feat: Meeting Service AI 통합 개발

✅ 구현 완료
- AI Python Service (FastAPI, Claude API, 8087 포트)
  - POST /api/v1/transcripts/consolidate
  - 참석자별 회의록 → AI 통합 분석
  - 키워드/안건별 요약/Todo 추출

- Meeting Service AI 통합
  - EndMeetingService (@Primary)
  - AIServiceClient (RestTemplate, 30초 timeout)
  - AI 분석 결과 저장 (meeting_analysis, todos)
  - 회의 상태 COMPLETED 처리

- DTO 구조 (간소화)
  - ConsolidateRequest/Response
  - MeetingEndDTO
  - Todo 제목만 포함 (담당자/마감일 제거)

📝 기술스택
- Python: FastAPI, anthropic 0.71.0, psycopg2
- Java: Spring Boot, RestTemplate
- Claude: claude-3-5-sonnet-20241022

🔧 주요 이슈 해결
- 포트 충돌: 8086(feature/stt-ai) → 8087(feat/meeting-ai)
- Bean 충돌: @Primary 추가
- YAML 문법: ai.service.url 구조 수정
- anthropic 라이브러리 업그레이드

📚 테스트 가이드 및 스크립트 작성
- claude/MEETING-AI-TEST-GUIDE.md
- test-meeting-ai.sh

🤖 Generated with Claude Code
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

ai-python/app/api/v1/__init__.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+"""API v1 Router"""
+from fastapi import APIRouter
+from .transcripts import router as transcripts_router
+
+router = APIRouter()
+
+# 라우터 등록
+router.include_router(transcripts_router, prefix="/transcripts", tags=["Transcripts"])

ai-python/app/api/v1/transcripts.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+"""Transcripts API Router"""
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, status
+import logging
+from app.models.transcript import ConsolidateRequest, ConsolidateResponse
+from app.services.transcript_service import transcript_service
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+router = APIRouter()
+
+
+@router.post("/consolidate", response_model=ConsolidateResponse, status_code=status.HTTP_200_OK)
+async def consolidate_minutes(request: ConsolidateRequest):
+    """
+    회의록 통합 요약
+
+    참석자별로 작성한 회의록을 AI가 통합하여 요약합니다.
+
+    - **meeting_id**: 회의 ID
+    - **participant_minutes**: 참석자별 회의록 목록
+    - **agendas**: 안건 목록 (선택)
+    - **duration_minutes**: 회의 시간(분) (선택)
+
+    Returns:
+        - 통합 요약, 키워드, 안건별 분석, Todo 자동 추출
+    """
+    try:
+        logger.info(f"POST /transcripts/consolidate - Meeting ID: {request.meeting_id}")
+
+        # 입력 검증
+        if not request.participant_minutes:
+            raise HTTPException(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                detail="참석자 회의록이 비어있습니다"
+            )
+
+        # 회의록 통합 처리
+        response = await transcript_service.consolidate_minutes(request)
+
+        return response
+
+    except ValueError as e:
+        logger.error(f"입력 값 오류: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            detail=str(e)
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"회의록 통합 실패: {e}", exc_info=True)
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            detail=f"회의록 통합 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+        )

ai-python/app/config.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+"""환경 설정"""
+from pydantic_settings import BaseSettings
+from functools import lru_cache
+from typing import List
+
+
+class Settings(BaseSettings):
+    """환경 설정 클래스"""
+
+    # 서버 설정
+    app_name: str = "AI Service (Python)"
+    host: str = "0.0.0.0"
+    port: int = 8087  # feature/stt-ai 브랜치 AI Service(8086)와 충돌 방지
+
+    # Claude API
+    claude_api_key: str = "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"
+    claude_model: str = "claude-3-5-sonnet-20241022"
+    claude_max_tokens: int = 250000
+    claude_temperature: float = 0.7
+
+    # Redis
+    redis_host: str = "20.249.177.114"
+    redis_port: int = 6379
+    redis_password: str = ""
+    redis_db: int = 4
+
+    # Azure Event Hub
+    eventhub_connection_string: str = "Endpoint=sb://hgzero-eventhub-ns.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=RootManageSharedAccessKey;SharedAccessKey=VUqZ9vFgu35E3c6RiUzoOGVUP8IZpFvlV+AEhC6sUpo="
+    eventhub_name: str = "hgzero-eventhub-name"
+    eventhub_consumer_group: str = "ai-transcript-group"
+
+    # CORS
+    cors_origins: List[str] = [
+        "http://localhost:8888",
+        "http://localhost:8080",
+        "http://localhost:3000",
+        "http://127.0.0.1:8888",
+        "http://127.0.0.1:8080",
+        "http://127.0.0.1:3000"
+    ]
+
+    # 로깅
+    log_level: str = "INFO"
+
+    # 분석 임계값
+    min_segments_for_analysis: int = 10
+    text_retention_seconds: int = 300  # 5분
+
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        case_sensitive = False
+
+
+@lru_cache()
+def get_settings() -> Settings:
+    """싱글톤 설정 인스턴스"""
+    return Settings()

