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[DRAFT] GBrain을 AWS에 프라이빗하게 배포하고 노트북에서 쓰는 법

이 글은 garrytan/gbrain v0.51.6.0을을 코드 수정 없이 AWS CDK만으로 서울 리전에 올리고, 맥북의 CLI와 Claude Desktop에서Desktop·Claude Code·Codex·Kiro에서 실제로 사용하기까지의 기록입니다. 처음 며칠은 SSM 터널로만 접속했고(v1)v1, 09-22), 그다음 CloudFront VPC Origin으로 공개 URL 하나만 열었습니다(v2)v2, 09-28). 10-14에는 서버를 v0.51.6.0에서 v0.60.221.0으로 제자리 업그레이드했습니다(v3). 모든 수치는 2026-09-22~28에22부터 10-15 사이에 직접 측정한 값이고, 모든 명령은 실제로 실행해 동작을 확인한 것입니다. 아직 직접 돌려 보지 않은 것은 본문에 그렇게 적었습니다.

갱신 이력 — v1 09-25 초판(터널) · v2 09-28 공개 URL 추가 · v3 10-15 0.60 업그레이드 기록, 노트북 CLI 재설치 함정, Claude Code·Codex·Kiro 연동(5장), 토큰 발급·회수(6장), 첨부파일 PR 결과(8장) 반영.

1. 왜 이걸 했나

Claude, Kiro, CursorCodex 같은 AI 에이전트를 매일 쓰다 보면 한 가지가 계속 아쉽습니다. 대화가 끝나면 다 잊는다는 것. 어제 결정한 내용, 지난주 회의 메모, 어떤 고객이 뭘 물어봤는지를 매번 다시 붙여넣어야 합니다.

GBrain은 이 문제를 푸는 오픈소스입니다. 마크다운 페이지를 PostgreSQL + pgvector에 저장하고, 어떤 에이전트든 MCP(Model Context Protocol)로 붙어서 검색하고, 기억하고, 인용하며 답하게 해 줍니다. 밤에는 dream이라는 배치가 돌아 중복을 정리하고 사실을 추출합니다. Y Combinator의 Garry Tan이 자기 에이전트용으로 만들어 공개했고, 15만 페이지 규모로 운영 중이라고 합니다.

문제는 어디에 둘 것인가입니다. 업스트림 문서는 Supabase나 Railway 같은 SaaS, 혹은 Tailscale로 노트북을 공개하는 방법을 안내합니다. 저는 세 가지 조건이 있었습니다.

  1. 데이터는 내 AWS 계정 안에, 서울 리전에 머물러야 한다.
  2. 서버(ALB, 컨테이너, DB)에 공개 IP가 하나도 없어야 한다. 인터넷에서 들어오는 길은 없거나, 있다면 WAF 뒤의 CloudFront 하나여야 한다.
  3. IAM 사용자 정적 액세스 키를 하나도 만들지 않아야 한다.

3번은 회사 계정 정책이지만, 개인 계정에서도 그렇게 하는 것이 맞습니다. 이 글은 그 조건을 전부 만족시키면서 GBrain을 올린 결과물입니다. 처음(v1)에는 2번을 "인터넷 입구 0"으로 잡고 SSM 터널로만 썼는데, 폰이나 Claude 커넥터에서도 쓰고 싶어져서 며칠 뒤 CloudFront VPC Origin으로 입구 하나를 열었습니다(v2). 그 과정에서 배운 것이 이 글의 절반입니다.

2. 무엇이 만들어지나

노트북 / 폰 / Anthropic 서버                 AWS
┌────────────────────────┐   HTTPS   ┌ CloudFront (WAF, /admin* 차단) ─ VPC Origin ─▶ 내부 ALB ─▶ Fargate ┐
│ gbrain CLI (thin-client)│──────────▶│                                            ┌─ gbrain  serve --http │
│ Claude Desktop / 커넥터Code  │           │   ap-northeast-2, 전부 프라이빗 서브넷        └─ litellm ─▶ Bedrock   │
│ Codex CLI / Kiro       │           │   RDS PostgreSQL 16 + pgvector (KMS, TLS)                            │
└────────────────────────┘           │   RDSEventBridge PostgreSQL07:00 16UTC ─▶ dream 태스크 · 알람 6개(+2) pgvector─▶ (KMS,SNS TLS)─▶ 메일 │
┌────────────────────────┐  SSM 터널 │   EventBridge 07:00 UTCbastion(t4g.nano) ─▶ dream내부 태스크ALB   ·(v1 알람경로, 8개관리 ─▶전용으로 SNS ─▶ 이메일유지)      │
│ 브라우저 /admin (관리)  │──────────▶│   bastion(t4g.nano) ─▶ 내부 ALB   (v1 경로, 관리 전용으로 유지)                                                                      │
└────────────────────────┘           └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
구성 요소 선택 이유
컴퓨트 ECS Fargate 1태스크 (1 vCPU / 3 GiB), 루트 FS 읽기 전용 서버 관리 없음. gbrain은 상태를 전부 DB에 두므로 컨테이너는 언제든 버려도 됨
gbrain v0.60.221.0 (10-14 업그레이드, 스키마 v242), Bun 1.4.3 이미지 업스트림은 하루에도 여러 번 릴리스. 이미지에 태그를 고정하고 서버 먼저, 노트북 다음 순서로 올림(3장) DB RDS PostgreSQL 16.13 + pgvector 0.8.1, db.t4g.medium 50 GiB 업스트림 권장 엔진. isolated 서브넷, rds.force_ssl=1, 고객 KMS 키 LLM LiteLLM 사이드카 -> Amazon Bedrock gbrain은 OpenAI 호환 API를 기대. LiteLLM이 Bedrock으로 번역하고 태스크 롤로 인증 -> API 키 0개 모델 채팅 apac.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0, 임베딩 amazon.titan-embed-text-v2:0 (1024차원) 둘 다 APAC 안에서만 라우팅. 최신 Claude는 서울에서 global.* 프로파일만 있어 데이터가 리전 밖으로 나갈 수 있어 제외 입구 (v1) 내부 ALB + SSM 포트포워딩 bastion 공개 IP 없음. 접속 권한 = IAM 권한. v2 이후에도 관리 화면(/admin) 전용으로 남김 입구 (v2) CloudFront(기본 도메인) → VPC Origin → 같은 내부 ALB, 앞에 WAF ALB를 공개로 바꾸지 않고도 CloudFront가 프라이빗 서브넷의 ALB에 직접 붙음. 인터넷 게이트웨이 경유 인바운드 여전히 0. 도메인·인증서 없이 *.cloudfront.net으로 시작 운영 dream 스케줄 태스크, 알람 6개,6개(+CloudFront·WAF 2개), Budgets, VPC Flow Logs 밤에 알아서 돌고, 깨지면 메일

