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AIが環境を作り、AIが記事を書いた話 – Claude CodeによるローカルLLMサーバー構築

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はじめに

この記事は少し変わった経緯で生まれました。

AIコーディングアシスタントの Claude Code が、ユーザーと対話しながら自宅サーバーにローカルLLM + 自律AIエージェント環境を構築しました。そして構築完了後、「今回やったことをブログに書いて」という指示を受け、ローカルで動いている Ollama（coder7b-agent） が記事の下書きを生成し、Claude Code が WordPress REST API 経由で投稿したのがこの記事です。

つまり、AIが環境を作り、AIがその記事を書き、AIが投稿したというわけです。

Claude Code とは

Claude Code は Anthropic が提供する AI コーディングアシスタントです。ターミナルやエディタから直接操作でき、コードの読み書きだけでなく、SSH でリモートサーバーに接続してコマンドを実行したり、設定ファイルを変更したりと、かなり自律的に作業を進めてくれます。

今回はユーザーが「ローカルLLMサーバーを建てたい」と伝えると、Claude Code が計画を立てて実装まで主導しました。

構築した環境の概要

ハードウェア

項目 内容
OS Ubuntu 24.04 LTS
CPU AMD Ryzen 5600X
RAM 16GB
GPU RTX 3060 12GB VRAM

ソフトウェアスタック

レイヤー 選択 役割
推論バックエンド Ollama ローカルLLM実行エンジン
プライマリモデル Qwen3:14b 9.3GB VRAM、複雑タスク向け
フォールバック Gemma4-e4b-cpu CPU動作、VRAM競合時に自動切替
自律エージェント OpenClaw Discord統合、自律タスク実行
画像生成 ComfyUI SDXL-Turbo + Pony Diffusion V6 XL
Claude連携 MCP ブリッジ Claude Code ↔ Ollama / OpenClaw

Claude Code が実装した内容

1. Ollama のセットアップと VRAM 最適化

Claude Code が SSH でサーバーに接続し、Ollama をインストールしました。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

VRAM 最適化のため systemd の override 設定を作成しました。

[Service]
Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"
Environment="OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1"

Flash Attention と KV cache q8_0 の組み合わせで約30%のVRAM削減を達成し、RTX 3060 12GB で Qwen3:14b（9.3GB）を安定稼働させることができました。

2. モデル選定

Claude Code がユーザーとの対話でモデルを選定しました。最終的な構成：

Qwen3:14b（プライマリ）
– VRAM: 9.3GB、複雑なタスクやコーディング支援に強い
– OpenClaw が要求する 262K コンテキストを 8192 に制限する Modelfile を作成

Gemma4-e4b-cpu（フォールバック）
– CPU 動作で VRAM を消費しない
– Google の MoE アーキテクチャで実効 4B ながら高品質
– ComfyUI で GPU が占有されているときに自動切替

3. OpenClaw 自律エージェント

OpenClaw は Discord を通じて自律的にタスクを実行できるエージェントです。Claude Code が設定ファイルを生成し、Discord ボットとの連携まで完了させました。

  • Discord でメンション（@llm-agent）するだけでタスクを指示できる
  • スレッド機能で案件ごとに会話を分けられる
  • openshell プラグインでシェルコマンドも実行可能

4. ComfyUI 画像生成

画像生成環境として ComfyUI をセットアップし、2つのモデルを導入しました。

  • SDXL-Turbo fp16: 高速生成（数ステップで生成可能）
  • Pony Diffusion V6 XL: 高品質生成（アニメ・イラスト向け）

重要な制約: Ollama と ComfyUI は VRAM を共有するため同時起動不可です。Gemma4-e4b-cpu フォールバックはこの制約への対応策でもあります。

5. MCP ブリッジの実装

Claude Code が自分自身と Ollama・OpenClaw をつなぐ MCP サーバーを実装しました。

mcp-ollama: Node.js で実装した MCP サーバー。ask_ollama と list_models ツールを提供します。この記事の下書きも、このブリッジ経由で Ollama に生成させています。

openclaw-mcp-serve.sh: SSH 経由で OpenClaw の MCP サーバーに接続するラッパースクリプト。nvm 環境を SSH 非インタラクティブ環境でも読み込めるよう工夫しました。

実装中のハマりポイント

Claude Code がぶつかった問題と解決策の記録です。

Discord webhook の bot-to-bot 制限

Webhook で送ったメッセージに OpenClaw が反応しない問題。Discord 仕様で bot は bot/webhook のメッセージを無視するためです。OpenClaw ネイティブの Discord ボット統合に切り替えて解決しました。

OpenClaw Web UI のアクセス制限

HTTPS または localhost しか許可されない仕様。SSH トンネルで回避しています。

ssh -L 18789:localhost:18789 llm
# → ブラウザで http://localhost:18789 にアクセス

nvm 環境が SSH 非インタラクティブで読まれない

MCP 経由で SSH 実行する場合、~/.bashrc が読み込まれないため nvm が使えません。ラッパースクリプトで source ~/.nvm/nvm.sh を明示的に実行することで対応しました。

