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# Docker でセルフホスト

> Docker で Mirobody を起動し、モデルを選んで、デモデータで最初の質問をします。

対象 mirobody
[`1.5.10`](https://github.com/thetahealth/mirobody/tree/b37cd7b24af5251a4364aab30905a7497fc69dcb)

Docker が Web アプリ、Postgres、バックグラウンドの worker、合成デモデータを起動します。Compose 付きの Docker を用意してください。Windows では WSL 2 のターミナルを使います。Python や Node.js のインストールは不要で、GPU もなくても構いません。Mirobody は Apache 2.0 のもと [GitHub](https://github.com/thetahealth/mirobody) で公開されています。

## 3ステップで最初の回答を得る

**1. スタックを起動する**

```bash theme={null}
git clone --depth 1 https://github.com/thetahealth/mirobody.git && cd mirobody
./deploy.sh
```

スクリプトは OpenSSL でシークレットを生成して `.env` に書き込み、アプリケーションイメージをダウンロードし、デモ環境を起動して、セットアップページのリンクを表示します。

**2. モデルを選ぶ**

表示されたリンクを開き、モデルキーを1つ貼り付けます：OpenRouter、OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek、DashScope、または任意の OpenAI 互換ゲートウェイです。キーは実際のリクエストが1回成功してから暗号化して保存されます。あとから変更する場合は **設定 › モデル** で、再起動なしに変更できます。すべてのモデルをこのマシンに置きたい場合は、[モデルの実行場所](#models)を参照してください。

**3. ログインして質問する**

 を開き、「メールコード」タブで `you@mirobody.ai`、コード `111111` でログインします。「コレステロールはどう変化した？」と聞いてみましょう。回答は推移をグラフにし、数値ごとに元のファイルを示します。続けて **データ** ページで `demo/upload/` のファイルをアップロードするか、`mom@mirobody.ai` が共有している記録に切り替えてみてください。

[ウォークスルー](https://docs.mirobody.ai/ja/walkthrough.md)では同じ記録を使って5つの場面をたどります。実データを扱う場合は、**最初の起動前に**[サーバーへのデプロイ](https://docs.mirobody.ai/ja/deployment/production.md)の設定を適用してください。デモ環境のあとで始める場合は、[既存デモからの移行手順](https://docs.mirobody.ai/ja/deployment/production.md#after-a-local-demo)に従い、データボリュームをまっさらな状態にしてください。

> [accordion] サービスを確認する
>
> エンジンのチェックアウトから実行します：
>
> ```bash theme={null}
> docker compose ps
> curl -fsS http://localhost:18060/api/health
> docker compose exec mirobody mirobody doctor
> ```
>
> `mirobody` サービスは `healthy` になり、ヘルスチェックの応答には `version` と `agent` が含まれます。`mirobody doctor` は各モデル用途が選んだ条件を表示し、`--probe` を付けると実際にリクエストを送ります。あとから `.env` にキーを追加した場合は `docker compose up -d` を実行してください。`docker compose restart` は `.env` を読み直しません。よくある失敗は[トラブルシューティング](https://docs.mirobody.ai/ja/troubleshooting.md)にまとめています。

> [accordion] このマシンに Git がない場合
>
> 代わりにソースアーカイブをダウンロードして展開します：
>
> ```bash theme={null}
> curl -L https://github.com/thetahealth/mirobody/archive/refs/heads/main.tar.gz | tar xz && cd mirobody-main
> ```

## モデルの実行場所

| | モデルキーを使う | 100% この端末で動かす |
| - | - | - |
| モデルを動かすのは | キーを貼り付けたそのベンダー | [llama.cpp](https://docs.mirobody.ai/ja/local-models.md) の `llama-server`。スタックと一緒か、ホスト上で動きます |
| 必要なもの | Docker とキー1つ | Docker、デフォルトサイズでメモリ 16 GB（うち Docker に最低 8 GB） |
| 速度 | モデルとサービス次第 | GPU 推奨。CPU のみだと回答に数分かかることがあります |

モデルをスタックと一緒に Docker で動かすには、素の `./deploy.sh` の代わりに Compose profile を付けて起動します：

```bash theme={null}
COMPOSE_PROFILES=local-cpu ./deploy.sh     # GPU なし、どのパソコンでも
COMPOSE_PROFILES=local ./deploy.sh         # NVIDIA GPU
```

