# 🐳 Services et Ports

## Tableau récapitulatif

| Service | Hôte | Port | Image | Description |
|---------|------|------|-------|-------------|
| **Open WebUI** | effi-server | 3000 | `ghcr.io/open-webui/open-webui:main` | Interface IA principale |
| **Qdrant** | effi-server | 6333 | `qdrant/qdrant:latest` | Base de données vectorielle |
| **CouchDB** | effi-server | 5984 | `couchdb:3.3` | Backend Obsidian LiveSync |
| **n8n** | effi-server | 5678 | `docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest` | Automatisation workflows |
| **mcpo** | effi-server | 8000 | `ghcr.io/open-webui/mcpo:main` | Proxy MCP pour outils |
| **wol-proxy** | effi-server | 3011 | Build local | Wake-on-LAN + Proxy Ollama |
| **pipelines** | effi-server | 9099 | `ghcr.io/open-webui/pipelines:main` | Middleware mémoire mem0 |
| **speaches** | folzo-Corp | 8200 | `speaches:rocm-ct2` (build local) | STT Whisper avec ROCm |
| **openedai-speech** | folzo-Corp | 8100 | `ghcr.io/matatonic/openedai-speech` | TTS Piper/XTTS |
| **Ollama** | folzo-Corp | 11434 | Installation native | LLM (qwen2.5:14b) |
| **Obsidian** | effi-server | 3100 | `lscr.io/linuxserver/obsidian:latest` | Interface Obsidian web |

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## Description détaillée

### Open WebUI (Port 3000)

**Rôle** : Interface utilisateur principale pour interagir avec l'IA

**Fonctionnalités :**
- Chat textuel avec le LLM
- Support vocal (STT/TTS)
- Gestion des conversations
- Upload de documents (RAG)
- Administration système

**Configuration clé :**
```yaml
environment:
  - OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:3011
  - VECTOR_DB=qdrant
  - QDRANT_URI=http://qdrant:6333
  - ENABLE_MEMORIES=true
```

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### Qdrant (Port 6333)

**Rôle** : Stockage vectoriel pour le RAG (Retrieval Augmented Generation)

**Utilisation :**
- Indexation des documents uploadés
- Recherche sémantique
- Embeddings via `bge-m3:latest`

**Endpoints :**
- API REST : `http://192.168.1.27:6333`
- gRPC : `http://192.168.1.27:6334`

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### CouchDB (Port 5984)

**Rôle** : Base de données NoSQL pour Obsidian LiveSync

**Fonctionnalités :**
- Synchronisation temps réel des notes Obsidian
- Multi-device (mobile, desktop, web)
- Résolution de conflits intégrée

**Initialisation (premier démarrage) :**
```bash
curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users
curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator
curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync
```

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### n8n (Port 5678)

**Rôle** : Plateforme d'automatisation de workflows

**Cas d'usage :**
- Workflows d'intégration avec Home Assistant
- Automatisations basées sur le calendrier
- Webhooks pour notifications
- Traitement de données

**Authentification :** Basic Auth configurée via variables d'environnement

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### mcpo (Port 8000)

**Rôle** : Proxy pour le protocole MCP (Model Context Protocol)

**Fonctionnalités :**
- Interface entre OpenWebUI et outils externes
- Exécution de commandes système
- Intégration avec Obsidian MCP

**Configuration :**
Fichier `~/effi/mcpo-config/config.json` :
```json
{
  "mcpServers": {}
}
```

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### wol-proxy (Port 3011)

**Rôle** : Wake-on-LAN + Proxy vers Ollama

**Fonctionnement :**
1. Intercepte les requêtes vers Ollama
2. Envoie un Magic Packet si le PC est éteint
3. Attend le démarrage (timeout: 60s)
4. Proxy la requête vers Ollama

**Variables d'environnement :**
- `TARGET_HOST` : IP du PC Gaming
- `TARGET_MAC` : Adresse MAC pour WoL
- `BROADCAST_IP` : IP de broadcast

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### pipelines (Port 9099)

**Rôle** : Middleware pour les filtres OpenWebUI

**Utilisation actuelle :**
- Intégration mem0 pour mémoire avancée
- Traitement des messages entrants/sortants

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### speaches (Port 8200)

**Rôle** : Service STT (Speech-to-Text)

**Caractéristiques :**
- Modèle : `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`
- Accélération : ROCm (GPU AMD)
- Langue : Français forcé
- Format : Compatible API OpenAI

**Build personnalisé :**
- Nécessite CTranslate2 compilé pour gfx1100
- Voir guide dépannage ROCm

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### openedai-speech (Port 8100)

**Rôle** : Service TTS (Text-to-Speech)

**Voix disponibles :**
- `tts-1` : Piper (CPU, rapide) - Voix FR : `fr_FR-upmc-medium`
- `tts-1-hd` : XTTS (GPU, qualité) - Voix clones

**Configuration :**
Fichier `~/openedai-speech/tts-config/config.yaml`

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### Ollama (Port 11434)

**Rôle** : Serveur LLM

**Modèles installés :**
- `qwen2.5:14b` : LLM principal d'Effi
- `bge-m3:latest` : Modèle d'embeddings pour RAG
- `qwen2.5:3b` : LLM léger pour filtres mémoire

**Commandes utiles :**
```bash
# Lister les modèols
ollama list

# Télécharger un modèle
ollama pull qwen2.5:14b

# Vérifier le statut
curl http://localhost:11434/api/tags
```

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### Obsidian Server (Port 3100)

**Rôle** : Interface web Obsidian 24/7

**Utilisation :**
- Accès aux notes depuis n'importe où
- Intégration MCP pour modification automatique
- Interface graphique complète

**Note :** Nécessite `shm_size: 1gb` pour la stabilité

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## Dépendances entre services

```
open-webui
    ├──► qdrant (pour RAG)
    ├──► wol-proxy (pour Ollama)
    └──► mcpo (pour outils externes)

n8n
    └──► Peut appeler tous les services via API

Obsidian (mobile/desktop)
    └──► CouchDB (synchronisation)
```

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## Ressources système

| Service | CPU | RAM | Stockage |
|---------|-----|-----|----------|
| Open WebUI | Faible | ~500 MB | ~1 GB (DB SQLite) |
| Qdrant | Moyen | ~1 GB | Variable (vecteurs) |
| CouchDB | Faible | ~200 MB | Taille des notes |
| n8n | Variable | ~500 MB | Workflows |
| speaches | Élevé (GPU) | ~4 GB VRAM | ~3 GB (modèles) |
| openedai-speech | Moyen | ~2 GB VRAM | ~2 GB (voix) |
| Ollama | Élevé (GPU) | ~10 GB VRAM | ~9 GB (qwen2.5:14b) |