CDK 스택은 v1 4개(Network -> Data -> Service -> Ops)에 v2에서 us-east-1 2개(EdgeWaf, EdgeAlarms -- CloudFront용 WAF와 그 지표의 알람은 버지니아에만 만들 수 있습니다)가 붙습니다. 비용은 v1 월 약추정 $195195, 실측 $210210/월,이었고, v2가 v2(WAF ≈ $10을10)를 더합니다(CloudFront·VPC포함한 Origin·기본10월 인증서는1–11일 무료실측은 사용량≈ 안).$200/월(유휴 상태, Bedrock 호출 거의 0)입니다. 절반 이상이 RDS($80)와 NAT 게이트웨이($45)입니다.

3. 배포 — 실제로 걸린 시간

cp .env.example .env      # 계정 ID, 리전, 모델 ID, 이미지 다이제스트, 알람 이메일
npm ci && npx cdk synth   # 4스택스택 합성 + 75개 단위 테스트테스트(현재 90개)
npx cdk deploy GbrainNetwork GbrainData     # 17분 (RDS 생성이 14분)
npx cdk deploy GbrainService GbrainOps      # 13분 (이미지 빌드·푸시 포함)

두 가지 설계 선택이 배포를 단순하게 만들었습니다.

DB 초기화를 CloudFormation 커스텀 리소스로. pgvector 확장 설치와 애플리케이션 롤 생성을 Lambda가 배포 중에 수행합니다. 사람이 psql로 들어갈 일이 없고, 로그에 비밀이 남지 않도록 결과만 (vector extension ok, BYPASSRLS ok) 찍습니다.

컨테이너 엔트리포인트가 gbrain init을 매번 실행. 첫 태스크는 스키마 마이그레이션(v159)을마이그레이션을 적용하고, 이후 태스크는 Brain ready. N pages만 찍고 지나갑니다. 멱등이라는 것을 실측으로 확인했기 때문에 "초기화 완료 여부"를 어디에 기록할 필요가 없습니다. 이 선택이 3주 뒤 업그레이드를 "이미지 태그 한 줄"로 만들어 줬습니다(아래).

**v2 공개 인그레스(09-28)**는 .env에 플래그 하나(PUBLIC_INGRESS=true)를 켜고 cdk deploy 4스택으로 19분 20초. 대부분이 CloudFront VPC Origin 생성(9분 35초)과 Distribution(2분 48초)이었고, 태스크 정의에 GBRAIN_PUBLIC_URL이 들어가면서 서비스가 한 번 롤링 교체됐습니다(4분 25초). 플래그가 꺼져 있으면 v1 템플릿은 바이트 단위로 동일합니다 -- 테스트가 그것을 고정합니다.

실제로 부딪힌 것들

문서만 보고 짠 코드가 실제 배포에서 깨진 지점들입니다. 같은 구성을 하실 분들이 시간을 아끼시길 바라며 그대로 적습니다.

증상 원인 해결
self signed certificate in certificate chain gbrain 런타임인 Bun 1.3은Bun은 시스템 CA 저장소를 안 보고, postgres.js는 URL의 sslrootcert를 무시 Dockerfile에 RDS CA 번들을 넣고 NODE_EXTRA_CA_CERTS로 지정
unrecognized configuration parameter "sslrootcert" postgres.js가 모르는 URL 파라미터를 그대로 서버 세션 설정으로 넘김 URL에서 제거, ?sslmode=verify-full만 남김
ECS Exec agent STOPPED 루트 FS를 읽기 전용으로 잠갔더니 SSM 에이전트가 쓸 곳이 없음 /var/lib/amazon, /var/log/amazon에 임시 볼륨 마운트
Bedrock model_not_found + "marked by provider as Legacy" 인퍼런스 프로파일 상태는 ACTIVE인데 실제 호출은 거부 프로파일 목록만 믿지 말고 converse 1회 호출로 확인. 모델 교체
dream이 ANTHROPIC_API_KEY 요구 업스트림 기본값이 게이트웨이(LiteLLM)를 안 씀 gbrain config set agent.use_gateway_loop true
Budgets 재배포 실패 "same name but a different internalId" 구독자 변경 = 리소스 교체인데 이름이 고정 구독자를 SNS 토픽으로 고정하고 토픽이 이메일로 fan-out
(v2) 공개 URL이 전부 504 VPC Origin을 거친 요청은 ALB에 CloudFront의 공개 IP(54.182.x.x)를 소스로 도착. 서브넷 CIDR로 연 SG 규칙은 무효 -- Flow Logs REJECT로 확인 ALB SG에 관리형 접두사 목록 com.amazonaws.global.cloudfront.origin-facing(리전별 pl-…) 허용. 16초 재배포 (v2) 공개 URL 전환 후 모든 클라이언트 401 토큰이 resource=<issuer>/mcp에 묶여 있어 issuer가 localhost → CloudFront로 바뀌면 전부 무효 토큰 재발급. OAuth 클라이언트(id/secret)는 유효해서 init만 다시 하면 됨(6장) (v2) CloudFront 지표 알람을 서울 스택에 만들면 지표가 없음 CloudFront·WAF 지표는 us-east-1, 알람과 SNS 액션은 지표와 같은 리전이어야 함 us-east-1에 알람 스택 하나 더 (v2) 크로스리전 참조에 Secrets Manager 동적 참조를 얹으면 실패 {{resolve:secretsmanager}}를 SSM 파라미터 경유 토큰과 중첩 불가 헤더 검증용 Secret을 ALB와 같은 리전에 (v3) 새 gbrain 이미지 빌드 자체가 실패 0.60은 Bun 1.4.0 이상을 요구. 기존 1.3.13 이미지로는 bun install -g github:garrytan/gbrain#<tag>가 거부됨 태그의 package.json engines.bun을 먼저 보고 BUN_IMAGE_REF를 1.4.3 다이제스트로 함께 올림 (v3) cdk diff에 없던 bastion 교체 latestAmazonLinux2023()가 배포 시점에 SSM에서 최신 AMI를 조회 → 새 AMI가 나오면 매 배포마다 인스턴스가 바뀜 터널 명령은 외우지 말고 매번 스택 Output(TunnelCommand)에서 다시 읽기

