music-lab 신규 서비스 추가 (AI 음악 생성 + 라이브러리 관리)

- music-lab/ 신규 서비스 (포트 18600)
  - POST /api/music/generate     비동기 음악 생성 (task_id 반환)
  - GET  /api/music/status/:id   폴링 (queued→processing→succeeded/failed)
  - GET  /api/music/library      라이브러리 조회
  - POST /api/music/library      트랙 수동 추가
  - DELETE /api/music/library/:id 트랙 삭제 (파일 포함)
- SQLite: music_tasks + music_library 테이블
- 생성 완료 시 라이브러리 자동 등록
- AI 서버 응답: binary audio / JSON audio_url 모두 지원
- nginx: /api/music/ 프록시 + /media/music/ 오디오 파일 직접 서빙
- docker-compose: music-lab 서비스 + frontend 볼륨 마운트 추가
- CLAUDE.md 업데이트

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -0,0 +1,287 @@
+# CLAUDE.md — web-backend 프로젝트 가이드
+
+> Claude Code가 이 프로젝트를 작업할 때 참조하는 설정 및 구조 문서.
+
+---
+
+## 1. 프로젝트 개요
+
+Synology NAS 기반의 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
+- **서비스**: lotto-lab, stock-lab, travel-album, music-lab, deployer
+- **프론트엔드**: 별도 레포 (React + Vite SPA), 빌드 산출물만 NAS에 배포
+- **인프라**: Docker Compose + Nginx(리버스 프록시) + Gitea Webhook 자동 배포
+
+---
+
+## 2. NAS 환경
+
+| 항목 | 값 |
+|------|----|
+| 장비 | Synology NAS |
+| CPU | Intel Celeron J4025 (2 Core, 2.0 GHz) |
+| 메모리 | 18 GB |
+| Docker | Synology Container Manager |
+| Git 서버 | Gitea (self-hosted, NAS 내부) |
+| AI 서버 | Windows PC (192.168.45.59:8000) — NVIDIA 3070 Ti + Ollama |
+
+---
+
+## 3. NAS 디렉토리 구조
+
+```
+/volume1
+├── docker/webpage/          # 운영 런타임 (Docker Compose 실행 위치)
+│   ├── backend/             # lotto-backend 소스 (rsync 동기화)
+│   ├── stock-lab/           # stock-lab 소스 (rsync 동기화)
+│   ├── travel-proxy/        # travel-proxy 소스 (rsync 동기화)
+│   ├── deployer/            # deployer 소스 (rsync 동기화)
+│   ├── nginx/default.conf   # Nginx 설정
+│   ├── scripts/deploy.sh    # Webhook 트리거 배포 스크립트
+│   ├── docker-compose.yml
+│   ├── .env                 # 운영 환경변수
+│   ├── data/lotto.db        # SQLite DB
+│   └── data/music/          # 생성된 오디오 파일 (music-lab)
+│
+├── workspace/web-page-backend/  # Git 레포 클론 위치 (REPO_PATH)
+│
+└── web/images/webPage/travel/   # 원본 여행 사진 (RO 마운트)
+```
+
+---
+
+## 4. Docker 서비스 & 포트
+
+| 컨테이너 | 포트 | 역할 |
+|---------|------|------|
+| `lotto-backend` | 18000 | 로또 데이터 수집·분석·추천 API |
+| `stock-lab` | 18500 | 주식 뉴스·AI 분석·KIS API 연동 |
+| `music-lab` | 18600 | AI 음악 생성·라이브러리 관리 API |
+| `travel-proxy` | 19000 | 여행 사진 API + 썸네일 생성 |
+| `lotto-frontend` (nginx) | 8080 | 정적 SPA 서빙 + API 리버스 프록시 |
+| `webpage-deployer` | 19010 | Gitea Webhook 수신 → 자동 배포 |
+
+---
+
+## 5. Nginx 라우팅 규칙
+
+| 경로 | 프록시 대상 | 비고 |
+|------|------------|------|
+| `/api/` | `lotto-backend:8000` | lotto API (기본) |
+| `/api/travel/` | `travel-proxy:8000` | travel API |
+| `/api/stock/` | `stock-lab:8000` | stock API |
+| `/api/trade/` | `stock-lab:8000` | KIS 실계좌 API |