この記事の生成と投稿について

「今回やったことをブログに書いて欲しい」というユーザーの指示を受け、Claude Code は以下のステップを実行しました。

  1. 記事生成: MCP ブリッジ経由で Ollama（coder7b-agent）に記事の下書きを依頼
  2. 投稿: WordPress REST API を使って直接 WordPress に投稿

ただし当初は色々と苦労しました。OpenClaw への指示はペアリング問題で断念し、Discord 経由の投稿はアクセス権限の問題で失敗。最終的に Ollama MCP + REST API という構成に落ち着きました。

まとめ

Claude Code がユーザーと対話しながら、計画・実装・ドキュメント化・投稿まで一気通貫でやり遂げた事例でした。

ローカル LLM 環境があることで、Claude Code がさらにその環境を活用して記事を書くという面白い構図が生まれました。プライバシーを守りながら自前の AI 基盤を持つことの可能性を感じさせる体験でした。

なお、RTX 3060 12GB という家庭用 GPU でも、VRAM 最適化を工夫すれば十分実用的な環境が構築できます。ローカル LLM に興味がある方はぜひ試してみてください。

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SendGridからOCI Email Deliveryに乗り換えた話

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** この記事はClaude Codeと作業した記録をClaude Codeに記事にてもらい、Claude in Chromeを通してClaude Codeが投稿しています。 **

自宅サーバで長年お世話になっていたTwilio SendGridのFreeプランが、2026年3月31日で終了することになりました。4月1日から60日間のトライアルに移行し、5月末にはメール送信が止まってしまうとのこと。

うちのサーバではPostfix経由でSendGridを使って、Redmineの通知メールを飛ばしたり、lambeden.jpに届いたメールをGmailに転送したりしていました。さてどうしましょうか。

OCI Email Deliveryを選んだ理由

うちのサーバはOracle Cloud Infrastructure（OCI）のAmpere A1インスタンスで動いています。OCIにはEmail Deliveryというメール配信サービスがあって、月3,000通まで無料で使えます。同じプラットフォーム内で完結するので、これが一番スマートな選択肢かなということで移行してみました。

Claudeに手順を聞きながら作業しました (^_^)/

OCI Email Deliveryの設定

1. SMTP資格証明の生成

OCIコンソールで「アイデンティティ」→「ドメイン」→「Default」→「ユーザー」から自分のユーザーを開いて、SMTP資格証明を生成します。

⚠️ 生成されたユーザー名とパスワードはその場でコピー必須。画面を閉じると二度と確認できません！

2. 承認済み送信者の登録

「開発者サービス」→「電子メール配信」→「承認済送信者」で、メールのFromアドレスとして使うアドレスを登録します。

3. SPFの設定

承認済送信者の画面から「SPFの表示」でTXTレコードを確認して、お名前.comのDNS管理画面に追加します。

v=spf1 include:ap.rp.oracleemaildelivery.com ~all

4. DKIMの設定

「電子メール配信」→「電子メール・ドメイン」でドメインを作成して「DKIMの追加」からCNAMEレコードを生成、DNSに追加します。セレクター名はmail-tokyo-20260305みたいな形式が推奨されています。

10〜30分待って「Refresh DKIM Status」でActiveになれば完了です。

5. Postfixの設定変更

/etc/postfix/main.cfのリレーホストをOCIに変更します。

relayhost = [smtp.email.ap-tokyo-1.oci.oraclecloud.com]:587

/etc/postfix/sasl_passwdの認証情報も更新。

[smtp.email.ap-tokyo-1.oci.oraclecloud.com]:587    SMTPユーザー名:パスワード

あとSMTPUTF8関連のエラーが出たのでmain.cfに以下も追加しました。

smtputf8_enable = no

反映して動作確認。

sudo postmap /etc/postfix/sasl_passwd
sudo systemctl reload postfix
echo "テスト" | mail -s "テスト" -r xxxx@lambeden.jp 宛先アドレス

Redmineの通知メールもバッチリ届くようになりました。

問題発覚：転送メールが弾かれる

実はlambeden.jpに届いたメールをGmailに転送する設定もしていて、ここでハマりました。

OCI Email DeliveryはエンベロープFromとヘッダFromの両方が承認済み送信者に登録されていないと拒否する仕様です。転送メールの場合、Fromは外部の不特定の送信者になるので、これは構造的にどうにもなりません。

