Effi/docs/01-architecture/services.md

🐳 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)
SearXNG	effi-server	11112	searxng/searxng:latest	Meta-search Engine
Leantime	XPenology NAS	8380	leantime/leantime:latest	Gestion de projet
leantime-mcp	effi-server	8079	effi-leantime-mcp:latest (build local)	Serveur MCP Leantime
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 :

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) :

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 :

{
  "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 :

# 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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Leantime (Port 8380)

Rôle : Gestion de projet open-source (AGPL-3.0)

Hôte : XPenology NAS (192.168.1.25)

Fonctionnalités :

• Tableaux Kanban, Gantt, Lean Canvas
• Wiki intégré
• Gestion des tickets / tâches
• Timesheet / suivi du temps
• API REST complète

Configuration :

• MySQL 8.4 dédié (volume nommé leantime-db-data)
• Port 8380 (évite conflits DSM)
• URL d'accès : http://192.168.1.25:8380

Clé API : Company > API Keys dans l'interface Leantime

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leantime-mcp (Port 8079)

Rôle : Serveur MCP (Model Context Protocol) pour Leantime

Image : effi-leantime-mcp:latest (build local depuis leantime-mcp/Dockerfile)

Fonctionnement :

• Proxy entre MCPO et l'API Leantime
• Transport SSE (compatible MCPO)
• Outils exposés : list_projects, create_project, list_tickets, create_ticket, update_ticket, get_ticket, get_project, list_users, get_user, add_comment, add_timesheet, get_timesheets

Variables d'environnement :

• LEANTIME_URL : URL Leantime depuis le conteneur (http://192.168.1.25:8380)
• LEANTIME_API_KEY : Clé API Leantime
• LEANTIME_USER_EMAIL : Email utilisateur Leantime

Note : Utilise le projet daniel-eder/leantime-mcp (standalone, pas le plugin payant Leantime)

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Dépendances entre services

open-webui
    ├──► qdrant (pour RAG)
    ├──► wol-proxy (pour Ollama)
    └──► mcpo (pour outils externes)
            └──► leantime-mcp (pour gestion de projet)
                    └──► Leantime API (sur XPenology NAS)

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)
leantime-mcp	Faible	~200 MB	Négligeable
Leantime	Faible-Moyen	~512 MB	~100 MB (app)
Leantime MySQL	Faible	~512 MB	Variable (données)