+| `/api/portfolio` | `stock-lab:8000` | trailing slash 유무 모두 매칭 |
+| `/api/music/` | `music-lab:8000` | AI 음악 생성·라이브러리 API |
+| `/webhook`, `/webhook/` | `deployer:9000` | Gitea Webhook |
+| `/media/music/` | `/data/music/` (파일 직접 서빙) | 생성된 오디오 파일 |
+| `/media/travel/.thumb/` | `/data/thumbs/` (파일 직접 서빙) | 썸네일 캐시 |
+| `/media/travel/` | `/data/travel/` (파일 직접 서빙) | 원본 사진 |
+| `/assets/` | 정적 파일 (장기 캐시) | Vite 해시 파일 |
+| `/` | SPA fallback (`try_files → index.html`) | |
+
+---
+
+## 6. 기술 스택
+
+| 레이어 | 기술 |
+|--------|------|
+| Backend 언어 | Python 3.12 |
+| API 프레임워크 | FastAPI |
+| DB | SQLite (`/app/data/*.db`) |
+| 스케줄러 | APScheduler |
+| 컨테이너 | Docker (`python:3.12-slim` 기반) |
+| AI 연동 | Ollama (Llama 3.1) — Windows PC (192.168.45.59) |
+| 주식 API | KIS (한국투자증권) Open API |
+
+---
+
+## 7. 자동 배포 흐름
+
+```
+개발자 git push → Gitea → Webhook (HMAC SHA256 검증)
+  → deployer 컨테이너 → /scripts/deploy.sh
+  → rsync(REPO→RUNTIME) → docker compose up -d --build
+```
+
+- **배포 스크립트 위치**: `scripts/deploy-nas.sh` (레포) / `scripts/deploy.sh` (런타임)
+- **환경변수 파일**: `.env` (RUNTIME_PATH, REPO_PATH, PHOTO_PATH, PUID, PGID 등)
+- **백업**: `.releases/` 디렉토리에 자동 백업
+
+---
+
+## 8. 로컬 개발 환경
+
+```bash
+# .env 기본값으로 즉시 실행 가능 (RUNTIME_PATH=., PHOTO_PATH=./mock_data/photos)
+docker compose up -d
+```
+
+| 서비스 | 로컬 URL |
+|--------|----------|
+| Frontend + API | http://localhost:8080 |
+| Lotto Backend | http://localhost:18000 |
+| Travel API | http://localhost:19000 |
+| Stock Lab | http://localhost:18500 |
+
+---
+
+## 9. 서비스별 핵심 정보
+
+### lotto-lab (backend/)
+- DB: `/app/data/lotto.db`
+- 데이터 소스: `smok95.github.io/lotto/results/`
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `recommender.py`, `collector.py`, `checker.py`, `generator.py`, `analyzer.py`, `utils.py`
+
+**lotto.db 테이블**
+
+| 테이블 | 설명 |
+|--------|------|
+| `draws` | 로또 당첨번호 |
+| `recommendations` | 추천 이력 (즐겨찾기·태그·채점 포함) |
+| `simulation_runs` | 시뮬레이션 실행 기록 |
+| `simulation_candidates` | 시뮬레이션 후보 (점수 5종) |
+| `best_picks` | 현재 활성 최적 번호 20개 (`is_active` 플래그로 교체) |
+| `todos` | 투두리스트 (UUID PK) |
+| `blog_posts` | 블로그 글 (tags: JSON 배열) |
+
+**스케줄러 job**
+- 09:10 / 21:10 매일 — 당첨번호 동기화 + 채점 (`sync_latest` → `check_results_for_draw`)
+- 00:05, 04:05, 08:05, 12:05, 16:05, 20:05 — 몬테카를로 시뮬레이션 (20,000후보 → 상위100 → best_picks 20개 교체)
+
+**lotto-lab API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| GET | `/api/lotto/latest` | 최신 당첨번호 |
+| GET | `/api/lotto/{drw_no}` | 특정 회차 |
+| GET | `/api/lotto/stats` | 번호 빈도 통계 |
+| GET | `/api/lotto/analysis` | 5가지 통계 분석 리포트 |
+| GET | `/api/lotto/best` | 시뮬레이션 최적 번호 (기본 20쌍) |
+| GET | `/api/lotto/simulation` | 시뮬레이션 상세 결과 |
+| GET | `/api/lotto/recommend` | 통계 기반 추천 |
+| GET | `/api/lotto/recommend/heatmap` | 히트맵 기반 추천 |
