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playchat/backend/.env.example
T
colcaroliandClaude Sonnet 5 d207537b53 Add GUI settings panel for API keys, model presets, and embedding model
- Add a password-protected /api/settings endpoint (HTTP Basic auth,
  backend/app/core/auth.py) backed by a DB-stored allowlist of
  connection settings (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, AWS creds,
  OLLAMA_API_BASE, TAVILY_API_KEY, LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL). Saved
  values override .env and apply immediately via os.environ, so
  Lightsail deployments no longer need SSH + `.env` edits to rotate
  keys. Values are always returned masked to the frontend.
- Replace ModelSelector.vue's hardcoded model list with a DB-backed
  /api/models CRUD API (read is public, writes reuse the settings
  password) so the chat model dropdown can be edited from the GUI;
  seed it once with the previous hardcoded presets on first boot.
- Fix local_knowledge.py reading LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL once at
  import time instead of per-call, which would have silently ignored
  GUI/DB overrides for the embedding model.
- Add SettingsPanel.vue (API keys + model management UI) and document
  the new SETTINGS_PASSWORD env var in .env.example and the Lightsail
  deploy guide.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-18 01:27:08 +09:00

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Bash

# LLM設定
DEFAULT_MODEL=gpt-5.4
# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-...
# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
# Ollama (ローカル) — APIキー不要、モデル名は ollama/llama3 形式で指定
OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434
# Amazon Bedrock (IAM経由 — Access Key方式) — モデル名は bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 形式で指定
AWS_ACCESS_KEY_ID=
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=
AWS_REGION_NAME=us-east-1
# 旧: API key方式(Bearer Token)。IAMを使う場合は不要
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=
# デバッグ (true にすると LiteLLM の詳細ログが出力される)
DEBUG=false
# GUIの「設定」画面(APIキー等の変更)を保護する簡易パスワード。
# 未設定だと設定画面は常に403で拒否される(=GUIからのAPIキー変更機能を使わないなら空でよい)。
# HTTPS化していない環境ではBasic認証の資格情報が平文で流れるため、公開環境ではHTTPS化とセットで使うこと。
SETTINGS_PASSWORD=
# Tavily Web検索(未設定だとweb_searchツールは何も検索せず空振りする)
TAVILY_API_KEY=
# 蓄積知識をシステムプロンプトに注入する際の最大件数
KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT=15
# Web検索結果を構造的な要約にまとめる際に使うモデル(未設定ならDEFAULT_MODELを使用)
SEARCH_SUMMARY_MODEL=
# ローカルMarkdownナレッジベース(backend/knowledge_base/ 配下のファイルを話題に応じて注入)
LOCAL_KB_DIR=knowledge_base
# Ollamaを使う場合は ollama/nomic-embed-text のように指定(OLLAMA_API_BASEも参照される)
LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
LOCAL_KB_TOP_K=3
LOCAL_KB_MIN_SCORE=0.75
# 天気予報 → Discord 通知
DISCORD_WEBHOOK_URL=
WEATHER_AREA_CODE=120000
WEATHER_AREA_KEYWORD=北西部
WEATHER_NOTIFY_HOUR=22
WEATHER_NOTIFY_MINUTE=0
# 通知文をLLMで生成する場合のモデル(未設定ならDEFAULT_MODELを使用)
WEATHER_NOTIFY_MODEL=
# Discord Bot(メンションへの自動返信用)
DISCORD_BOT_TOKEN=
# 未設定ならデフォルトの「お天気アプリ」ペルソナが使われる
DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT=
# どうでもいいtipsを定期的にDiscordへ投稿
USELESS_TIPS_ENABLED=false
USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS=3
USELESS_TIPS_MODEL=
# 未設定ならDISCORD_WEBHOOK_URL(天気通知と同じ)を使う
DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS=
# アプリ設定
DATABASE_URL=sqlite:///./playchat.db
MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD=20
CORS_ORIGINS=http://localhost:5173