これらの profile は接続を自動設定します。最初のリクエストはモデルのダウンロードを待ちます。Mac では GPU を使うためにホスト側で `llama-server` を実行してください。プラットフォームごとのセットアップは[ローカルで実行](https://docs.mirobody.ai/ja/local-models.md)、選べるモデルは[モデルの選び方](https://docs.mirobody.ai/ja/model-choice.md)を参照してください。`.env` にクラウドの API キーがあるとそちらが優先されるため、明示的にローカルモデルを選ぶには[設定](https://docs.mirobody.ai/ja/configuration.md#local-models)の上書き設定を使います。

## この端末の外に出るデータ

記録は自分の Postgres データベースに残ります。Mirobody は利用状況のテレメトリを送信しません。外部へのデータ送信は、有効にした機能によって変わります：

| | モデルキーを使う場合 | 100% この端末で動かす場合 |
| - | - | - |
| 文書と質問 | そのベンダーに、その利用規約のもとで送信されます。見出しで読み取るだけの表組みは除きます | この端末内にとどまります |
| 名称からコードへ、単位から UCUM へ（② 標準化） | パッケージ内の同梱データを使い、ネットワークなしでこの端末内で処理します | 同左 |
| モデルの重み | なし | Hugging Face から一度だけダウンロードします。`.env` の `HF_ENDPOINT` でミラーを指定できます |
| デバイスベンダー（Garmin、Oura、Whoop） | 連携したあとのみ：そのトークンと自分のデータ | 同左 |
| コンテナイメージ | Docker Hub から、応答がないときはミラーから取得します（`.env` の `DOCKER_MIRROR=` でミラーを無効化できます） | 同左。加えて llama.cpp のイメージも |
| ログインメール | `EMAIL_SMTP_HOST` を設定した場合のみ：メールアドレスとコードを自分のメールサーバーへ送信します | 同左 |

保存データの暗号化は、チャット、アップロードしたファイル、服薬のテキスト、プロフィールを対象とし、読数と遺伝子型はまだ対象外です。アプリは `127.0.0.1` のみで待ち受けます。自分の管理が及ばないネットワークに公開する前に、サーバーが呼び出せるすべてのアドレスを一覧した `SECURITY.md` を読んでください。

## エクスポートとバックアップ

読数は CSV または JSON で、閲覧できる記録全体は NDJSON でストリーム出力できます。遺伝子型は VCF または FHIR で書き出せます。`shell/backup.sh` はデータベースとアップロードしたファイルの完全なコピーを作成します。ルートとその制限は[データのエクスポート](https://docs.mirobody.ai/ja/deployment/export.md)にあります。

## 次のステップ

> [card] [エージェントを接続する](https://docs.mirobody.ai/ja/tools/mcp-integration.md)
>
> Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI を MCP 経由で接続します。個人用リンクは設定から取得します。

> [card] [自分のデータを使う](https://docs.mirobody.ai/ja/concepts/file-processing.md)
>
> 報告書、写真、表計算ファイルに加え、デバイスや Apple Health のエクスポートにも対応します。

> [card] [設定](https://docs.mirobody.ai/ja/configuration.md)
>
> モデルキー、ローカルモデル、設定ファイル、デプロイ設定。

> [card] [サーバーへのデプロイ](https://docs.mirobody.ai/ja/deployment/production.md)
>
> 本番設定、シークレット、HTTPS、アップグレードとバックアップ。

スタックを使わず自分のコードで名称と単位を解決するには、[ライブラリとして使う](https://docs.mirobody.ai/ja/quickstart.md#a--the-library)を参照してください。セルフホストしたエンジンは `/` で Web クライアントを、`/api/*` で独自の[HTTP API](https://docs.mirobody.ai/ja/http-api.md)を、`/mcp` で MCP を提供します。

## 貢献する

もっとも役立つ貢献は、リゾルバが間違える用語を見つけることです。`mirobody resolve "<用語>"` を実行し、結果が間違っているか空であれば、[issue を報告する](https://github.com/thetahealth/mirobody/issues)か、`mirobody/res/loinc/resolver_overrides.tsv` に行を追加し、`mirobody/tests/test_engine_coverage.py` にテストケースを加えてください。全体の手順は `CONTRIBUTING.md` に、セキュリティ報告は `SECURITY.md` が説明する非公開のアドバイザリ経由で行います。


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