ai-python/app/models/__init__.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+"""Data Models"""
+from .transcript import (
+    ConsolidateRequest,
+    ConsolidateResponse,
+    AgendaSummary,
+    ParticipantMinutes,
+    ExtractedTodo
+)
+
+__all__ = [
+    "ConsolidateRequest",
+    "ConsolidateResponse",
+    "AgendaSummary",
+    "ParticipantMinutes",
+    "ExtractedTodo",
+]

ai-python/app/models/keyword.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""Keyword Models"""
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List
+from datetime import datetime
+
+
+class KeywordExtractRequest(BaseModel):
+    """주요 키워드 추출 요청"""
+    meeting_id: str = Field(..., description="회의 ID")
+    transcript_text: str = Field(..., description="전체 회의록 텍스트")
+    max_keywords: int = Field(default=10, ge=1, le=20, description="최대 키워드 개수")
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "meeting_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
+                "transcript_text": "안건 1: 신제품 기획...\n타겟 고객을 20-30대로 설정...",
+                "max_keywords": 10
+            }
+        }
+
+
+class ExtractedKeyword(BaseModel):
+    """추출된 키워드"""
+    keyword: str = Field(..., description="키워드")
+    relevance_score: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0, description="관련성 점수")
+    frequency: int = Field(..., description="출현 빈도")
+    category: str = Field(..., description="카테고리 (예: 기술, 전략, 일정 등)")
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "keyword": "신제품기획",
+                "relevance_score": 0.95,
+                "frequency": 15,
+                "category": "전략"
+            }
+        }
+
+
+class KeywordExtractResponse(BaseModel):
+    """주요 키워드 추출 응답"""
+    meeting_id: str = Field(..., description="회의 ID")
+    keywords: List[ExtractedKeyword] = Field(..., description="추출된 키워드 목록")
+    total_count: int = Field(..., description="전체 키워드 개수")
+    extracted_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow, description="추출 시각")
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "meeting_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
+                "keywords": [
+                    {
+                        "keyword": "신제품기획",
+                        "relevance_score": 0.95,
+                        "frequency": 15,
+                        "category": "전략"
+                    },
+                    {
+                        "keyword": "예산편성",
+                        "relevance_score": 0.88,
+                        "frequency": 12,
+                        "category": "재무"
+                    }
+                ],
+                "total_count": 10,
+                "extracted_at": "2025-01-23T10:30:00Z"
+            }
+        }

ai-python/app/models/todo.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+"""Todo Models"""
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional
+from datetime import datetime, date
+from enum import Enum
+
+
+class PriorityLevel(str, Enum):
+    """우선순위"""
+    HIGH = "HIGH"
+    MEDIUM = "MEDIUM"
+    LOW = "LOW"
+
+
+class TodoExtractRequest(BaseModel):
+    """Todo 자동 추출 요청"""
+    meeting_id: str = Field(..., description="회의 ID")
+    transcript_text: str = Field(..., description="전체 회의록 텍스트")
+    participants: List[str] = Field(..., description="참석자 목록")
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "meeting_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
+                "transcript_text": "안건 1: 신제품 기획...\n결정사항: API 설계서는 박민수님이 1월 30일까지 작성...",
+                "participants": ["김민준", "박서연", "이준호", "박민수"]
+            }
+        }
+
+
+class ExtractedTodo(BaseModel):
+    """추출된 Todo"""
+    title: str = Field(..., description="Todo 제목")
+    description: Optional[str] = Field(None, description="상세 설명")
+    assignee: str = Field(..., description="담당자 이름")
+    due_date: Optional[date] = Field(None, description="마감일")
+    priority: PriorityLevel = Field(default=PriorityLevel.MEDIUM, description="우선순위")
+    section_reference: str = Field(..., description="섹션 참조 (예: '결정사항 #1')")
+    confidence_score: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0, description="신뢰도 점수")
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "title": "API 설계서 작성",
+                "description": "신규 프로젝트 API 설계서 작성 완료",
+                "assignee": "박민수",
+                "due_date": "2025-01-30",
+                "priority": "HIGH",
+                "section_reference": "결정사항 #1",
+                "confidence_score": 0.92
+            }
+        }
+
+
+class TodoExtractResponse(BaseModel):
+    """Todo 자동 추출 응답"""
+    meeting_id: str = Field(..., description="회의 ID")
+    todos: List[ExtractedTodo] = Field(..., description="추출된 Todo 목록")
+    total_count: int = Field(..., description="전체 Todo 개수")
+    extracted_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow, description="추출 시각")
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "meeting_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
+                "todos": [
+                    {
+                        "title": "API 설계서 작성",
+                        "description": "신규 프로젝트 API 설계서 작성 완료",
+                        "assignee": "박민수",
+                        "due_date": "2025-01-30",
+                        "priority": "HIGH",
+                        "section_reference": "결정사항 #1",
+                        "confidence_score": 0.92
+                    }
+                ],
+                "total_count": 5,
+                "extracted_at": "2025-01-23T10:30:00Z"
+            }
+        }