解決策：転送だけGmail SMTPを使う

PostfixのTransport Mapsで、自分のGmailアドレス宛の転送メールだけGmailのSMTPサーバー経由で送るようにしました。

/etc/postfix/transportに追記：

xxxx@gmail.com    smtp:[smtp.gmail.com]:587

/etc/postfix/sasl_passwdにGmailのアプリパスワードを追記：

[smtp.gmail.com]:587    xxxx@gmail.com:アプリパスワード

/etc/postfix/main.cfにtransport_mapsを追加：

transport_maps = hash:/etc/postfix/transport

反映して動作確認：

sudo postmap /etc/postfix/transport
sudo postmap /etc/postfix/sasl_passwd
sudo systemctl reload postfix

iCloudからlambeden.jpにテストメールを送ったら、ちゃんとGmailに届きました！GmailはFromを自分のGmailアドレスに書き換えますが、X-Google-Original-Fromヘッダに元の送信者が保持されるので実用上問題ありません。

まとめ

最終的なPostfixの構成はこうなりました。

用途 経路
Redmine通知・外部への送信 OCI Email Delivery
Gmailへの転送 Gmail SMTP

OCI Email Deliveryは同じプラットフォーム内で完結するので管理が楽で良いですね。SendGridよりも設定の自由度が低い部分もありましたが、無事移行できて一安心です。

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GOGETSSLからLet’s Encryptに乗り換え

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今までGOGETSSLの証明書を使っていましたが、更新期限が来たのと、今後、証明書の期限が200日以内になるという話もあるので、これを機にLet’s Encryptに乗り換えてみました。

Let’s Encryptは無料で使えますが、有効期限が90日なので、自動更新でもしないとやってられません。はい。自動更新の仕組みあります(^^;

今回は、Claude Codeに手順を出してもらって実施しました。完璧に動きました。すごい。（操作も含めて実行してもらうこともできるのですが、ちょっと怖かったので手順を出してもらって自分で事項しましたが、全く問題ありませんでした。本当にびっくりです。）

手順は以下の通り

Let’s Encrypt SSL証明書の自動更新（Apache + Postfix）

1. Certbot のインストール

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install certbot python3-certbot-apache

# RHEL/CentOS/Rocky Linux
sudo dnf install certbot python3-certbot-apache

2. Apache 用の証明書取得

# Certbot が Apache の設定を自動的に更新する場合
sudo certbot --apache -d example.com -d www.example.com

# 証明書のみ取得（Apache 設定は手動）
sudo certbot certonly --apache -d example.com -d mail.example.com

mail.example.com を Postfix 用に同じ証明書に含めることを推奨

3. Postfix の SSL 設定

sudo nano /etc/postfix/main.cf

# TLS 設定
smtpd_tls_cert_file = /etc/letsencrypt/live/example.com/fullchain.pem
smtpd_tls_key_file  = /etc/letsencrypt/live/example.com/privkey.pem
smtpd_tls_security_level = may

smtp_tls_cert_file = /etc/letsencrypt/live/example.com/fullchain.pem
smtp_tls_key_file  = /etc/letsencrypt/live/example.com/privkey.pem
smtp_tls_security_level = may

sudo systemctl reload postfix

4. 自動更新の設定（重要）

Certbot はインストール時に systemd タイマーまたは cron を自動登録します。確認：

# systemd の場合
sudo systemctl status certbot.timer
sudo systemctl enable certbot.timer

# cron の場合（/etc/cron.d/certbot が存在するか確認）
cat /etc/cron.d/certbot

5. 更新後フック（サービス自動リロード）

更新後に Apache と Postfix を自動リロードするフックを作成：

sudo nano /etc/letsencrypt/renewal-hooks/deploy/reload-services.sh

#!/bin/bash
# Let's Encrypt 更新後に Apache と Postfix をリロード

echo "Reloading Apache and Postfix after certificate renewal..."
systemctl reload apache2   # Ubuntu/Debian
# systemctl reload httpd   # RHEL/CentOS

systemctl reload postfix

echo "Done: $(date)"

sudo chmod +x /etc/letsencrypt/renewal-hooks/deploy/reload-services.sh

6. 動作テスト

# ドライランで更新をテスト（実際には更新しない）
sudo certbot renew --dry-run

# フックも含めてテスト
sudo certbot renew --dry-run --deploy-hook /etc/letsencrypt/renewal-hooks/deploy/reload-services.sh

7. 証明書の状態確認

# 証明書一覧と有効期限
sudo certbot certificates

# Postfix の TLS 確認
openssl s_client -connect mail.example.com:25 -starttls smtp 2>/dev/null | openssl x509 -noout -dates

まとめ・ポイント

項目 内容
証明書の場所 /etc/letsencrypt/live/example.com/
自動更新タイミング 有効期限 30 日前（Certbot が自動判断）
フックの場所 /etc/letsencrypt/renewal-hooks/deploy/
更新頻度 1 日 2 回チェック（systemd timer）

ポイント：

  • Apache と Postfix で 同じ証明書ファイルを共有 できる
  • deploy/ フォルダのスクリプトは更新成功時のみ実行される
  • ポート 80 が外部から到達可能である必要がある（HTTP-01 チャレンジ）

