경량, 개인정보 보호 친화적 — plausible.io |
NEXT_PUBLIC_PLAUSIBLE_SCRIPT_URL | 아니오 | https://plausible.io/js/script.js | 자체 호스팅 인스턴스용 커스텀 Plausible 스크립트 URL |
모든 NEXT_PUBLIC_* 분석 변수는 빌드 타임입니다 — 변경사항이 적용되려면 프론트엔드를 다시 빌드해야 합니다.