ai-python/app/models/transcript.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""Transcript Models"""
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional, Dict
+from datetime import datetime
+
+
+class ParticipantMinutes(BaseModel):
+    """참석자별 회의록"""
+    user_id: str = Field(..., description="사용자 ID")
+    user_name: str = Field(..., description="사용자 이름")
+    content: str = Field(..., description="회의록 전체 내용 (MEMO 섹션)")
+
+
+class ConsolidateRequest(BaseModel):
+    """회의록 통합 요약 요청"""
+    meeting_id: str = Field(..., description="회의 ID")
+    participant_minutes: List[ParticipantMinutes] = Field(..., description="참석자별 회의록 목록")
+    agendas: Optional[List[str]] = Field(None, description="안건 목록")
+    duration_minutes: Optional[int] = Field(None, description="회의 시간(분)")
+
+
+class ExtractedTodo(BaseModel):
+    """추출된 Todo (제목만)"""
+    title: str = Field(..., description="Todo 제목")
+
+
+class AgendaSummary(BaseModel):
+    """안건별 요약"""
+    agenda_number: int = Field(..., description="안건 번호")
+    agenda_title: str = Field(..., description="안건 제목")
+    summary_short: str = Field(..., description="짧은 요약 (1줄)")
+    discussion: str = Field(..., description="논의 주제")
+    decisions: List[str] = Field(default_factory=list, description="결정 사항")
+    pending: List[str] = Field(default_factory=list, description="보류 사항")
+    todos: List[ExtractedTodo] = Field(default_factory=list, description="Todo 목록 (제목만)")
+
+
+class ConsolidateResponse(BaseModel):
+    """회의록 통합 요약 응답"""
+    meeting_id: str = Field(..., description="회의 ID")
+    keywords: List[str] = Field(..., description="주요 키워드")
+    statistics: Dict[str, int] = Field(..., description="통계 정보")
+    agenda_summaries: List[AgendaSummary] = Field(..., description="안건별 요약")
+    generated_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow, description="생성 시각")