ドメイン名や OS の種類を教えていただければ、より具体的な設定を出せます。

以上、本当にすごい時代になったものです。

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tp-link Archer BE400(WiFi7)

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Amazon プライム感謝祭先行セールで安くなっていたのでtp-linkのArcher BE400(WiFi7)を買ってみた。12,280円なり。色々言われてるtp-linkですが、もういいかなと思うくらい素晴らしいい。

今まではRTX1210 + Archer C4000(WiFi5)で使っていたのだが、RTX1210が頻繁にオーバーフローを起こしていてちょっとパワー不足な感じでした。結構、CPUを80%以上使っちゃってるのでmap-eって重いの？

RTX1210を使っていたのはSNMPでいろいろ情報が取れるからなのですが、速度が出ないので本末転倒なので。。。

今回はインターネット接続もWiFiもBE400にまとめました。ポート数が足りないのと、せっかく2.5Gbpsのポートがるので、以前買って使ってなかった、FOXNEO 2.5gbps スイッチングハブに繋いでみました。

優先接続の速度比較

RTX1210 + PC(1G接続)
Archer BE400 + FOXNEO 2.5gbps スイッチングハブ+PC(2.5G接続)

最高速度が改善しているようです(^_^)

無線接続の比較

RTX1210 + Archer C4000(WiFi5) + iPhone 16
Archer BE400 + iPhone 16

無線も回線速度分出ているようです。しかしパケットロスが20.3% !?使ってる感じ特に不具合は感じないのですが、この数値ほんとか？

まぁ、しばらく使ってみます。

それと、Archer BE400はトラフィックレポート機能があります。SNMPには対応してないけどまぁ、これで十分かも。

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OCI Standard.A1.Flexを試す

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OCI無料枠で試していたのですが、いつまでたってもA1-Flexシェイプが立ち上がらないので、有償プランに切り替えました。有償プランに切り替えたからと言ってAlways Free枠は変わらないので実質、料金は発生しません。

有償（個人）にアップグレードしたらA1.Flex 4core 24GBメモリのインスタンスがサクッと立ち上がりました(笑)

OCI 無料枠を試す

という訳で、早速ベンチマークをしてみました。

素晴らしい！　Standard.E2.1.Microの20倍！ GCP e2-microの72倍のパワー \(^_^)/

System Benchmarks Index Score

OCI Standard.A1.Flex 4ocpu 24GB Memory: 5512.4
OCI Standard.E2.1.Micro 1/8ocpu 1GB Memory: 268.1
GCP e2-micro 0.25vCPU 1GB Memory: 76.3 

BYTE UNIX Benchmarks (Version 6.0.0)

   System: a1-test: GNU/Linux
   OS: GNU/Linux -- 6.14.0-1009-oracle -- #9~24.04.1-Ubuntu SMP Mon Jun 30 18:20:41 UTC 2025
   Machine: aarch64 (aarch64)
   Language: en_US.utf8 (charmap="ANSI_X3.4-1968", collate="ANSI_X3.4-1968")
   CPU 0: ARM Neoverse-N1 (50.0 bogomips)
          CPU Features: fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm lrcpc dcpop asimddp
   CPU 1: ARM Neoverse-N1 (50.0 bogomips)
          CPU Features: fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm lrcpc dcpop asimddp
   CPU 2: ARM Neoverse-N1 (50.0 bogomips)
          CPU Features: fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm lrcpc dcpop asimddp
   CPU 3: ARM Neoverse-N1 (50.0 bogomips)
          CPU Features: fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm lrcpc dcpop asimddp
   07:22:19 up 15 min,  1 user,  load average: 0.19, 0.08, 0.03; runlevel Sep

------------------------------------------------------------------------
Benchmark Run: Fri Sep 19 2025 07:22:19 - 07:50:14
4 CPUs in system; running 1 parallel copy of tests

Dhrystone 2 using register variables       46864852.7 lps   (10.0 s, 7 samples)
Double-Precision Whetstone                     8586.2 MWIPS (9.9 s, 7 samples)
Execl Throughput                               3146.3 lps   (29.8 s, 2 samples)
File Copy 1024 bufsize 2000 maxblocks       1137974.0 KBps  (30.0 s, 2 samples)
File Copy 256 bufsize 500 maxblocks          320778.0 KBps  (30.0 s, 2 samples)
File Copy 4096 bufsize 8000 maxblocks       2427991.5 KBps  (30.0 s, 2 samples)
Pipe Throughput                             1814774.8 lps   (10.0 s, 7 samples)
Pipe-based Context Switching                 101618.6 lps   (10.0 s, 7 samples)
Process Creation                               5683.8 lps   (30.0 s, 2 samples)
Shell Scripts (1 concurrent)                   9340.7 lpm   (60.0 s, 2 samples)
Shell Scripts (8 concurrent)                   3161.0 lpm   (60.0 s, 2 samples)
System Call Overhead                        1403721.6 lps   (10.0 s, 7 samples)

