Sidekick: VPS 자동화부터 로컬 AI 도우미까지!
안녕하세요. 이번 포스팅은 “Sidekick”이라는 도구 하나로 베어메탈 환경(혹은 VPS) 셋업부터 오프라인 AI 모델 활용까지, 폭넓은 기능을 어떻게 빠르고 간단하게 구현할 수 있는지를 보여드리는 종합 가이드입니다.
우리 개발자·운영자분들이 고민하는 사항 중 하나는, “서버를 직접 셋업하고 운영하려니 매번 같은 작업을 반복해야 한다”는 점일 것입니다. 또, “최신 AI 기술을 다루고 싶은데, 개인정보 유출이나 보안 문제, 네트워크 의존성 같은 부담도 크다”라는 고민이 있죠.
Sidekick은 이러한 상황에서 든든한 ‘조수(Sidekick)’ 역할을 수행해 줍니다. 명령어 몇 줄로 VPS(또는 베어메탈 서버) 환경에서 도커, 로드밸런서, SSL 인증 등을 자동 설정해 주며, 동시에 LLM(대형 언어 모델)을 로컬 환경에서 활용해, 인터넷 없이도 AI 기능을 사용할 수 있게 도와줍니다.
정리하자면,
- VPS/베어메탈 서버 자동화 – Docker, Traefik, SOPS, AGE 등을 한 번에 설치
- 어떤 앱이든 Zero Downtime 배포 – Dockerfile 기반 디플로이 & SSL, 로드밸런싱 설정
- 오프라인 AI 도우미 – llama.cpp 기반 로컬 추론 엔진, 파일·폴더·웹사이트 데이터 활용
- 커맨드 인터프리터와 다양한 기능 – 코드 실행, 이미지 생성, Markdown & LaTeX 렌더링
- 안전하고 빠른 환경 – macOS(Apple Silicon)에서 고속 실행, 네트워크 단절도 OK
지금부터 VPS 자동화와 로컬 AI라는 두 가지 축을 중심으로 천천히 살펴보겠습니다.
1. 베어메탈에서 프로덕션까지, 단 몇 분!
1.1 “내 VPS에서 실행하는 fly.io” 느낌의 자동 배포
먼저, Sidekick을 사용해 베어메탈이나 VPS 서버를 몇 분 만에 프로덕션 환경으로 만드는 과정을 살펴봅시다. 꼭 AWS, GCP 같은 매니지드 서비스를 안 써도, 직접 관리하는 VPS 한 대만 있으면 충분합니다.
1.1.1 무엇이 준비되는가?
- Docker: 모든 앱을 Docker 컨테이너로 실행
- Traefik: 리버스 프록시 & 로드밸런서, SSL 자동 설정
- SOPS, AGE: 안전한 비밀 정보(Secrets) 관리
- Zero Downtime 디플로이: 기존 컨테이너를 끊지 않고 새로운 버전으로 전환
- HA & 로드밸런싱: 여러 컨테이너 인스턴스를 띄우고 트래픽 분산
- SSL Cert 자동 발급: 이메일만 입력하면 Let’s Encrypt 인증서 발급
1.2 실제 사용 방법
1.2.1 VPS 초기 셋업 – sidekick init
- Sidekick 설치: (예시)
curl -s https://get-sidekick.sh | bash- 혹은 저장소의 설치 가이드를 참고해, 로컬/리모트에 설치합니다.
- 명령 실행: 서버(혹은 로컬에서 SSH 접속한 상태)에서
sidekick init- 질의에 답변:
- IP 주소 입력 (VPS의 공인 IP)
- SSL 인증서 발급용 이메일 주소 입력
- 도커 이미지를 푸시할 레지스트리 주소 (기본값: docker.io)
- 해당 레지스트리 사용자명, 로그인 여부 확인
- 자동 작업 과정:
- root 권한으로 sidekick 사용자 생성 및 환경 설정
- Ubuntu 시스템 업그레이드
- sops 설치, age 키 생성
- Docker 설치
- Traefik + SSL 인증서 설정
결과적으로, VPS 서버는 Docker가 구동 중이며, 트래픽 라우팅과 인증서 관리가 모두 준비된 상태가 됩니다. 정말 몇 분이면 완성되는 셈이죠.
1.2.2 어플리케이션 실행 – sidekick launch
앱을 띄우고 싶다면,
sidekick launch이후 다음 정보를 묻습니다.
- 앱 이름: URL-friendly 형태(myapp, blog 등)
- 앱이 요청을 받을 HTTP 포트: 예: 3000
- 도메인 명: example.com
이 정보를 기입하면, 다시 약 2분 정도 자동 작업이 진행됩니다.
- 로컬에서 Linux용 Docker 이미지를 빌드하고, 레지스트리에 push
- .env 파일 암호화(SOPS) 후 서버에 전달
- 서버 측에서 env를 복호화한 뒤, Docker Compose로 컨테이너 실행
- Traefik에서 해당 포트로 트래픽을 라우팅 + 인증서 자동 발급
배포가 끝나면, myapp.example.com으로 접속해 정상 동작 여부를 확인할 수 있습니다. 어떤 애플리케이션이든 Dockerfile만 있으면 Zero Downtime으로 구동 가능하다는 점이 핵심입니다.