ai-python/app/prompts/consolidate_prompt.py

@@ -0,0 +1,98 @@
+"""회의록 통합 요약 프롬프트"""
+
+
+def get_consolidate_prompt(participant_minutes: list, agendas: list = None) -> str:
+    """
+    참석자별 회의록을 통합하여 요약하는 프롬프트 생성
+    """
+
+    # 참석자 회의록 결합
+    participants_content = "\n\n".join([
+        f"## {p['user_name']}님의 회의록:\n{p['content']}"
+        for p in participant_minutes
+    ])
+
+    # 안건 정보 (있는 경우)
+    agendas_info = ""
+    if agendas:
+        agendas_info = f"\n\n**사전 정의된 안건**:\n" + "\n".join([
+            f"{i+1}. {agenda}" for i, agenda in enumerate(agendas)
+        ])
+
+    prompt = f"""당신은 회의록 작성 전문가입니다. 여러 참석자가 작성한 회의록을 통합하여 정확하고 체계적인 회의록을 생성해주세요.
+
+# 입력 데이터
+
+{participants_content}{agendas_info}
+
+---
+
+# 작업 지침
+
+1. **주요 키워드 (keywords)**:
+   - 회의에서 자주 언급된 핵심 키워드 5-10개 추출
+   - 단어 또는 짧은 구문 (예: "신제품기획", "예산편성")
+
+2. **통계 정보 (statistics)**:
+   - agendas_count: 안건 개수 (내용 기반 추정)
+   - todos_count: 추출된 Todo 총 개수
+
+3. **안건별 요약 (agenda_summaries)**:
+   회의 내용을 분석하여 안건별로 구조화:
+
+   각 안건마다:
+   - **agenda_number**: 안건 번호 (1, 2, 3...)
+   - **agenda_title**: 안건 제목 (간결하게)
+   - **summary_short**: 1줄 요약 (20자 이내)
+   - **discussion**: 논의 주제 (핵심 내용 3-5문장)
+   - **decisions**: 결정 사항 배열 (해당 안건 관련)
+   - **pending**: 보류 사항 배열 (추가 논의 필요 사항)
+   - **todos**: Todo 배열 (제목만, 담당자/마감일/우선순위 없음)
+     - title: Todo 제목만 추출 (예: "시장 조사 보고서 작성")
+
+---
+
+# 출력 형식
+
+반드시 아래 JSON 형식으로만 응답하세요. 다른 텍스트는 포함하지 마세요.
+
+```json
+{{
+  "keywords": ["키워드1", "키워드2", "키워드3"],
+  "statistics": {{
+    "agendas_count": 숫자,
+    "todos_count": 숫자
+  }},
+  "agenda_summaries": [
+    {{
+      "agenda_number": 1,
+      "agenda_title": "안건 제목",
+      "summary_short": "짧은 요약",
+      "discussion": "논의 내용",
+      "decisions": ["결정사항"],
+      "pending": ["보류사항"],
+      "todos": [
+        {{
+          "title": "Todo 제목"
+        }}
+      ]
+    }}
+  ]
+}}
+```
+
+---
+
+# 중요 규칙
+
+1. **정확성**: 참석자 회의록에 명시된 내용만 사용
+2. **객관성**: 추측이나 가정 없이 사실만 기록
+3. **완전성**: 모든 필드를 빠짐없이 작성
+4. **구조화**: 안건별로 명확히 분리
+5. **Todo 추출**: 제목만 추출 (담당자나 마감일 없어도 됨)
+6. **JSON만 출력**: 추가 설명 없이 JSON만 반환
+
+이제 위 회의록들을 분석하여 통합 요약을 JSON 형식으로 생성해주세요.
+"""
+
+    return prompt

ai-python/app/services/claude_service.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+"""Claude API Service"""
+import anthropic
+import json
+import logging
+from typing import Dict, Any
+from app.config import get_settings
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+settings = get_settings()
+
+
+class ClaudeService:
+    """Claude API 호출 서비스"""
+
+    def __init__(self):
+        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=settings.claude_api_key)
+        self.model = settings.claude_model
+        self.max_tokens = settings.claude_max_tokens
+        self.temperature = settings.claude_temperature
+
+    async def generate_completion(
+        self,
+        prompt: str,
+        system_prompt: str = None
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Claude API 호출하여 응답 생성
+
+        Args:
+            prompt: 사용자 프롬프트
+            system_prompt: 시스템 프롬프트 (선택)
+
+        Returns:
+            Claude API 응답 (JSON 파싱)
+        """
+        try:
+            # 메시지 구성
+            messages = [
+                {
+                    "role": "user",
+                    "content": prompt
+                }
+            ]
+
+            # API 호출
+            logger.info(f"Claude API 호출 시작 - Model: {self.model}")
+
+            if system_prompt:
+                response = self.client.messages.create(
+                    model=self.model,
+                    max_tokens=self.max_tokens,
+                    temperature=self.temperature,
+                    system=system_prompt,
+                    messages=messages
+                )
+            else:
+                response = self.client.messages.create(
+                    model=self.model,
+                    max_tokens=self.max_tokens,
+                    temperature=self.temperature,
+                    messages=messages
+                )
+
+            # 응답 텍스트 추출
+            response_text = response.content[0].text
+            logger.info(f"Claude API 응답 수신 완료 - Tokens: {response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens}")
+
+            # JSON 파싱
+            # ```json ... ``` 블록 제거
+            if "```json" in response_text:
+                response_text = response_text.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
+            elif "```" in response_text:
+                response_text = response_text.split("```")[1].split("```")[0].strip()
+
+            result = json.loads(response_text)
+
+            return result
+
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            logger.error(f"JSON 파싱 실패: {e}")
+            logger.error(f"응답 텍스트: {response_text[:500]}...")
+            raise ValueError(f"Claude API 응답을 JSON으로 파싱할 수 없습니다: {str(e)}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Claude API 호출 실패: {e}")
+            raise
+
+
+# 싱글톤 인스턴스
+claude_service = ClaudeService()