System Benchmarks Index Values               BASELINE       RESULT    INDEX
Dhrystone 2 using register variables         116700.0   46864852.7   4015.8
Double-Precision Whetstone                       55.0       8586.2   1561.1
Execl Throughput                                 43.0       3146.3    731.7
File Copy 1024 bufsize 2000 maxblocks          3960.0    1137974.0   2873.7
File Copy 256 bufsize 500 maxblocks            1655.0     320778.0   1938.2
File Copy 4096 bufsize 8000 maxblocks          5800.0    2427991.5   4186.2
Pipe Throughput                               12440.0    1814774.8   1458.8
Pipe-based Context Switching                   4000.0     101618.6    254.0
Process Creation                                126.0       5683.8    451.1
Shell Scripts (1 concurrent)                     42.4       9340.7   2203.0
Shell Scripts (8 concurrent)                      6.0       3161.0   5268.4
System Call Overhead                          15000.0    1403721.6    935.8
                                                                   ========
System Benchmarks Index Score                                        1551.3

------------------------------------------------------------------------
Benchmark Run: Fri Sep 19 2025 07:50:14 - 08:18:11
4 CPUs in system; running 4 parallel copies of tests

Dhrystone 2 using register variables      187363319.6 lps   (10.0 s, 7 samples)
Double-Precision Whetstone                    34304.4 MWIPS (9.9 s, 7 samples)
Execl Throughput                               9255.9 lps   (29.8 s, 2 samples)
File Copy 1024 bufsize 2000 maxblocks       4417831.3 KBps  (30.0 s, 2 samples)
File Copy 256 bufsize 500 maxblocks         1283904.0 KBps  (30.0 s, 2 samples)
File Copy 4096 bufsize 8000 maxblocks       7855700.9 KBps  (30.0 s, 2 samples)
Pipe Throughput                             7317913.7 lps   (10.0 s, 7 samples)
Pipe-based Context Switching                 962856.6 lps   (10.0 s, 7 samples)
Process Creation                              20808.0 lps   (30.0 s, 2 samples)
Shell Scripts (1 concurrent)                  26487.7 lpm   (60.0 s, 2 samples)
Shell Scripts (8 concurrent)                   3423.5 lpm   (60.0 s, 2 samples)
System Call Overhead                        5606134.9 lps   (10.0 s, 7 samples)

System Benchmarks Index Values               BASELINE       RESULT    INDEX
Dhrystone 2 using register variables         116700.0  187363319.6  16055.1
Double-Precision Whetstone                       55.0      34304.4   6237.2
Execl Throughput                                 43.0       9255.9   2152.5
File Copy 1024 bufsize 2000 maxblocks          3960.0    4417831.3  11156.1
File Copy 256 bufsize 500 maxblocks            1655.0    1283904.0   7757.7
File Copy 4096 bufsize 8000 maxblocks          5800.0    7855700.9  13544.3
Pipe Throughput                               12440.0    7317913.7   5882.6
Pipe-based Context Switching                   4000.0     962856.6   2407.1
Process Creation                                126.0      20808.0   1651.4
Shell Scripts (1 concurrent)                     42.4      26487.7   6247.1
Shell Scripts (8 concurrent)                      6.0       3423.5   5705.9
System Call Overhead                          15000.0    5606134.9   3737.4
                                                                   ========
System Benchmarks Index Score                                        5512.4

これが無料ですからね。暇を見てサーバ引っ越そうかな 🙂 難点は、x86アーキじゃないのでバイナリ互換ないんですよね。設定はほぼ引き継げると思うけど。作ってデータ移行が必要だからちょっとめんどい。

コンピュータ

UGREEN NASync クラウドバックアップ

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はじめに

QNAPからUGREENに乗り換えてそんなに困ってないというか、結構気に入っているのですが、最大の問題がバックアップの弱さでした。 QNAPではHBS3という強力なツールでNASのデータをAmazon S3などのクラウドストレージにバックアップできたのですが、UGREENにはそういう機能はありません。

という訳で、dockerで実現してみました。 docker最高！

方針

  • 利用するツールはbackrest
  • 保存先はAmzon S3 Standard
  • Amazon S3ではライフサイクルポリシーで7日後にDeepArchiveに移動する

いろいろ検討した結果、resticというツールが良さげです。resticは重複排除や圧縮に対応しているのにOSSという素晴らしさ。resticを使ったdockerコンテナも複数公開されているのですがその中でも、WEBUIで操作できるbackrestを使うことにしました。