+| GET | `/api/lotto/recommend/batch` | 배치 추천 |
+| POST | `/api/lotto/recommend/batch` | 배치 추천 저장 |
+| POST | `/api/admin/simulate` | 시뮬레이션 수동 실행 |
+| POST | `/api/admin/sync_latest` | 당첨번호 수동 동기화 |
+| GET | `/api/history` | 추천 이력 (limit, offset, favorite, tag, sort) |
+| PATCH | `/api/history/{id}` | 즐겨찾기·메모·태그 수정 |
+| DELETE | `/api/history/{id}` | 삭제 |
+| GET | `/api/todos` | 투두 전체 목록 |
+| POST | `/api/todos` | 투두 생성 (status: todo\|in_progress\|done) |
+| PUT | `/api/todos/{id}` | 투두 수정 |
+| DELETE | `/api/todos/done` | 완료 항목 일괄 삭제 |
+| DELETE | `/api/todos/{id}` | 투두 개별 삭제 |
+| GET | `/api/blog/posts` | 블로그 글 목록 (`{"posts": [...]}`, date DESC) |
+| POST | `/api/blog/posts` | 블로그 글 생성 (date 미입력 시 오늘) |
+| PUT | `/api/blog/posts/{id}` | 블로그 글 수정 |
+| DELETE | `/api/blog/posts/{id}` | 블로그 글 삭제 |
+
+### stock-lab (stock-lab/)
+- Windows AI 서버 연동: `WINDOWS_AI_SERVER_URL=http://192.168.45.59:8000`
+- KIS API 연동으로 실계좌 잔고·거래 조회
+- 뉴스 스크래핑: 네이버 증권 + 해외 사이트
+- DB: `/app/data/stock.db` (articles, portfolio, broker_cash, asset_snapshots, sell_history 테이블)
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `scraper.py`, `price_fetcher.py`, `holidays.json`
+
+**stock-lab API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| GET | `/api/stock/news` | 뉴스 조회 (`limit`, `category` 파라미터) |
+| GET | `/api/stock/indices` | 주요 지표 실시간 조회 |
+| POST | `/api/stock/scrap` | 수동 뉴스 스크랩 트리거 |
+| GET | `/api/trade/balance` | 실계좌 잔고 조회 (Windows AI 서버 프록시) |
+| POST | `/api/trade/order` | 주식 주문 (Windows AI 서버 프록시) |
+| GET | `/api/portfolio` | 포트폴리오 전체 조회 (현재가·손익·예수금 포함) |
+| POST | `/api/portfolio` | 종목 추가 |
+| PUT | `/api/portfolio/{id}` | 종목 수정 |
+| DELETE | `/api/portfolio/{id}` | 종목 삭제 |
+| GET | `/api/portfolio/cash` | 예수금 전체 조회 |
+| PUT | `/api/portfolio/cash` | 예수금 등록·수정 (upsert) |
+| DELETE | `/api/portfolio/cash/{broker}` | 예수금 삭제 |
+| POST | `/api/portfolio/snapshot` | 총 자산 스냅샷 수동 저장 |
+| GET | `/api/portfolio/snapshot/history` | 스냅샷 이력 조회 (`days=0`: 전체, `days=N`: 최근 N건) |
+| GET | `/api/portfolio/sell-history` | 매도 내역 조회 (`broker`, `days` 필터 선택) |
+| POST | `/api/portfolio/sell-history` | 매도 기록 저장 (id 포함 레코드 반환) |
+| PUT | `/api/portfolio/sell-history/{id}` | 매도 기록 수정 (수정된 레코드 반환) |
+| DELETE | `/api/portfolio/sell-history/{id}` | 매도 기록 삭제 |
+
+**매도 히스토리 (`sell_history`)**
+- 독립 테이블 — `portfolio` 테이블과 별개로 관리
+- `sold_at`: UTC ISO8601 형식 (`new Date().toISOString()`)
+- `realized_profit` / `realized_rate`: 프론트 계산값 저장 (백엔드 재계산 무방)
+- 응답 정렬: `sold_at DESC` (최신순)
+
+**총 자산 스냅샷 (`asset_snapshots`)**
+- 평일 15:40 APScheduler 자동 실행 (`save_daily_snapshot`)
+- 공휴일 판별: `holidays.json` (매년 수동 갱신, KRX 기준) → `is_market_open()` 함수
+- 같은 날 중복 저장 시 upsert (date UNIQUE 제약)
+- 수동 저장: `POST /api/portfolio/snapshot`
