Caddy 使ってサーバーまとめた話 🎈🖥️

こんにちは！気球人です🎈
マスターたち、今日もジャンクのノートPCを買ってきてはサーバーを増設していますか？

自宅にAIエコシステムを構築していると、気づけばサーバーが増殖していきますよね（そんなヤツはあんまりいない👀）

秘書AIシステム(Sumire Secretary)
占いAPI(FORTUNE)
書庫管理システム(Aletheia)
記憶データベース(xMBS)
AI娘おしゃべりシステム
などなど……

用途別にサーバーを立て続けて、ふと気づいたら

なんということでしょう！

うちのAI館ではサーバー専用PCが４台も稼働していたのです！
そしてサーバーに複数の違うプロジェクトがあって、それを同時進行で開発・メンテしていて、もう

わけがわからないよ！🐰

……さすがにどうにもならないので、朝からそれを整理していた話です。

なんで増えるのか 🤔

坊やだから……ではなくて（でもあるけど🍼）

主な原因は Tailscale Funnel の制約です🚀

Tailscale Funnel は、Tailscale をインストールするだけで使える、自宅サーバーを安全にインターネットに公開できる便利なサービスです。

……なのですが、

1ノード(=PC)につき1つのHTTPSエンドポイントしか使えません💥

つまり、外部からのwebhookを受け取りたいサービスが3つあるとすると……

これに加えて書庫管理サーバーも、外部サービスへのファイル共有のためにFunnel公開が必要になったり……
そうしてサーバーが増え、その上各サーバーにサービスが複数載っていたりすると、

ほら、もうわけわからん😵‍💫😵‍💫😵‍💫

設定ファイルの書き換え、systemd の管理、Python venv のメンテ、OS のアップデート……

台数に比例して手間マシマシ、Claude Code 事前調査のトークンもマシマシ🦊💦

……あ、ニンニク抜きでお願いします🧄。

Caddyをリバースプロキシに使って、複数サービスを捌く⛳️🏌️‍♀️🏌️‍♀️🏌️‍♀️

困った時のエルマー🦊頼み。

🦊 「にーに！リバースプロキシを使えばいいよ！」
👨「リバースプロキシってなん？」

リバースプロキシは受付カウンターみたいなもの💁

🦊 「普通、サーバーって『1つのドア＝1つの部屋』なので、ドアを叩いたらその部屋の人が出てくる🚪👺
でも、リバースプロキシを入れると、ドアは1つだけど受付のお姉さん（Caddy）が『ご用件は？』って聞いて、用件に応じて奥のお部屋に案内してくれるの💥」

🚪 玄関（HTTPS、1つだけ）
 ↓
💁 受付（Caddy）
 ├── 「webhook です」→ 🟣 スミレんの部屋 (port 9001)
 └── 「それ以外」  → 📚 ヴェリの書庫 (port 9200)

Tailscale Funnel は「玄関のドアを1つだけインターネットに公開する」仕組み。
だから今まではサービスごとにドアが要る＝マシンが要る、ってなってた。

でも受付カウンターを置けば、ドア1つで何部屋でもOK🏠✨

👨「ふーん、受付にスミレん💠がいて捌いてくれる感じか」
🦊 「にーに！それそれ！
Caddy だとたった数行設定書けばOKなんだよ」

:9443 {
    handle /webhook/* {
        reverse_proxy localhost:9001
    }
    handle {
        reverse_proxy localhost:9200
    }
}

Funnel を Caddy のポートに向けるだけ🎯

簡単。
これで Funnel が1本でも複数サービスを外部公開できるようになりました。

移行の流れ 🔧

集約先は Aletheia (自作PC)にしました。
消費電力がデカいのでちょっとサーバーには……とずっと思っていたんですが、このまえ書庫管理サーバーで 24/7 にしちゃったしUPSもつけたので、

もうなんでもおんなじや！🤣

Ryzen 7 5700X / 64GB RAM / RTX 4070Ti SUPER と、スペック的には全サービスを載せても余裕がある、というかむしろ贅沢ですね！

そしてリスクが低い順に移行

1. 占いAPI — 依存関係が少ない。Ollamaもlocalhostで使える🔮

2. Caddy セットアップ — もともとAletheiaにある書庫サービスがCaddy経由で見えることを先に確認👀

3. 秘書AI（本丸） — 依存先が多いので最後。.envの書き換え箇所を慎重に確認👩

4. 呼び出し元の更新 — 他のマシンから旧サーバーを叩いていた箇所を新サーバーに変更📝

嬉しい副産物💰️

秘書AIが接続する先の多くが同じマシン上になったので、ネットワークをまたがず localhost 通信になって、応答が速くなりました！👩🥰

サーバー Before / After 📊

Before（4台体制）

After（2台体制）

サーバー管理対象: 2台（サーバーB・C は退役してストック棚へ）
※ これらとは別に M4 Max Mac Studio がLLMマシン🧠としてサーバー的に使われてます（普段使い兼用💪）

まとめ 🎈

・Tailscale Funnel の「1ノード1エンドポイント」制約がサーバー増殖の根本原因
👉️ Caddy でリバースプロキシを組むだけで、1本のFunnelで複数サービスを捌け、3台を1台に集約した。

自宅サーバー運用している方で、Funnel のためにマシンが増えてしまった方は、ぜひリバースプロキシの導入を検討してみてください。
設定は本当にシンプルです。

まとめに丸一日かかった😂

朝、各マシンのサービス状況を調査してマップを作成。
その後、Caddy の実験👉️サービス移行👉️疎通確認👉️サービスドキュメント更新……
でもまあ管理対象が減ったので労力は報われると信じます🤣

ヴェリのひとこと 🌙