fix: port 변경 및 workflow 추가

Author: jhmerred

.env.example

@@ -45,7 +45,7 @@ MONGODB_DB_NAME=langgraph_db
 # API 서버 설정
 # ============================================
 API_HOST=0.0.0.0
-API_PORT=8123
+API_PORT=8000
 
 # CORS 허용 Origin (쉼표로 구분)
 CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://localhost:8000

.github/workflows/deploy.yml

@@ -0,0 +1,52 @@
+name: Deploy to AWS EC2
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  workflow_dispatch:
+
+jobs:
+  deploy:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Copy files to EC2
+        uses: appleboy/scp-action@v0.1.7
+        with:
+          host: ${{ secrets.EC2_HOST }}
+          username: ubuntu
+          key: ${{ secrets.EC2_SSH_KEY }}
+          source: "."
+          target: "/home/ubuntu/gitfit-ai"
+          overwrite: true
+
+      - name: Build and Deploy on EC2
+        uses: appleboy/ssh-action@v1.0.3
+        with:
+          host: ${{ secrets.EC2_HOST }}
+          username: ubuntu
+          key: ${{ secrets.EC2_SSH_KEY }}
+          script: |
+            cd /home/ubuntu/gitfit-ai
+
+            # 기존 컨테이너 중지 및 삭제
+            docker stop gitfit-ai || true
+            docker rm gitfit-ai || true
+
+            # Docker 이미지 빌드
+            docker build -t gitfit-ai:latest .
+
+            # 새 컨테이너 실행
+            docker run -d \
+              --name gitfit-ai \
+              --restart unless-stopped \
+              -p 8000:8000 \
+              --env-file /home/ubuntu/.env \
+              gitfit-ai:latest
+
+            # 사용하지 않는 이미지 정리
+            docker image prune -f

Dockerfile

@@ -24,12 +24,12 @@ COPY src /app/src
 
 RUN uv pip install --system .
 
-EXPOSE 8123
+EXPOSE 8000
 
 ENV PYTHONPATH=/app:/app/src
 ENV PYTHONUNBUFFERED=1
 
 HEALTHCHECK --interval=180s --timeout=10s --start-period=40s --retries=3 \
-    CMD python -c "import requests; requests.get('http://localhost:8123/health')" || exit 1
+    CMD python -c "import requests; requests.get('http://localhost:8000/health')" || exit 1
 
-CMD ["uvicorn", "src.api.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8123"]
+CMD ["uvicorn", "src.api.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

README.md

@@ -79,6 +79,7 @@ langgraph-init/
 ## 🏗️ 아키텍처
 
 ### 계층 구조
+
 ```
 ┌─────────────────────────────────────────┐
 │         FastAPI Controller              │  # HTTP 엔드포인트
@@ -97,7 +98,9 @@ langgraph-init/
 ```
 
 ### BaseNode 패턴
+
 모든 노드는 `BaseNode`를 상속받아 일관된 인터페이스 제공:
+
 - 자동 로깅 (시작/종료, 소요시간)
 - 예외 처리 (ValueError → 400, Exception → 500)
 - 비동기 실행 (`async def execute()`)
@@ -132,6 +135,7 @@ cp .env.example .env
 ```
 
 **.env 예시:**
+
 ```bash
 # === 모델 설정 ===
 CHAT_MODEL=gpt-4o-mini
@@ -150,7 +154,7 @@ MONGODB_DB_NAME=langgraph_db
 
 # === API 서버 ===
 API_HOST=0.0.0.0
-API_PORT=8123
+API_PORT=8000
 CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://localhost:8000
 
 # === 로깅 ===
@@ -170,17 +174,17 @@ TZ=Asia/Seoul
 python main.py
 
 # 또는 uvicorn 직접 실행
-uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8123
+uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
 ```
 
 ### 4. API 테스트
 
 ```bash
 # 헬스 체크
-curl http://localhost:8123/api/v1/health
+curl http://localhost:8000/api/v1/health
 
 # 채팅 요청
-curl -X POST http://localhost:8123/api/v1/chat \
+curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{
     "user_id": "user123",
@@ -194,12 +198,14 @@ curl -X POST http://localhost:8123/api/v1/chat \
 ### 5. API 문서 확인
 