インストール

  1. Dockerアプリのプロジェクトから「作成」を選んでプロジェクト名(backupなど)、保存パス(デフォルトでOK）、Compose設定に以下のYAMLファイルを貼り付けて「今すぐデプロイ」
version: "3.8"
services:
  backrest:
    image: garethgeorge/backrest:latest
    container_name: backrest
    hostname: backrest
    ports:
      - "9898:9898"              # 外部アクセス用
    volumes:
      - ./backrest/data:/data
      - ./backrest/config:/config
      - ./backrest/cache:/cache
      # バックアップ対象フォルダ
      - /volume1:/volume1:ro   
      - /volume2:/volume2:ro
    environment:
      - BACKREST_DATA=/data
      - BACKREST_CONFIG=/config/config.json
      - XDG_CACHE_HOME=/cache
      - TMPDIR=/tmp
      - TZ=Asia/Tokyo
    restart: unless-stopped
  1. コンテナが立ち上がってきたら、WEBUIにアクセス(Dockerアプリのコンテナでbackrestを選んで→マークからクイックアクセスが楽）して、初期設定
 Instance ID: なんでもいいですが(dxp2800とか)
 User: なんでもいいけど(hogeadminとか)
 Password: 強いの付けてね
  1. Add Repoでリポジトリ設定（前提として先にAWS上にS3バケットを作っておく必要あり。あと、アクセスキーを発行しておく必要あり）
 Repo Name: S3とか
 Repository URI: s3:s3.us-east-1.amazonaws.com/<バケット名> ※S3 URIではないので注意。私はコストが安いus-east-1を使ってる
 Password: Generateで作ればOK
 Env Vars: 環境変数をいくつか追加
   AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEYは最低必要。
   私はAWS_STORAGE_CLASS=STANDARD_IAも入れてる
その他の設定は変える必要なし
  1. Add Planでバックアップ対象を追加
 Plan Name: nas backupとか
 Reposotory: さっき作ったリポジトリ名 S3とか
 Paths: ここにバックアップしたいパスを足していく
  私は /volume1/@homeとかdockerとか。
 Backup Schedule: 私はCron、Local、Every mounth on 1 at 2:00にしてます。差分取れるので毎日とってもいいけど。

これでOK。作ったプランのBackup Nowで試し取りしておくと良いでしょう。

最後に、docker/backup/のファイルは別途どっかにちゃんと保存しておきましょう。設定したパスワードが分らないとデータ復元できません。。。

以上

### 2025/10/3 追記
デフォルトでRepositoriesポリシーで月1回のPrune（削除）とCehckがスケジュールされているのだが、Checkは実際にS3のデータを読みに行くようで、ライフサイクルポリシーでDeep Archiveに送ってしまうと、失敗する。必ずCheckを実施しないといけないのか？というと、まぁ保険なので実施しないことにしました。削除は、Deep Archiveに送られていても問題なくできるようです。
コンピュータ

UGREEN NASync DXP2800省エネチューン

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チューンって程のことはないのですが、パフォーマンスが上がる確かめるためにNVMe SSDをキャッシュとして追加してみたのですが、安物のgen3 x2レーンではHDDと大差なかったので、dockerのバックエンドストレージとして分離しようと思います。

【プール分け】

  1. HDD コールドプール(Volume1) – 基本的にはユーザーホームなのでユーザーが使わなければアクセスされない
  2. SSD ホットプール(Volume2) – dockerなど常にアクセスするもののバックエンドとして利用。基本アプリはこちらに入れることにする

インストール済みのアプリや、dockerコンテナを移動するには基本入れ直しが必要です。写真アプリなんかはインデックスが消えそうで嫌だったのと、そもそも写真はHDDに入ってるので移動しませんでした。DockerとHome Assistant以下の通り。それ以外はアンインストールとインストールの繰り返しでOK。

【Dockerの移動】

  1. コンテナを全部止める
  2. docker内のファイルを全て適当な場所にへコピーする
  3. docker-composeの内容をメモっておく（まぁ、同じフォルダをしていると出てきますけど念のため）
  4. dockerアプリ削除(HomeAssistantアプリも同時に削除される)
  5. dockerフォルダーを削除する(これをしないとVolume1に再度作られてしまうようだ)
  6. Volume2を指定してdockerアプリインストール
  7. 退避したdockerディレクトリのファイルを新たに作成されたdockerフォルダ内にコピーする
  8. 管理 – データ移行(コンテナインスタンスは移行されない)
  9. HomeAssitantアプリをVolume2/docker/homeassistantのフォルダを指定してインストールする(これでHomeAssitantは元通りに動くはず)
  10. その他のコンテナもdocker-composeで再生成

余談ですが、dockerは共有フォルダーに出てくるdockerフォルダーと@dockerというシステムが勝手に作るdocker動作に必要なフォルダがあります。dockerをアンインストールすると、@dockerは削除されますが、特にコピーしておく必要はなさそうです。もしかしたらローカルリポジトリに自前のコンテナを置いてる場合はコピーしておいた方がいいかも。