배포 후 "잘못된 태스크 정의를 배포하면 어떻게 되나"도 확인했습니다. 일부러 DB 포트를 틀리게 넣어 배포하자 ECS 서킷 브레이커가 10분 19초에 자동 롤백했고, 브레인의 페이지는 그대로였습니다.

|

업그레이드 (v2)v3, 공개10-14) URL이— 전부0.51.6.0에서 0.60.221.0으로

업스트림은 3주 사이에 0.51에서 0.60으로 뛰었고(릴리스가 하루 수 회), 스키마는 504v159에서 v242로 83개 마이그레이션이 |쌓였습니다. VPC절차는 Origin을네 거친단계였고 요청은총 ALB에15분이 CloudFront의걸렸습니다.

공개
IP(54.182.x.x).env의 GBRAIN_REF를 소스로v0.60.221.0으로, 도착.BUN_IMAGE_REF를 서브넷1.4.3 CIDR로다이제스트로. 연배포 SG전에 규칙은로컬에서 무효docker build해서 로그의 gbrain --version Flow=> Logs줄로 REJECT로설치가 확인되는지만 |확인(위 ALB표의 SG에Bun 관리형1.4 접두사요구가 목록여기서 걸렸습니다). RDS 수동 스냅샷(5.5분). 스키마 마이그레이션은 되돌릴 수 없고, ECS 서킷 브레이커는 태스크 정의만 되돌리기 때문에 DB 쪽 "되돌리기"는 스냅샷이 유일합니다. npx cdk deploy GbrainData GbrainService GbrainOps — 553초. com.amazonaws.global.cloudfront.origin-facingcdk diff(리전별에 나온 변경은 태스크 정의 이미지 다이제스트와 DB 부트스트랩의 nonce 세 곳뿐이었습니다. 새 태스크 로그 확인: pl-…)Schema 허용.version 16초159 재배포→ | |242 (v2)83 migration(s) pending) → 83 migration(s) applied → Brain ready. 9 pages. 공개 URL 전환 후 모든 클라이언트 401 | 토큰이/health가 resource=<0.60.221.0을 답하고, 기존 Claude Desktop 토큰으로 MCP initialize가 200 — 업그레이드로는 토큰·OAuth 클라이언트가 무효가 되지 않았습니다(issuer>/mcp 변경 때만 무효, 6장).

업그레이드에서 바꾼 설정 하나: 0.60은 자가 업그레이드 체커(self_upgrade.mode에, 묶여기본 있어notify)가 issuer가생겼습니다. localhost서버 →이미지는 CloudFront로태그에 바뀌면고정되어 전부있으므로 무효엔트리포인트에 |gbrain config set self_upgrade.mode off를 추가했습니다. 새로 나온 경고 하나(GBRAIN_HTTP_CORS_ORIGIN unset)는 브라우저에서 OAuth 엔드포인트를 직접 치는 교차 출처 요청만 거부하는 것이라 그대로 두었습니다. mcp-remote나 Claude Connectors의 서버 간 토큰 재발급.교환과는 OAuth무관합니다.

클라이언트(id/secret)는

규칙은 유효해서하나입니다. init만서버 다시먼저, 하면노트북 됨다음. |thin-client |프로토콜과 (v2)MCP CloudFront도구 지표집합이 알람을서버 서울버전을 스택에따라가므로 만들면노트북만 지표가올리면 없음 | CloudFront·WAF 지표는 us-east-1, 알람과 SNS 액션은 지표와 같은 리전이어야 함 | us-east-1에 알람 스택 하나 더 | | (v2) 크로스리전 참조에 Secrets Manager 동적 참조를 얹으면 실패 | {{resolve:secretsmanager}}를 SSM 파라미터 경유 토큰과 중첩 불가 | 헤더 검증용 Secret을 ALB와 같은 리전에 |어긋납니다.

4. 노트북에서 쓰기

여기서부터가 매일 하는 일입니다. 구조를 먼저 그리면: 데이터·검색·임베딩·Bedrock 호출은 전부 서울 Fargate의 gbrain 서버에서 일어나고, 노트북에 설치한 gbrain은 thin-client(gbrain init --mcp-only)라 로컬 DB가 없습니다. capture/search/think를 서버 /mcp에 위임하는 터미널용 클라이언트입니다. Claude Desktop·Claude Code·Codex·Kiro는 이 CLI를 거치지 않고 각자 MCP(HTTP)로 같은 /mcp에 직접 붙습니다(5장).

4.1 준비물 (한 번)

  • AWS CLI v2 + session-manager-plugin (brew install awscli session-manager-plugin) -- v2토큰 이후에는발급(ECS Exec)과 관리 화면(/admin)에 들어갈 때만터널에만
  • 그 계정에 ssm:StartSession(터널)과 ecs:ExecuteCommand(최초자격증명 클라이언트 등록)발급) 권한
  • Bun 1.3.11+4.0+ (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash, 있으면 bun upgrade) — 0.60 요구 사항
  • gbrain CLI — npm에 없습니다. npm의 gbrain은 이름만 같은 무관한 패키지라 설치하면 진짜 바이너리를 가립니다. 서버와 같은 태그로 GitHub에서 설치합니다.
bun install -g github:garrytan/gbrain#v0.51.6.60.221.0
gbrain --version   # gbrain 0.60.221.0