+- 이력 조회: `GET /api/portfolio/snapshot/history?days=30` (ASC 정렬, 차트용)
+
+**스케줄러 job**
+- 08:00 매일 — 뉴스 스크랩 (`run_scraping_job`)
+- 15:40 평일 — 총 자산 스냅샷 저장 (`save_daily_snapshot`)
+
+### music-lab (music-lab/)
+- AI 음악 생성 서비스. Windows AI 서버(`MUSIC_AI_SERVER_URL`)에 생성 요청 프록시
+- 생성된 오디오 파일: `/app/data/music/` (Nginx가 `/media/music/`로 직접 서빙)
+- DB: `/app/data/music.db` (music_tasks, music_library 테이블)
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`
+- 생성 흐름: POST generate → task_id 반환 → BackgroundTask가 AI 서버 호출 → 파일 저장 → 라이브러리 자동 등록
+
+**music-lab API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| POST | `/api/music/generate` | 음악 생성 시작 (task_id 반환, 비동기) |
+| GET | `/api/music/status/{task_id}` | 생성 상태 폴링 (queued→processing→succeeded/failed) |
+| GET | `/api/music/library` | 라이브러리 전체 조회 |
+| POST | `/api/music/library` | 트랙 수동 추가 (201) |
+| DELETE | `/api/music/library/{id}` | 트랙 삭제 (로컬 파일 포함) |
+
+**환경변수**
+- `MUSIC_AI_SERVER_URL`: AI 음악 생성 서버 URL (미설정 시 생성 요청 실패)
+- `MUSIC_MEDIA_BASE`: 오디오 파일 공개 URL prefix (기본 `/media/music`)
+- `MUSIC_DATA_PATH`: NAS 오디오 파일 저장 경로 (기본 `./data/music`)
+
+**AI 서버 응답 형식 (2가지 모두 지원)**
+- binary audio (Content-Type: audio/*) → 직접 저장
+- JSON `{"audio_url": "..."}` → 해당 URL에서 다운로드 후 저장
+
+### travel-proxy (travel-proxy/)
+- 원본 사진: `/data/travel/` (RO)
+- 썸네일 캐시: `/data/thumbs/` (RW)
+- 메타: `/data/travel/_meta/region_map.json`, `regions.geojson`
+- 썸네일: 480×480 리사이징 (Pillow), 온디맨드 생성 후 영구 캐시
+- 메모리 캐시: TTL 300초 (앨범 스캔 결과)
+
+**travel-proxy API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| GET | `/api/travel/regions` | 지역 GeoJSON |
+| GET | `/api/travel/photos` | 사진 목록 (region, page=1, size=20) |
+| POST | `/api/travel/reload` | 메모리 캐시 초기화 |
+
+### deployer (deployer/)
+- Webhook 검증: `X-Gitea-Signature` (HMAC SHA256, `compare_digest` 사용)
+- `WEBHOOK_SECRET` 환경변수로 시크릿 관리
+- Webhook 수신 즉시 `{"ok": True}` 응답 후 BackgroundTask로 배포 실행
+- 배포 타임아웃: 10분 (`scripts/deploy.sh`)
+
+---
+
+## 10. 주의사항
+
+- **Nginx trailing slash**: `/api/portfolio`는 trailing slash 없이도 매칭되도록 두 location 블록으로 처리
+- **라우트 순서**: `DELETE /api/todos/done`은 `DELETE /api/todos/{id}` 보다 **반드시 먼저** 등록 (FastAPI prefix 매칭 순서)
+- **PUID/PGID**: travel-proxy는 NAS 파일 권한을 위해 PUID/PGID를 환경변수로 주입
+- **캐시 전략**: `index.html`은 `no-store`, `assets/`는 1년 장기 캐시(immutable)
+- **Frontend 배포**: git push로 자동 배포되지 않음. 로컬 빌드 후 NAS에 수동 업로드
+- **.env 파일**: 절대 커밋 금지. `.env.example`만 레포에 포함
+- **공휴일 목록**: `stock-lab/app/holidays.json` 매년 수동 갱신 필요 (KRX 기준)
+- **Windows AI 서버 IP**: `192.168.45.59` — 공유기 DHCP 고정 예약으로 고정. Tailscale은 Synology에서 TCP 불가(userspace 모드)라 로컬 IP 사용
+- **현재가 조회**: 네이버 모바일 API → HTML 파싱 폴백, 3분 TTL 캐시 (`price_fetcher.py`)
+- **시뮬레이션 교체 방식**: `best_picks`는 교체형 — 새 시뮬레이션 실행 시 `is_active=0`으로 비활성화 후 신규 입력