結果

常時28W程度食っていたものがHDDがアイドル停止するようになって12Wまで下がりました。静かだし。 🙂

たった16W削減ですが、１か月に換算すると 11.5kWhも減るんですよね。今、kWhあたり35円程度なので、403円/月の削減ですね(^_^)

実はそれ以外にも、RTX810からRTX1210に変更したのを機に、SWX2200-8Gと2.5GのHUBの電源も普段落としています。私の用途では2.5Gbps必要なことなんて滅多にないので。その結果、常時稼働しているものが48W程度ほどに下がり、全体で25W減、月額にして630円/月の削減となりました。

ホームオートメーション

Home Assistant on UGREEN NASync DXP2800

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はじめに

UGREEN NASync DXP2800を購入して、アプリセンターにHome Assistantというものがあって初めて知ったのですが、これ優れものですね！

https://www.home-assistant.io

Home AssistantはOSSでIFTTTのようなことをローカルで実現します。Raspberry Piなんかで実装してる人が多いようです。

Home Assistantはdockerコンテナとしても提供されていて、UGREEN NASync DXP2800ではそれを使ってアプリとして提供しているようです。なので、NASyncではアプリをインストールするだけで使えます。

iPhoneやAndroid用のアプリも出ていてとても使い勝手がいいのですが、ローカルで動いているのでVPNなどで自宅にアクセスする必要があります。（クラウドサービスもあるのですがそれは有償です）

私は前に書いた、TailScaleで自宅に接続して使っています。

私は今まで、主にSwitchBot + Amazon ALEXAでエアコン制御なんかをやってたんですが、HEMSやEcoFlowの電池なんかとの連携はできませんした。それぞれ違う規格で動いているためです。それがHome Assistantを使うことでかなり連携可能になります。

ECHONET Lite Matter IFTTT Alexa GoogleHome CloudEdge Home Assistant
Panasonic AiSEG2 〇 × × × × × 〇*1
Panasonic ホームユニット VL-HB1000-W × × × × × × ×
QCELLS 太陽電池 × × × × × × 〇*1
SwitchBot × 〇 〇 〇 〇 × 〇
EcoFlow Delta2 × × × × × × 〇*1
TP-LINK tapo × 〇 〇 〇 〇 × 〇
RATOC RS-WFIREX3 × 〇 × 〇 〇 × 〇*1
監視カメラ(COOAU) × × × × × 〇 ×

*1 カスタムコンポーネント導入で可能

例えば、HEMS Panasonic AiSEG2から発電、使用電力を取得して余力がある時だけ何をを実行といったオートメーションが組めるようになります。

今回実現したこと

  1. Panasonic AiSEG2(HEMS)から発電量と消費量を取得して発電余力を求める
  2. 余力がある時にEcoFlow delta2を充電する
  3. 夜間充電した電力でサーバを稼働させる
  4. この一連のサイクルをオートメーション化する

はい。できました(笑)

iPhone Home Assistant

iPhoneのHome Assistantアプリからアクセスするとこんな感じです。

実現方法

Home Assistantがあらかじめ対応している機器に関しては何もしなくても認識させられるのですが、残念ながら日本ローカルの AiSEG2は対応していません。そういう時はカスタムコンポーネントというのを作ることによって自由に機能を追加できます。AiSEG2から現在の発電量等を抜いてくるコンポーネントは無かったのでchatGPTさんにお願いして作りました(笑)

https://github.com/realktmr/hass_aiseg2_solpwr

GitHubを使ったのもPyhonでプログラムを書いたのも初めてだったのですが、AI素晴らしいですね。chatGPTとGeminiさんに教えてもらいながら作ってみました。

インストール方法

  1. GitHUBからCode -> Download ZIPでファイルを全部ダウンロードする。
  2. Home Assistantのconfigディレクトリにアサインしたフォルダにcustom_components/aiseg2_solpwrごとフォルダもファイルも置く。
  3. Home Assistantの設定-> … -> Home Assistantを再起動で再起動する
  4. 上がってきたら設定 -> デバイスとサービス から +統合を追加 を選んで、AiSEG2 Solar Powerを探して追加。IP、Username(aiseg固定)、Password(あなたがつけたもの)を入力して追加

これで、「発電量」「消費量」「余力」が出ているはずです。

EcoFlow delta2へのアクセスは Ecoflow-Cloudというカスタムコンポーネントが公開されており、これを使うことで簡単にアクセスできます。

EcoFlowアプリでも手動で設定できる【エネルギー管理】-> 【バックアップ予約】を有効にして、電池を利用するレベルを設定できます。例えばこの設定を20%に設定すると、入力ACプラグを挿していてもバッテリー残量が20%になるまで、電池から出力してくれます。20%を切ると充電を開始します。が20%まで充電するとパススルーでAC入力から出力します。

この機能を利用して、以下のようなオートメーションを組んでいます。

【前提】 DELTA2のエネルギー管理設定で充電限度 90%、放電限度 10%に設定。

【充電開始】 発電余力が 1.0kWhを超えたとき、Delta2のBackup Reserve EnabledがONだったらBackup Reserve EnabledをOFFにする。(これによって90%までAC入力から充電されるようになる)