 서버 실행 후 브라우저에서:
-- **Swagger UI**: http://localhost:8123/docs
-- **ReDoc**: http://localhost:8123/redoc
+
+- **Swagger UI**: http://localhost:8000/docs
+- **ReDoc**: http://localhost:8000/redoc
 
 ## 🔧 지원하는 모델
 
 ### 채팅 모델
+
 ```bash
 # OpenAI
 CHAT_MODEL=gpt-4o
@@ -217,6 +223,7 @@ CHAT_MODEL=gemini-1.5-flash
 ```
 
 ### 임베딩 모델
+
 ```bash
 # OpenAI
 EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
@@ -263,6 +270,7 @@ logger.error("에러 메시지")
 ```
 
 **로그 출력 예시:**
+
 ```
 2025-10-29 14:30:25 KST [DEBUG] agents.nodes.example - [example] 노드 실행 시작
 2025-10-29 14:30:25 KST [DEBUG] agents.nodes.example - 입력 메시지 수: 1
@@ -298,12 +306,13 @@ docker-compose down
 
 # 개별 빌드
 docker build -t langgraph-app .
-docker run -p 8123:8123 --env-file .env langgraph-app
+docker run -p 8000:8000 --env-file .env langgraph-app
 ```
 
 ## 🎯 주요 개발 패턴
 
 ### 1. DTO 기반 API 통신
+
 ```python
 # Request DTO
 class ChatRequestDTO(BaseModel):
@@ -321,6 +330,7 @@ class ChatResponseDTO(BaseModel):
 ```
 
 ### 2. Service 계층 패턴
+
 ```python
 class ChatService:
     async def process_chat(self, request: ChatRequestDTO) -> ChatResponseDTO:
@@ -333,6 +343,7 @@ class ChatService:
 ```
 
 ### 3. Repository 패턴
+
 ```python
 class ChatHistoryRepository:
     async def save_chat(self, chat_history, message_pair):
@@ -347,13 +358,15 @@ class ChatHistoryRepository:
 ## 💡 개발 팁
 
 ### 모델 교체
+
 ```bash
 # 환경변수만 변경하면 자동으로 다른 모델 사용
 export CHAT_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022
 export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
 ```
 
 ### 새로운 도구 추가
+
 ```python
 # src/agents/tools/my_tool.py
 from langchain_core.tools import tool
@@ -365,6 +378,7 @@ def my_custom_tool(query: str) -> str:
 ```
 
 ### 프롬프트 관리
+
 ```python
 # src/agents/prompts/prompt_provider.py 활용
 class PromptProvider:
@@ -379,4 +393,3 @@ class PromptProvider:
 - [FastAPI 공식 문서](https://fastapi.tiangolo.com/)
 - [MongoDB Python Driver](https://www.mongodb.com/docs/drivers/motor/)
 - [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)
-

docker-compose.yml

@@ -31,7 +31,7 @@ services:
       dockerfile: Dockerfile
     container_name: langgraph-app-server
     ports:
-      - "8123:8123"
+      - "8000:8000"
     env_file:
       - ./.env
     # .env 파일의 MONGODB_URI (Atlas) 사용

src/api/config/server_config.py

@@ -57,6 +57,11 @@ def create_app() -> FastAPI:
     # 라우터 등록
     app.include_router(report_router)
 
+    # Health check 엔드포인트
+    @app.get("/health", tags=["health"])
+    async def health_check():
+        return {"status": "healthy"}
+
     logger.info("FastAPI 앱이 성공적으로 생성되었습니다")
 
     return app

src/config/settings.py

@@ -42,7 +42,7 @@ class Settings:
 
     # === API 서버 설정 ===
     API_HOST: str = os.getenv("API_HOST", "0.0.0.0")
-    API_PORT: int = int(os.getenv("API_PORT", "8123"))
+    API_PORT: int = int(os.getenv("API_PORT", "8000"))
     CORS_ORIGINS: list[str] = os.getenv("CORS_ORIGINS", "").split(",") if os.getenv("CORS_ORIGINS") else []
 
     # === 로깅 설정 ===