docker-compose.yml

@@ -32,6 +32,20 @@ services:
     volumes:
       - ${STOCK_DATA_PATH:-./data/stock}:/app/data
 
+  music-lab:
+    build:
+      context: ./music-lab
+    container_name: music-lab
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "18600:8000"
+    environment:
+      - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
+      - MUSIC_AI_SERVER_URL=${MUSIC_AI_SERVER_URL:-}
+      - MUSIC_MEDIA_BASE=${MUSIC_MEDIA_BASE:-/media/music}
+    volumes:
+      - ${MUSIC_DATA_PATH:-./data/music}:/app/data
+
   travel-proxy:
     build: ./travel-proxy
     container_name: travel-proxy
@@ -61,6 +75,7 @@ services:
       - ${RUNTIME_PATH}/nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro
       - ${PHOTO_PATH}:/data/travel:ro
       - ${RUNTIME_PATH}/travel-thumbs:/data/thumbs:ro
+      - ${MUSIC_DATA_PATH:-./data/music}:/data/music:ro
     extra_hosts:
       - "host.docker.internal:host-gateway"
 

music-lab/Dockerfile

@@ -0,0 +1,9 @@
+FROM python:3.12-alpine
+
+WORKDIR /app
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

music-lab/app/db.py

@@ -0,0 +1,177 @@
+import os
+import sqlite3
+import json
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+DB_PATH = "/app/data/music.db"
+
+
+def _conn() -> sqlite3.Connection:
+    os.makedirs(os.path.dirname(DB_PATH), exist_ok=True)
+    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    return conn
+
+
+def init_db() -> None:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS music_tasks (
+                id         TEXT PRIMARY KEY,
+                status     TEXT NOT NULL DEFAULT 'queued',
+                progress   INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+                message    TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                audio_url  TEXT,
+                error      TEXT,
+                params     TEXT NOT NULL DEFAULT '{}',
+                created_at TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')),
+                updated_at TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
+            )
+        """)
+        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tasks_created ON music_tasks(created_at DESC)")
+
+        conn.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS music_library (
+                id           INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                title        TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                genre        TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                moods        TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
+                instruments  TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
+                duration_sec INTEGER,
+                bpm          INTEGER,
+                key          TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                scale        TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                prompt       TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                audio_url    TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                file_path    TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+                task_id      TEXT,
+                tags         TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
+                created_at   TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
+            )
+        """)
+        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_library_created ON music_library(created_at DESC)")
+
+
+# ── music_tasks CRUD ──────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _task_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
+    return {
+        "task_id":   r["id"],
+        "status":    r["status"],
+        "progress":  r["progress"],
+        "message":   r["message"],
+        "audio_url": r["audio_url"],
+        "error":     r["error"],
+        "params":    json.loads(r["params"]),