재설치 함정(10-15 실측). 0.51이 이미 깔린 노트북에서 위 명령을 태그만 바꿔 다시 실행했는데 gbrain --version이 계속 0.51.6.0이었습니다. bun install -g가 전역 package.json의 spec은 새 태그로 바꿔 놓고도 bun.lock에 잠긴 예전 커밋 해석을 그대로 두어 node_modules/gbrain을 교체하지 않은 것입니다. 확인과 해결:

grep gbrain ~/.bun/install/global/package.json                              # spec은 v0.60.221.0인데
grep '"version"' ~/.bun/install/global/node_modules/gbrain/package.json     # 실제 설치본은 0.51.6.0이면 이 경우

bun remove -g gbrain
bun install -g github:garrytan/gbrain#v0.60.221.0
rehash                                                                      # zsh 명령 캐시 갱신
gbrain --version                                                            # gbrain 0.60.221.0

4.2 터널 열기 (v1에서는 매번, v2에서는 관리할 때만)

v1에서는 이것이 매일 첫 번째 일이었습니다. 별도v2 터미널이후 탭에터널은 띄워/admin 두고관리 닫지화면과 않습니다.Claude 커넥터의 OAuth 동의 화면(5.1)에만 필요합니다. 로컬 포트는 반드시 3131 -- 서버가--public-url을 설정하지 않은 v1 서버는 OAuth 발급자 주소를 http://localhost:3131로 고정해서 돌려주기 때문에, 3132로 열면 토큰 요청이 400으로 실패합니다(직접 확인했습니다). v2에서 --public-url을 설정하면 이 제약이 사라지고, 터널은 /admin 관리 화면과 Claude 커넥터의 OAuth 동의 화면에만 필요합니다.

aws ssm start-session --target <bastion-instance-id> \
  --document-name AWS-StartPortForwardingSessionToRemoteHost \
  --parameters host=<internal-alb-dns>,portNumber=80,localPortNumber=3131 \
  --region ap-northeast-2

curl -s localhost:3131/health
# {"status":"ok","version":"0.51.6.60.221.0","engine":"postgres"}

이 명령은 CDK 스택 Output(TunnelCommand)에 완성된 형태로 나오므로 외울 필요는 없습니다.없고, 외우면 안 됩니다. 10-14 업그레이드 때 cdk diff에 없던 bastion 교체가 일어나 --target 인스턴스 ID가 바뀌었습니다. 배포 뒤에는 아래로 다시 읽습니다.

aws cloudformation describe-stacks --stack-name GbrainService --region ap-northeast-2 \
  --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='TunnelCommand'].OutputValue" --output text

4.3 자격증명 만들기 (한— 번)두 종류

종류 누가 쓰나 만드는 명령 서버에 남는 것 OAuth 클라이언트 (gbrain_cl_… id + gbrain_cs_… secret) gbrain CLI thin-client. 매 호출마다 client_credentials로 단기 액세스 토큰을 받아 씀 gbrain auth register-client <name> --grant-types client_credentials --scopes read,write secret의 해시만. 잃으면 복구 불가, 재등록 Bearer 토큰 (gbrain_…) Claude Desktop·Claude Code·Codex·Kiro 같은 MCP 클라이언트. 만료 없음 gbrain auth create <name> --scopes read,write 토큰의 해시만. 발급 순간 1회 표시

둘 다 서버 안에서 gbrain auth 명령을 실행해야 합니다. 컨테이너에 SSH가 없으니 ECS Exec을 씁니다. 노트북 터미널에서 그대로 치면 AWS가 컨테이너 안에서 대신 실행해 결과를 보여 줍니다. 터널은 필요 없습니다.

aws sts get-caller-identity --query Account --output text       # 배포한 계정인지 먼저 확인

TASK=$(aws ecs list-tasks --cluster gbrain-dev --service-name gbrain-dev-serve \
  --desired-status RUNNING --region ap-northeast-2 --query 'taskArns[0]' --output text | awk -F/ '{print $NF}')
echo "$TASK"                                                     # 32자 hex. 비어 있으면 자격증명/리전 문제

# CLI용 OAuth 클라이언트 (id + secret)
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth register-client mylaptoplaptop --grant-types client_credentials --scopes read,write'

# Claude Desktop 등 MCP 클라이언트용 Bearer 토큰 — 에이전트마다 하나씩 (회수 단위를 나누기 위해)
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth create claude-desktop --scopes read,write'

출력되는 secret과 토큰은 그 자리에서만 보입니다. 서버는 해시만 저장하니 바로 저장하세요. 잃으면 새로 만들면 됩니다.됩니다(6장). gbrain remote doctor(원격 진단)까지 쓰려면 --scopes read,write,admin 클라이언트를 따로 하나 더 만드는 쪽을 권합니다. 일상용과 진단용을 분리해 두는 편이 안전합니다.

자동화 도구에서 이 명령을 돌리면 TTY가 없어 script -qec "…" /dev/null 래퍼가 필요한데, macOS의 BSD script에는 -c가 없습니다. 사람이 터미널에서 칠 때는 래퍼 없이 위 명령 그대로가 맞습니다.

4.4 CLI 초기화와 일상 명령초기화

export GBRAIN_HOME=~/.gbrain-seoul          # 다른 브레인 설정과 분리
export GBRAIN_REMOTE_CLIENT_ID=gbrain_cl_…
export GBRAIN_REMOTE_CLIENT_SECRET=gbrain_cs_…
# v1 (터널): --issuer-url http://localhost:3131 --mcp-url http://localhost:3131/mcp
# v2 (공개 URL, 터널 불필요):
gbrain init --mcp-only --force \
  --issuer-url https://<dist-id>.cloudfront.net \
  --mcp-url    https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp \
  --oauth-client-id     gbrain_cl_여기에_4.3의_Client_ID \
  --oauth-client-secret gbrain_cs_여기에_4.3의_Client_Secret
# ✓ OAuth discovery  ✓ token  ✓ MCP initialize → Thin-client mode configured

v1에서세 v2로가지를 알고 실행하면 됩니다.