【放電開始】 18:00になった時、DELTA2のMain Battery Level が80%以上あったら、Backup Reserve　EnabledをONにしてDELTA2の Backup Reserve Level を 20%に設定にする（これによって、20%までは電池から放電する。20%を下回ったら20%まで充電する。しかし基本的には20%の時点でパススルー運転になるので次の日の充電開始までパススルー運転を実現している、ちなみに、OFFにしてONにするとデフォルトの50%に戻ってしまうようだ。また、ONにしてからじゃないとReserve Levelの設定ができない）

はい。これで太陽光発電の余力を使って充電し、DELTA2を普段使いするといった使い方が実現できました 🙂

蛇足

本当は、余力が0を切ったら電池から放電って設定にもできるのですが、これをやると頻繁に電池運転に切り替わり、そのたびにリレーがカチカチ切り替わりなんか壊れそうな気がして(笑)

蛇足ですが、DELTA2はUPSではないので電池出力とACパススルーの切り替えに時に数ミリ秒切れてしまうのでPCなんかは電源落ちてしまいます。私はもともと使ってたAPCのRS550というUPSを嚙ましているので問題はないですが、それでも頻繁な切り替えは寿命を著しく縮めると思います。

そんな訳で、ちょっと妥協したオートメーションを組んでいますが、まぁ、十分かと。

他に、NASyncを置いてる部屋の温度計と連携して部屋の温度が32℃を超えたら自動でエアコンを掛けて30℃を下回ったら止めるオートメーションを組んだり。電力余力がなくなったら、29℃以下だったらエアコンを止めるオートメーションを組んだり。いろいろできるかと。

面白い使い方を思いついたらぜひ教えてください。

コンピュータ

ポート開放が要らないVPN

1件のコメント

背景

自宅回線をMoneyForwd 光に変更した結果、v6Plus接続になりダイナミックDNS等でのVPN接続は難しくなったしまったので、別の方法を探していました。

やりたいこと

  • 自宅のHEMSなどにiPhoneからアクセスしたい
  • UGREEN NASyncのdockerコンテナで実現したい

TailScale

探した結果、TailScaleというサービスがあることを知りました。イメージとしてはクラウド上にあるルーターにVPN接続したい機器がVPNを張りに行ってそこでルーティングしてもらう感じですね。なので、OUT方向が通れば固定IPやポート開放ができなくてもOKです。

TailScaleはPersonalプランという無償プランがあります。 3 Users 100 Devicesまで無料というなんとも太っ腹なサービス！ 素晴らしい(笑)

早速やってみる

  1. iPhoneでTailScalアプリをダウンロード
  2. 新規にアカウント作成してVPN接続！
  3. PCからTailScalの管理ページに入りSettings -> Keysで Auth KeysをGenerate Auth keyをポチっとと押してキーを払い出しコピーしておく
  4. UGREEN NASyncでdockerアプリからプロジェクト作成で適当なプロジェクト名(vpnなど)と保存パス(docker様にアサインした共有フォルダがいいでしょう)を指定して、以下の内容をCompose設定に記載して今すぐデプロイ！
version: "3.8"

services:
  tailscale:
    image: tailscale/tailscale:latest
    container_name: tailscale
    hostname: nasync
    network_mode: "host"
    privileged: true
    volumes:
      - /var/lib:/var/lib
      - /dev/net/tun:/dev/net/tun
    environment:
      # Tailscale 管理画面で作成した AuthKey を入れる
      - TS_AUTHKEY=tskey-auth-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
      # LAN 全体 (192.168.1.0/24) を iPhone に広告
      - TS_EXTRA_ARGS=--advertise-routes=192.168.1.0/24
    restart: unless-stopped
  1. TailScaleの管理ページからMachinesを見ると、iPhoneとnasyncが繋がってるはず！nasyncの…からEdit route settingsを選んで目的のサブネットにチェックを入れて保存すればそのサブネットに行けるようになります。

Machines Edit Route Settings

超簡単で素晴らしい！(^_^)/

コンピュータ

HP ProNote Aero G8 Bluetoothが見えなくなる

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原因は定かではないのですが、Windows 11 24H2累積更新(KB5062553)を適用したあたりからBluetoothホストが完全に見えなくなり、一切のBluetoothが使えなくなりました。

とりあえず、BIOSで有効になっているかの確認をしたり、HP System Diagなど掛けたりした結果、いつの間にか見えてました。。。(恐らく、タイミング的にはSystem Diagだと思います。詳細モードでテストした結果オールクリアでした。)

まぁ、釈然としないですが、以前にもUSB給電での充電ができないという問題があったなぁ。。。

HP ProBook 635 Aero G8でtype-c給電できない | Lamb EDEN