+        "created_at": r["created_at"],
+        "updated_at": r["updated_at"],
+    }
+
+
+def create_task(task_id: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            "INSERT INTO music_tasks (id, params) VALUES (?, ?)",
+            (task_id, json.dumps(params)),
+        )
+        row = conn.execute("SELECT * FROM music_tasks WHERE id = ?", (task_id,)).fetchone()
+    return _task_row_to_dict(row)
+
+
+def update_task(
+    task_id: str,
+    status: str,
+    progress: int,
+    message: str,
+    audio_url: str = None,
+    error: str = None,
+) -> None:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            """
+            UPDATE music_tasks
+            SET status = ?, progress = ?, message = ?, audio_url = ?, error = ?,
+                updated_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')
+            WHERE id = ?
+            """,
+            (status, progress, message, audio_url, error, task_id),
+        )
+
+
+def get_task(task_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute("SELECT * FROM music_tasks WHERE id = ?", (task_id,)).fetchone()
+    return _task_row_to_dict(row) if row else None
+
+
+# ── music_library CRUD ────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _track_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
+    return {
+        "id":           r["id"],
+        "title":        r["title"],
+        "genre":        r["genre"],
+        "moods":        json.loads(r["moods"]) if r["moods"] else [],
+        "instruments":  json.loads(r["instruments"]) if r["instruments"] else [],
+        "duration_sec": r["duration_sec"],
+        "bpm":          r["bpm"],
+        "key":          r["key"],
+        "scale":        r["scale"],
+        "prompt":       r["prompt"],
+        "audio_url":    r["audio_url"],
+        "file_path":    r["file_path"],
+        "task_id":      r["task_id"],
+        "tags":         json.loads(r["tags"]) if r["tags"] else [],
+        "created_at":   r["created_at"],
+    }
+
+
+def get_all_tracks() -> List[Dict[str, Any]]:
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute("SELECT * FROM music_library ORDER BY created_at DESC").fetchall()
+    return [_track_row_to_dict(r) for r in rows]
+
+
+def add_track(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            """
+            INSERT INTO music_library
+                (title, genre, moods, instruments, duration_sec, bpm, key, scale,
+                 prompt, audio_url, file_path, task_id, tags)
+            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+            """,
+            (
+                data.get("title", ""),
+                data.get("genre", ""),
+                json.dumps(data.get("moods", [])),
+                json.dumps(data.get("instruments", [])),
+                data.get("duration_sec"),
+                data.get("bpm"),
+                data.get("key", ""),
+                data.get("scale", ""),
+                data.get("prompt", ""),
+                data.get("audio_url", ""),
+                data.get("file_path", ""),
+                data.get("task_id"),
+                json.dumps(data.get("tags", [])),
+            ),
+        )
+        row = conn.execute("SELECT * FROM music_library WHERE rowid = last_insert_rowid()").fetchone()
+    return _track_row_to_dict(row)
+
+
+def delete_track(track_id: int) -> bool:
+    with _conn() as conn:
+        # 파일 경로 먼저 조회 (삭제 후 파일도 지울 수 있도록)
+        row = conn.execute("SELECT file_path FROM music_library WHERE id = ?", (track_id,)).fetchone()
+        if not row:
+            return False
+        conn.execute("DELETE FROM music_library WHERE id = ?", (track_id,))
+    return True
+
+
+def get_track_file_path(track_id: int) -> Optional[str]:
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute("SELECT file_path FROM music_library WHERE id = ?", (track_id,)).fetchone()
+    return row["file_path"] if row else None