    --force는 0.60부터 필수입니다. 홈에 thin-client 설정이 이미 있으면 Thin-client config already present ... Use --force to overwrite로 거부합니다. 공개 URL로 처음 init하는 경우라도 09-28 이전에 localhost:3131로 init한 홈이 남아 있으면 같은 메시지를 봅니다. secret을 어디에 둘지. 플래그로 주면 ~/.gbrain-seoul/.gbrain/config.json(gbrain이 0600으로 씀)에 평문 저장되고 이후 env 없이 동작합니다. 대신 GBRAIN_REMOTE_CLIENT_ID / GBRAIN_REMOTE_CLIENT_SECRET 환경변수로 주면 파일에는 남지 않지만 이후 모든 실행에 그 env가 필요합니다. 저는 09-23에 env 방식을 썼고, 10-15에 .zshrc에서 그 줄이 사라진 것을 발견했습니다. 서버에는 해시만 있어 복구가 안 되므로 클라이언트를 새로 등록해 플래그 방식으로 갈아탔습니다(6.3). 셸 히스토리에 secret이 남는 것이 싫으면 실행 후 history -d로 지우세요. v1(터널)에서 v2(공개 URL)로 넘어갈 때때는 한 번 다시 init해야 합니다. 토큰은 발급자(issuer) 주소에 묶여 있어 전부 무효가 되지만, 클라이언트 id/secret은 그대로 쓰면 됩니다.

    확인은 한 줄입니다. 첫 줄에 어디에 붙었는지가 찍힙니다.

    GBRAIN_HOME=~/.gbrain-seoul gbrain search "예산"
# [thin-client → <dist-id>.cloudfront.net · brain: 9 pages, 12 chunks · v0.60.221.0]

    이후는이때 세함께 명령이뜬 전부입니다.gbrain 0.60.221.0 -> 0.60.238.0 available. Run: gbrain self-upgrade는 노트북 CLI의 자가 업그레이드 알림입니다. 노트북에서 self-upgrade를 하면 안 됩니다 -- 서버는 이미지에 고정되어 있어 노트북만 올라가면 어긋납니다. 알림은 파일 설정만 바꾸는 아래 명령으로 끕니다(서버에는 쓰지 않습니다).

    GBRAIN_HOME=~/.gbrain-seoul gbrain config set self_upgrade.mode off

    4.5 일상 명령

    gbrain capture "오늘 회의: 예산 필터를 Project 태그로 바꾸기로 함"
gbrain capture --file ./notes/2026-10-15-meeting.md
gbrain search "예산"
gbrain think "예산 관련해서 결정한 게 뭐였지?"

    search는 관련 페이지 목록을 돌려주고, think는 그 페이지들을 근거로 **답변 + 인용 + "브레인이 모르는 부분"**을 써 줍니다. "뭘 결정했었지?"에는 think가 맞고, "그 문서 어디 있지?"에는 search가 맞습니다.

    두 가지 실사용 교훈. 첫째, capture는 인자를 텍스트 그대로 저장합니다. 파일을 넣으려다 경로를 인자로 넘기면 경로 문자열 한 줄이 페이지가 되어 검색 노이즈만 됩니다(제 브레인에도 그런 페이지가 하나 생겼습니다. 지우는 명령은 gbrain delete <slug>입니다). 파일은 --file, 파이프는 --stdin입니다. 둘째, 페이지가 열 장도 안 되는 상태에서 search "예산"을 치면 "예산"과 무관한 유전체 논문이 0.72점으로 1위에 옵니다. 키워드 매칭이 0건이면 벡터 유사도만으로 줄을 세우기 때문입니다. 검색 품질은 실제 메모와 문서를 몇백 장 적재한 뒤에 평가해야 합니다.

    5. 에이전트에 붙이기 — Claude Desktop에Desktop 붙이기· Claude Code · Codex · Kiro

    GBrain에는 공식 데스크톱 앱이 없습니다. 설계 철학이 "UI는 여러분이 이미 쓰는 에이전트, GBrain은 그 뒤의 기억"이기 때문입니다. 그래서네 가지 클라이언트 모두 같은 원리입니다. 공개 URL /mcp + Authorization: Bearer <토큰>, 터널 없음. 토큰은 4.3의 gbrain auth create <name> --scopes read,write로 클라이언트마다 하나씩 만듭니다.

    업스트림 튜토리얼의 claude mcp add gbrain -- gbrain serve … 같은 로컬 stdio 방식은 이 구성에 해당하지 않습니다. thin-client는 gbrain serve를 띄울 수 없고(엔진이 없음), 브레인은 서버에 있으니 전부 원격 HTTP로 붙어야 합니다.

    연결 전에 서버 쪽이 정상인지 가르는 한 줄(200이면 서버·토큰 정상, 401이면 토큰 문제):

    curl -sS -o /dev/null -w '%{http_code}\n' -X POST https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp \
  -H "Authorization: Bearer <토큰>" -H 'content-type: application/json' -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0"}}}'
    클라이언트 방법 설정이 남는 곳 검증 상태 Claude Desktop 설정 파일 + mcp-remote 브리지 (또는 Connectors) claude_desktop_config.json 09-28 실측. 10-14 업그레이드 뒤 같은 토큰으로 initialize 200 재확인 Claude Code claude mcp add --transport http … --header ~/.claude.json 설정 기준(10-15 작성 시점에 직접 실행 전) Codex CLI codex mcp add … --bearer-token-env-var ~/.codex/config.toml 설정 기준(같음) Kiro (IDE·CLI) mcp.json에 url + headers ~/.kiro/settings/mcp.json 설정 기준(같음)

    Claude Code와 Codex의 명령은 gbrain 0.60에 들어 있는 gbrain connect <mcp-url> --token <토큰> --agent claude-code|codex --install이 내부적으로 생성·실행하는 것과 같은 형태입니다(소스 src/core/mcp-registration.ts). connect는 등록 뒤 get_brain_identity 호출로 스모크 테스트까지 해 주는데, thin-client CLI에서의 동작은 아직 제가 직접 돌려 보지 않아 아래에는 각 도구의 명령을 직접 적었습니다.