ai-python/app/services/transcript_service.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+"""Transcript Service - 회의록 통합 처리"""
+import logging
+from datetime import datetime
+from app.models.transcript import (
+    ConsolidateRequest,
+    ConsolidateResponse,
+    AgendaSummary,
+    ExtractedTodo
+)
+from app.services.claude_service import claude_service
+from app.prompts.consolidate_prompt import get_consolidate_prompt
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class TranscriptService:
+    """회의록 통합 서비스"""
+
+    async def consolidate_minutes(
+        self,
+        request: ConsolidateRequest
+    ) -> ConsolidateResponse:
+        """
+        참석자별 회의록을 통합하여 AI 요약 생성
+        """
+        logger.info(f"회의록 통합 시작 - Meeting ID: {request.meeting_id}")
+        logger.info(f"참석자 수: {len(request.participant_minutes)}")
+
+        try:
+            # 1. 프롬프트 생성
+            participant_data = [
+                {
+                    "user_name": pm.user_name,
+                    "content": pm.content
+                }
+                for pm in request.participant_minutes
+            ]
+
+            prompt = get_consolidate_prompt(
+                participant_minutes=participant_data,
+                agendas=request.agendas
+            )
+
+            # 2. Claude API 호출
+            start_time = datetime.utcnow()
+            ai_result = await claude_service.generate_completion(prompt)
+            processing_time = (datetime.utcnow() - start_time).total_seconds() * 1000
+
+            logger.info(f"AI 처리 완료 - {processing_time:.0f}ms")
+
+            # 3. 응답 구성
+            response = self._build_response(
+                meeting_id=request.meeting_id,
+                ai_result=ai_result,
+                participants_count=len(request.participant_minutes),
+                duration_minutes=request.duration_minutes
+            )
+
+            logger.info(f"통합 요약 완료 - 안건 수: {len(response.agenda_summaries)}, Todo 수: {response.statistics['todos_count']}")
+
+            return response
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"회의록 통합 실패: {e}", exc_info=True)
+            raise
+
+    def _build_response(
+        self,
+        meeting_id: str,
+        ai_result: dict,
+        participants_count: int,
+        duration_minutes: int = None
+    ) -> ConsolidateResponse:
+        """AI 응답을 ConsolidateResponse로 변환"""
+
+        # 안건별 요약 변환
+        agenda_summaries = []
+        for agenda_data in ai_result.get("agenda_summaries", []):
+            # Todo 변환 (제목만)
+            todos = [
+                ExtractedTodo(title=todo.get("title", ""))
+                for todo in agenda_data.get("todos", [])
+            ]
+
+            agenda_summaries.append(
+                AgendaSummary(
+                    agenda_number=agenda_data.get("agenda_number", 0),
+                    agenda_title=agenda_data.get("agenda_title", ""),
+                    summary_short=agenda_data.get("summary_short", ""),
+                    discussion=agenda_data.get("discussion", ""),
+                    decisions=agenda_data.get("decisions", []),
+                    pending=agenda_data.get("pending", []),
+                    todos=todos
+                )
+            )
+
+        # 통계 정보
+        statistics = ai_result.get("statistics", {})
+        statistics["participants_count"] = participants_count
+        if duration_minutes:
+            statistics["duration_minutes"] = duration_minutes
+
+        # 응답 생성
+        return ConsolidateResponse(
+            meeting_id=meeting_id,
+            keywords=ai_result.get("keywords", []),
+            statistics=statistics,
+            agenda_summaries=agenda_summaries,
+            generated_at=datetime.utcnow()
+        )
+
+
+# 싱글톤 인스턴스
+transcript_service = TranscriptService()

ai-python/main.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+"""AI Service FastAPI Application"""
+import uvicorn
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from app.config import get_settings
+from app.api.v1 import router as api_v1_router
+import logging
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Settings
+settings = get_settings()
+
+# FastAPI 앱 생성
+app = FastAPI(
+    title=settings.app_name,
+    description="AI-powered meeting minutes analysis service",
+    version="1.0.0",
+    docs_url="/api/docs",
+    redoc_url="/api/redoc",
+    openapi_url="/api/openapi.json"
+)
+
+# CORS 미들웨어 설정
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=settings.cors_origins,
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+# API 라우터 등록
+app.include_router(api_v1_router, prefix="/api/v1")
+
+
+@app.get("/health")
+async def health_check():
+    """헬스 체크"""
+    return {
+        "status": "healthy",
+        "service": settings.app_name
+    }
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(
+        "main:app",
+        host=settings.host,
+        port=settings.port,
+        reload=True,
+        log_level=settings.log_level.lower()
+    )

ai-python/requirements.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+# FastAPI
+fastapi==0.115.0
+uvicorn[standard]==0.32.0
+pydantic==2.9.2
+pydantic-settings==2.6.0
+
+# Claude API
+anthropic==0.39.0
+
+# Utilities
+python-dotenv==1.0.1