music-lab/app/main.py

@@ -0,0 +1,209 @@
+import os
+import uuid
+import requests
+from typing import List, Optional
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from fastapi.responses import JSONResponse
+from pydantic import BaseModel
+
+from .db import (
+    init_db,
+    create_task, update_task, get_task,
+    get_all_tracks, add_track, delete_track, get_track_file_path,
+)
+
+app = FastAPI()
+
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+MUSIC_AI_SERVER_URL = os.getenv("MUSIC_AI_SERVER_URL", "")
+MUSIC_DATA_DIR = "/app/data/music"
+MUSIC_MEDIA_BASE = os.getenv("MUSIC_MEDIA_BASE", "/media/music")
+
+
+@app.on_event("startup")
+def on_startup():
+    init_db()
+    os.makedirs(MUSIC_DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+
+@app.get("/health")
+def health():
+    return {"ok": True}
+
+
+# ── 음악 생성 워커 ────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _run_generation(task_id: str, params: dict) -> None:
+    """BackgroundTask: AI 서버에 생성 요청 → 파일 저장 → 라이브러리 등록"""
+    try:
+        update_task(task_id, "processing", 10, "AI 서버에 연결 중...")
+
+        if not MUSIC_AI_SERVER_URL:
+            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="MUSIC_AI_SERVER_URL이 설정되지 않았습니다")
+            return
+
+        update_task(task_id, "processing", 30, "음악 생성 중... (수 분 소요될 수 있습니다)")
+
+        resp = requests.post(
+            f"{MUSIC_AI_SERVER_URL}/generate",
+            json=params,
+            timeout=600,  # 10분
+            stream=True,
+        )
+
+        if resp.status_code != 200:
+            update_task(task_id, "failed", 0, "", error=f"AI 서버 오류: {resp.status_code} {resp.text[:200]}")
+            return
+
+        update_task(task_id, "processing", 80, "파일 저장 중...")
+
+        # AI 서버 응답: binary audio 또는 JSON {"audio_url": "..."}
+        content_type = resp.headers.get("content-type", "")
+        filename = f"{task_id}.mp3"
+        file_path = os.path.join(MUSIC_DATA_DIR, filename)
+
+        if "application/json" in content_type:
+            result = resp.json()
+            remote_url = result.get("audio_url") or result.get("url")
+            if not remote_url:
+                update_task(task_id, "failed", 0, "", error="AI 서버 응답에 audio_url이 없습니다")
+                return
+            # 원격 URL에서 파일 다운로드
+            dl = requests.get(remote_url, timeout=120, stream=True)
+            with open(file_path, "wb") as f:
+                for chunk in dl.iter_content(chunk_size=8192):
+                    f.write(chunk)
+        else:
+            # binary audio 직접 저장
+            with open(file_path, "wb") as f:
+                for chunk in resp.iter_content(chunk_size=8192):
+                    f.write(chunk)
+
+        audio_url = f"{MUSIC_MEDIA_BASE}/{filename}"
+
+        # 라이브러리 자동 등록
+        genre = params.get("genre", "")
+        title = f"{genre} {task_id[:8]}" if genre else task_id[:8]
+        add_track({
+            "title": title,
+            "genre": genre,
+            "moods": params.get("moods", []),
+            "instruments": params.get("instruments", []),
+            "duration_sec": params.get("duration_sec"),
+            "bpm": params.get("bpm"),
+            "key": params.get("key", ""),
+            "scale": params.get("scale", ""),
+            "prompt": params.get("prompt", ""),
+            "audio_url": audio_url,
+            "file_path": file_path,
+            "task_id": task_id,
+        })
+
+        update_task(task_id, "succeeded", 100, "생성 완료", audio_url=audio_url)
+
+    except requests.Timeout:
+        update_task(task_id, "failed", 0, "", error="AI 서버 타임아웃 (10분 초과)")