    5.1 Claude Desktop이 사실상 GBrain의 GUI입니다.Desktop

    v1(터널)에서의 함정. Claude Desktop의 Settings > Connectors(예전 이름 Integrations)에 http://localhost:3131/mcp를 넣으면 안 됩니다. 커넥터는 Anthropic 서버를 경유해 접속하므로 노트북에서만 보이는 주소에 닿지 못합니다. 그래서 v1에서는 로컬 stdio 브리지(mcp-remote)를 썼습니다. Claude Desktop이 노트북에서 작은 프로세스를 띄우고, 그 프로세스가 터널을 타고 서버로 갑니다.

    v2(공개 URL)에서는 셋 다 됩니다. 실제로 검증한 순서대로:

    1. 설정 파일 + mcp-remote 브리지 (기본). v1과 같은 방식인데 URL과 토큰만 바뀌고 터널이 필요 없습니다. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(사내 배포 빌드는 Claude-3p/)에 기존 내용은 그대로 두고 mcpServers만 추가합니다. (조직이 배포한 빌드는 Application Support 아래 디렉터리 이름이 다를 수 있으니 같은 파일명을 찾으세요.)
    {
  "preferences": { "...기존 내용 그대로..." },
  "mcpServers": {
    "gbrain-seoul": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote@latest",
        "https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp",
        "--header", "Authorization:Bearer ${GBRAIN_TOKEN}"
      ],
      "env": { "GBRAIN_TOKEN": "4.3에서 받은 토큰" }
    }
  }
}

    순서: Claude Desktop 완전 종료(Cmd+Q) -> 파일 편집 -> chmod 600 -> 앱 실행 -> 새 대화에서 "내 브레인에서 배포 검증 찾아줘". 도구 목록에 gbrain-seoul이 뜨면 성공입니다. 안 보이면 (a) which npx 절대경로를 command에(Claude Desktop은 로그인 셸 PATH를 물려받지 못함), (b) 사내 빌드의 조직 정책("disabled by organization")을 확인합니다. 같은Authorization:Bearer JSON사이에 블록은공백이 Kiro(없는 것은 인자 분리 문제를 피하는 ~/.kiro/settings/mcp.jsonmcp-remote), Cursor권장 등 stdio MCP를 지원하는 어떤 클라이언트에도 그대로 씁니다.표기입니다.

    1. Connectors > Add custom connector + Request headers. URL을 넣고 Authentication을 "No sign-in"으로, Request headers에 authorization: Bearer <토큰>(앞의 Bearer 와 공백 포함). 가장 깔끔하지만 Anthropic이 베타로 일부 조직에만 열어 두어 대화상자에 이 섹션이 없을 수 있습니다.

    2. Connectors + 자체 OAuth 클라이언트. 서버에 authorization_code + PKCE 공개 클라이언트를 등록하고(redirect URI는 https://claude.ai/api/mcp/auth_callback과 https://claude.com/api/mcp/auth_callback 둘 다) Client ID만 입력합니다.

    aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth register-client claude-connector --scopes "read write" --redirect-uri https://claude.ai/api/mcp/auth_callback --redirect-uri https://claude.com/api/mcp/auth_callback --token-endpoint-auth-method none'

    여기서 재미있는 함정이 하나 나옵니다. GBrain의 /authorize는 동의 화면을 /admin/?oauth_request=…로 리다이렉트하는데, 우리는 CloudFront에서 /admin*을 403으로 막아 두었습니다(owner 로그인·magic link를 인터넷에 내지 않기 위해). 그래서 403 페이지가 뜨면 주소창의 호스트만 localhost:3131로 바꿔 터널로 열고 승인합니다. 커넥터 등록 때 한 번이고, 이후에는 refresh 토큰으로 알아서 갱신됩니다. /admin 비노출을 유지하는 대가로 받아들일 만한 절차라고 판단했습니다.

    5.2 Claude Code

    Claude Code는 원격 HTTP MCP 서버를 직접 지원하므로 브리지 없이 한 줄입니다. --scope user를 주면 모든 프로젝트에서 보이고(~/.claude.json에 저장), 빼면 현재 프로젝트에만 등록됩니다.

    claude mcp add --transport http --scope user gbrain-seoul https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <토큰>"

claude mcp list                     # gbrain-seoul … ✓ Connected 가 보여야 함
claude mcp get gbrain-seoul
claude mcp remove --scope user gbrain-seoul   # 끊을 때

    토큰 값이 ~/.claude.json에 평문으로 들어가므로 파일 권한을 확인하고(chmod 600 ~/.claude.json), 노트북을 바꾸거나 유출이 의심되면 6장의 revoke로 서버 쪽에서 끊습니다.

    5.3 Codex CLI

    Codex는 토큰 값이 아니라 토큰이 들어 있는 환경변수 이름을 설정에 저장합니다. 그래서 ~/.codex/config.toml에는 비밀이 남지 않습니다.

    echo 'export GBRAIN_REMOTE_TOKEN=<토큰>' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc

codex mcp add gbrain-seoul --url https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp --bearer-token-env-var GBRAIN_REMOTE_TOKEN

codex mcp list
codex mcp remove gbrain-seoul       # 끊을 때

    ~/.codex/config.toml에는 다음 블록이 생깁니다.

    [mcp_servers.gbrain-seoul]
url = "https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp"
bearer_token_env_var = "GBRAIN_REMOTE_TOKEN"

    Codex를 셸이 아닌 곳(IDE 확장 등)에서 띄우면 .zshrc의 변수를 못 읽어 인증이 실패할 수 있습니다. 그 경우 GBRAIN_REMOTE_TOKEN이 export된 셸에서 Codex를 다시 띄우면 됩니다. 회사에서 배포한 Codex 래퍼가 실행 때 config.toml을 다시 쓰는 경우가 있는데, 등록한 블록이 사라지면 codex --profile <이름>용 별도 설정 파일에 같은 블록을 두는 방법이 있습니다(이 부분은 아직 확인하지 않았습니다).

    5.4 Kiro (IDE·CLI 공통)

    Kiro는 mcp.json에 원격 서버를 url + headers로 직접 적습니다. 전역은 ~/.kiro/settings/mcp.json, 프로젝트별은 .kiro/settings/mcp.json입니다.

    {
  "mcpServers": {
    "gbrain-seoul": {
      "url": "https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${GBRAIN_TOKEN}" }
    }
  }
}

    ${GBRAIN_TOKEN}은 환경변수에서 확장되는데, Kiro는 승인한 변수만 확장합니다. IDE에서는 처음 저장할 때 승인 팝업이 뜨고(설정 "Mcp Approved Env Vars"), CLI에서는 Kiro를 띄운 셸에 export GBRAIN_TOKEN=<토큰>이 있어야 합니다. Dock에서 띄운 IDE가 셸 env를 못 받아 안 붙으면 값을 직접 적되 파일 권한을 600으로 둡니다. 파일을 저장하면 서버가 자동으로 재연결되고, 채팅에서 gbrain-seoul의 search/think 도구가 보이면 성공입니다.

    6. 토큰 발급·갱신·회수

    운영 3주 동안 토큰과 관련해 세 번 손을 댔습니다. 그때 정리한 규칙입니다.

    6.1 무엇이 어디에 묶여 있나

    자격증명 발급 유효 기간 무효가 되는 때 Bearer 토큰 (에이전트용) gbrain auth create <name> --scopes read,write 만료 없음 revoke, 또는 issuer(공개 URL) 변경 OAuth 클라이언트 (CLI용) gbrain auth register-client <name> --grant-types client_credentials --scopes read,write 만료 없음. CLI가 매 호출 단기 액세스 토큰을 새로 받음 revoke-client. issuer가 바뀌어도 id/secret은 유효, init --force만 다시 Connectors OAuth 세션 (Claude 커넥터) 커넥터 등록 시 authorization_code + PKCE, 동의 1회 refresh 토큰으로 자동 갱신 커넥터 삭제, 클라이언트 revoke-client, issuer 변경 owner 토큰 (관리자) CDK가 생성해 Secrets Manager에 저장 회전은 수동 Secret 값 교체 후 서비스 재배포

    두 사건을 겪었습니다. 09-28 공개 URL 전환: 토큰이 resource=<issuer>/mcp에 묶여 있어 issuer가 http://localhost:3131에서 CloudFront 도메인으로 바뀌자 모든 토큰이 401 Token is bound to a different resource가 됐습니다. Bearer 토큰은 전부 재발급, CLI는 init --force로 해결(클라이언트 id/secret은 그대로). 10-14 0.60 업그레이드: 반대로 아무것도 무효가 되지 않았습니다. 기존 토큰으로 initialize 200. 즉 토큰을 갈아야 하는 것은 주소가 바뀔 때이고, 버전이 바뀔 때가 아닙니다. CloudFront Distribution이 재생성되면(기본 도메인이 바뀌므로) 전환과 같은 일이 다시 일어납니다 -- 켠 채로 두는 이유입니다.

    6.2 발급과 회수 (Bearer 토큰)

    갱신(rotate) 명령은 따로 없습니다. 새로 만들고, 클라이언트 설정을 바꾸고, 예전 것을 끊는 세 단계입니다. 전부 서버 안에서 실행하므로 4.3의 TASK 변수를 그대로 씁니다.

    # 현재 토큰 목록 (이름, id, 스코프, 생성일 — 토큰 값은 보이지 않음)
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth list'

# 1) 새 토큰
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth create kiro-laptop-2 --scopes read,write'

# 2) 5장의 해당 클라이언트 설정에 새 토큰을 넣고 재연결 확인

# 3) 예전 토큰 회수 — 이름으로, 또는 auth list에 나온 id로
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth revoke kiro-laptop'
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth revoke --id <auth list의 uuid>'

    클라이언트마다 토큰을 하나씩 둔 이유가 여기 있습니다. 노트북 하나가 의심스러우면 그 토큰만 끊고 나머지는 그대로 둘 수 있습니다. 0.60은 gbrain auth clients --usage --days 30으로 클라이언트별 호출 사용량도 보여 주므로, 쓰지 않는 토큰을 골라 정리할 수 있습니다.

    6.3 OAuth 클라이언트 — secret을 잃었을 때

    secret은 서버에 해시만 있어 복구할 수 없습니다. 새 클라이언트를 등록하고, 플래그로 init한 뒤, 예전 클라이언트를 지웁니다. 10-15에 실제로 밟은 순서입니다.

    # 1) 새 클라이언트 등록 (서버 안)
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth register-client laptop-2 --grant-types client_credentials --scopes read,write'

# 2) 노트북에서 새 id/secret으로 init (4.4의 명령과 동일)
export GBRAIN_HOME=~/.gbrain-seoul
gbrain init --mcp-only --force \
  --issuer-url https://<dist-id>.cloudfront.net \
  --mcp-url    https://<dist-id>.cloudfront.net/mcp \
  --oauth-client-id     <1)의 Client ID> \
  --oauth-client-secret <1)의 Client Secret>
GBRAIN_HOME=~/.gbrain-seoul gbrain search "예산"        # 첫 줄 [thin-client → <dist-id>.cloudfront.net …] 확인

# 3) 예전 클라이언트 삭제 — 하드 삭제이며 그 클라이언트의 토큰·인가 코드도 함께 사라짐
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth clients'
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth revoke-client <예전 Client ID>'
aws ecs execute-command --cluster gbrain-dev --task "$TASK" --container gbrain --interactive --region ap-northeast-2 \
  --command 'gbrain auth clients'

    revoke-client를 Claude Connectors용 공개 클라이언트(5.1의 claude-connector)에 실행하면 커넥터 세션도 함께 끊기니 대상을 확인하고 지웁니다.

    6.4 owner 토큰

    /admin 대시보드 로그인과 관리 명령에 쓰는 최상위 자격증명입니다. CDK가 생성해 Secrets Manager에 넣어 두었으므로 읽기만 하고, 셸 rc 파일에 export하지 않습니다.

    aws secretsmanager get-secret-value --secret-id <admin-token-secret-id> --region ap-northeast-2 \
  --query SecretString --output text | jq -r .token

    7. 알아서 돌아가는 것

    • 매일 16:00 KST dream. 페이지 정리, 사실 추출, 임베딩, 중복 제거. 첫 수동 실행은 53초, 리포트 status: ok. 파일시스템 브레인 디렉터리가 없는 DB-only 구성이라 lint/sync 단계는 no_brain_dir로 건너뛰는데, 이것이 정상입니다.
    • 실패하면 메일. dream 태스크가 exit 0이 아니면 EventBridge -> SNS -> 이메일. 일부러 잘못된 플래그로 돌려 알림이 오는지까지 확인했습니다. ALB 5xx, 태스크 0개, RDS CPU/메모리/스토리지 알람 6개도 같은 토픽으로 옵니다.
    • 인터넷 쪽 방어. WAF 관리형 룰(Common, IP Reputation) + IP당 5분 300요청 rate limit, 그 뒤 GBrain 자체 OAuth. CloudFront 5xx율과 WAF 차단 급증은 별도 알람. 일부러 504를 낸 첫 배포 직후 CloudFront5xx 알람이 정확히 한 번 울었습니다.
    • 예산. Project=gbrain 태그가 붙은 리소스만 집계하는 월 $300 예산(실사용 80%, 예측 100%에 알림). 계정 전체 예산으로 시작했다가 다른 워크로드까지 합산돼 첫날부터 알림이 와서 태그 필터로 바꿨습니다.
    비용 멈추기. aws ecs update-service --cluster gbrain-dev --service gbrain-dev-serve --desired-count 0 --region ap-northeast-2으로 Fargate만 내리면 데이터는 그대로 두고 월 $130(RDS·NAT·ALB·bastion·WAF)만 남습니다. --desired-count 1로 되살리면 2~2–3분 뒤 페이지가 그대로 나옵니다.