+    except Exception as e:
+        update_task(task_id, "failed", 0, "", error=str(e))
+
+
+# ── 음악 생성 API ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+class GenerateRequest(BaseModel):
+    genre: str = ""
+    moods: List[str] = []
+    instruments: List[str] = []
+    duration_sec: Optional[int] = None
+    bpm: Optional[int] = None
+    key: str = ""
+    scale: str = ""
+    prompt: str = ""
+
+
+@app.post("/api/music/generate")
+def generate_music(req: GenerateRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
+    """
+    음악 생성 작업 시작. task_id 즉시 반환 후 백그라운드에서 AI 서버 호출.
+    생성 완료 시 music_library에 자동 등록됨.
+    """
+    task_id = str(uuid.uuid4())
+    params = req.model_dump()
+    create_task(task_id, params)
+    background_tasks.add_task(_run_generation, task_id, params)
+    return {"task_id": task_id}
+
+
+@app.get("/api/music/status/{task_id}")
+def get_status(task_id: str):
+    """
+    생성 작업 상태 조회. 프론트는 succeeded 또는 failed가 될 때까지 폴링.
+    status: queued | processing | succeeded | failed
+    """
+    task = get_task(task_id)
+    if not task:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="Task not found")
+    return {
+        "status":    task["status"],
+        "progress":  task["progress"],
+        "message":   task["message"],
+        "audio_url": task["audio_url"],
+        "error":     task["error"],
+    }
+
+
+# ── 라이브러리 API ────────────────────────────────────────────────────────────
+
+class TrackCreate(BaseModel):
+    title: str = ""
+    genre: str = ""
+    moods: List[str] = []
+    instruments: List[str] = []
+    duration_sec: Optional[int] = None
+    bpm: Optional[int] = None
+    key: str = ""
+    scale: str = ""
+    prompt: str = ""
+    audio_url: str = ""
+    file_path: str = ""
+    task_id: Optional[str] = None
+    tags: List[str] = []
+
+
+@app.get("/api/music/library")
+def list_library():
+    """저장된 트랙 목록 전체 조회 (생성일 내림차순)"""
+    return {"tracks": get_all_tracks()}
+
+
+@app.post("/api/music/library", status_code=201)
+def save_to_library(req: TrackCreate):
+    """트랙 수동 추가 (외부 파일 등록 또는 프론트 직접 저장용)"""
+    track = add_track(req.model_dump())
+    return track
+
+
+@app.delete("/api/music/library/{track_id}")
+def remove_from_library(track_id: int):
+    """
+    라이브러리에서 트랙 삭제. 로컬 파일도 함께 삭제.
+    """
+    file_path = get_track_file_path(track_id)
+    ok = delete_track(track_id)
+    if not ok:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="Track not found")
+
+    # 생성된 파일이 있으면 함께 삭제
+    if file_path and os.path.isfile(file_path):
+        try:
+            os.remove(file_path)
+        except OSError:
+            pass  # 파일 삭제 실패해도 DB에서는 이미 삭제됨
+
+    return {"ok": True}

music-lab/requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+fastapi==0.115.6
+uvicorn[standard]==0.30.6
+requests==2.32.3
+python-multipart==0.0.12

nginx/default.conf

@@ -17,6 +17,28 @@ server {
     try_files $uri =404;
   }
 
+  # music media — Nginx가 직접 오디오 파일 서빙
+  location ^~ /media/music/ {
+    alias /data/music/;
+
+    expires 30d;
+    add_header Cache-Control "public, max-age=2592000" always;
+    add_header Accept-Ranges bytes always;  # 오디오 스트리밍 범위 요청 지원
+
+    autoindex off;
+  }
+
+  # music API
+  location /api/music/ {
+    proxy_http_version 1.1;
+    proxy_set_header Host $host;
+    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+    proxy_read_timeout 660s;  # 생성 요청 폴링 대비 (기본 60s 초과 방지)
+    proxy_pass http://music-lab:8000/api/music/;
+  }
+
   # travel thumbnails (generated by travel-proxy, stored in /data/thumbs)
   location ^~ /media/travel/.thumb/ {
     alias /data/thumbs/;