    7.8. 안 되는 것과 다음

    첨부파일(gbrain files upload)은 여전히 꺼져 있습니다. GBrain의 S3 저장소 코드가 정적 액세스 키(accessKeyId/secretAccessKey)만 받고, 없으면 생성자에서 예외를 던집니다. 컨테이너에는 IAM 롤(임시 자격증명)이 있지만 코드가 그걸 쓰려 하지 않습니다. 정적 키를 만들지 않는 것이 조건이므로 v1에서는 파일 기능을 포기했습니다.

    고치는 방법은 작습니다. 두 키가 모두 없을 때 S3Client에 credentials를 넘기지 않으면 AWS SDK가SDK 기본 체인으로자격증명 롤을체인(롤)으로 찾아떨어지게 씁니다.하는 20줄20줄짜리 정도의 변경과 판별 테스트를변경을 업스트림에 PR로 제출해 두었습니다(보냈는데(garrytan/gbrain#5344)., 10-10에 머지 없이 닫혔습니다. 메인테이너의 판단은 "두 키를 요구하는 가드는 의도된 것이고, 이것은 버그 수정이 아니라 기능"이라는 것이었고, 대신 storage.credentials: 'sdk-default' 같은 명시적 opt-in 설정 + 문서라면 받을 수 있다는 방향을 알려 줬습니다. 그 설계로 이슈를 다시 올리는 것이 다음 할 일입니다. 반영된 릴리스가 나오면 .env의 GBRAIN_REF를 올리고 S3 버킷 + 태스크 롤 권한을 CDK에 추가하는 것으로 정적 키 없이 첨부파일이 켜집니다.

    그 외 제한:

    • 저장된 내용을 훑어보는 화면이 없습니다. /admin은 클라이언트·토큰·활동 피드를 보는 관리 콘솔이고, 노트를 읽는 UI가 아닙니다. 목록·열람은 연결한 에이전트(5장)에게 "최근 페이지 보여줘"라고 묻거나 CLI search를 쓰는 것이 업스트림의 설계입니다.
    공개 URL이 CloudFront 기본 도메인(*.cloudfront.net)이라 뷰어 최소 TLS를 1.0에서 올릴 수 없고, Distribution이 재생성되면 주소와 함께 모든 토큰이 바뀝니다.바뀝니다(6.1). 다음 단계는 Route 53 + ACM으로 커스텀 도메인을 붙이는 것인데 구조 변경 없이 domainNames와 인증서만 추가하면 됩니다. /admin 관리 화면은 터널 전용 — 의도한 것이지만 Claude 커넥터 OAuth 동의 때 한 번 번거롭습니다(5장)5.1) Fargate 태스크 1개 — 재배포 중 2~2–3분 끊김 (개인용이라 감수) 최신 Claude(Sonnet 4.x)는 서울에서 글로벌 프로파일만 있어 제외 — .env 한 줄로 바꿀 수 있지만 데이터가 APAC 밖으로 나갈 수 있다는 점을 알고 바꿔야 함 리랭커 미설정 — 서울 리전에는 Bedrock Rerank 모델이 없어(도쿄·오레곤에 있음) 켜려면 교차 리전 호출을 감수해야 합니다. 코퍼스가 작아 평가할 수 없으므로 데이터를 채운 뒤 볼 항목입니다.

    8.9. 정리
    배포 시간 v1 약 30분 (RDS 14분이 대부분) + v2 약 20분 (VPC Origin 10분) + v3 업그레이드 15분 (스냅샷 5.5분 + 배포 9분)
    월 비용 v1 ≈ $210 실측, v2 +포함 10월 실측 ≈ $10200 (Fargate 정지 시 ≈ $130)
    인터넷 인바운드 v1: 0 (SSM 터널). v2: CloudFront 하나 (WAF, VPC Origin, /admin 차단). ALB·컨테이너·DB 공개 IP는 여전히 0
    정적 AWS 키 0 (Bedrock·Secrets·로그 전부 태스크 롤)
    데이터 리전 서울 유지 (APAC 내 라우팅 모델만 선택, CloudFront는 캐시 없이 전달만)
    잘못된 배포 서킷 브레이커 10분 자동 롤백, 데이터 무손실 확인
    업그레이드
    이미지 태그 한 줄 + 스냅샷. 83개 마이그레이션 자동 적용, 토큰·클라이언트 유지 연결한 클라이언트 CLI(thin-client) · Claude Desktop · Claude Code · Codex · Kiro — 전부 공개 URL + Bearer, 터널 0 토큰 관리 클라이언트당 토큰 1개, auth list / auth revoke. 주소가 바뀔 때만 전부 재발급 매일 하는 일 v1: 터널 1개 열기. v2:v2 이후: 없음

    GBrain을 "내 계정 안에, 문 닫고, 키 없이" 올리는 것은 가능했고, 나중에 문을 하나 여는 것도 ALB를 공개로 바꾸지 않고 할 수 있었습니다. 3주 뒤 83개 마이그레이션이 든 업그레이드도 스냅샷 하나와 태그 한 줄로 끝났습니다. 실제로 부딪힌 문제는 GBrain보다 Bun의 TLS 처리,처리와 버전 요구, 읽기 전용 FS와 SSM 에이전트, Bedrock 레거시 모델, VPC Origin의 소스 IPIP, 패키지 매니저의 전역 설치 캐시처럼 주변에서 나왔습니다. CDK 코드와 상세 운영 문서(배포 절차, 21개 리스크 표, 사용 가이드)는 정리 후 공개할 예정입니다.

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