1.2.3 새 버전 디플로이 – sidekick deploy
- 프로덕션 배포:
sidekick deploy- 기존 컨테이너가 죽지 않은 상태에서, 새 이미지를 받으면 교체 후 트래픽을 넘기는 식으로 무중단 배포 수행.
- 프리뷰 버전 배포:
sidekick deploy preview- 프리뷰 환경을 따로 구성해, 운영 중인 인스턴스에 영향을 주지 않고 테스트할 수도 있습니다.
2. 로컬 AI, 오프라인에서도 동작!
VPS 자동화를 살펴봤으니, 이제 Sidekick이 제공하는 로컬 AI 도우미 기능을 알아보겠습니다. 이 기능은 “인터넷 연결 없이도 LLM(대형 언어 모델)을 구동”하고, 파일·폴더·웹사이트에 포함된 정보를 실시간 검색·활용하여, 문맥 기반으로 정확한 답변을 주는 솔루션입니다.
2.1 설치형 모델 추론 엔진
- llama.cpp 기반: Apple Silicon(M1 이상)에서 최적화된 속도
- 오프라인 우선: 네트워크 없이도 내부적으로 질의 처리 가능
- OpenAI 호환 API: 필요 시 외부 API 연결 가능(토큰·키를 직접 입력)
2.1.1 어떤 점이 특별한가?
- 완전한 오프라인 작동: 데이터 유출 우려가 없습니다. 회사 내부 기밀 문서나 개인 문서를 마음 놓고 로컬 AI에게 분석·요약하도록 맡길 수 있죠.
- 파일·폴더·웹사이트 기반 정보: 별도의 데이터 전처리를 신경 쓸 필요 없이, Sidekick 인터페이스에서 문서나 디렉터리를 드래그앤드롭하거나 웹 주소를 추가해버리면 끝.
- 문맥 기반: LLM이 방대한 파라미터로 기본적인 언어 능력을 보유하고 있으며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 추가 문맥(자료)을 결합해 더 정확한 답변을 제공합니다.
2.2 주요 기능
2.2.1 로컬 우선 챗봇
- 모든 대화: 오프라인 환경에서 처리
- 무설정 문서 검색: 파일·폴더·웹사이트를 그대로 등록 → GPT 프롬프트 지식 불필요
- Apple Silicon 최적화: 빠른 추론, 배터리 사용 최소화
2.2.2 전문가 기반 문맥 관리
- 전문가(Expert) 프로필: 주제별(컴퓨터공학, 역사, 문학 등)로 나누어 무제한 자료 등록
- 문서 추가: 드래그앤드롭 형태로 PDF, Word, 텍스트 파일 등 추가 가능
- 필요 시 웹 검색: 최신 정보까지 반영하고 싶을 때만 잠깐 네트워크 활용
이 기능을 사용하면, 특정 분야에 대해 축적된 자료를 집중적으로 활용하여 Q&A를 진행할 수 있습니다.
2.2.3 다양한 모델 지원
- Alibaba QwQ-32B, DeepSeek-R1 등 로컬 추론 모델 추가 가능
- OpenAI 키 입력 시 외부 모델 호출: GPT-4, Claude, PaLM 등과도 호환
기본은 오프라인이지만, 필요하다면 API 연동을 통해 더 큰 모델을 사용할 수 있다는 유연함이 강점입니다.
2.3 코드 인터프리터 내장
Sidekick에는 모델이 작성한 코드를 바로 실행할 수 있는 인터프리터 기능이 포함되어 있습니다. 예컨대 데이터 분석이나 수학 계산, 간단한 스크립트 동작을 “AI가 제안 → 즉시 실행 → 결과 확인” 방식으로 진행 가능하죠. 이를 통해:
- 수학·논리 기반 문제 해결 능력 대폭 향상
- 코드 예제를 써 보고, 실행 결과를 곧바로 피드백 받을 수 있음
2.4 Canvas: 시각적 편집 & 이미지 생성
- 웹사이트·코드·텍스트를 시각적으로 배치하여 편집
- 텍스트 프롬프트 → 이미지 자동 생성 (CoreML 기반, macOS 15.2 이상에서 실행)
- 인라인 쓰기 도우미: Command + Control + I로 어디서든 빠른 답변/수정/완성 제공
별도의 전환 과정 없이, 텍스트 프롬프트만 주면 이미지 생성을 실행하거나, 문서 일부를 편집하라고 지시할 수 있다는 점이 혁신적입니다.
2.5 고급 Markdown & Toolbox
- LaTeX 수식 렌더링 지원
- 표 기반 자동 그래프 (바 차트, 라인 차트, 파이 차트 등)
- 코드 하이라이팅 및 코드 복사/내보내기
- Toolbox
- Detector: AI 생성 여부 판별 + 재작성 가이드
- Diagrammer: 복잡한 관계/구조를 다이어그램으로 시각화
- Slide Studio: 프롬프트 한 줄로 슬라이드 제작 후 PDF/PowerPoint 내보내기
이렇게 문서·데이터·이미지·슬라이드 등 작업을 일관성 있게 처리할 수 있으니, 로컬 환경에서 모든 걸 해결하고 싶은 분들에게 이상적입니다.
3. 성능 및 요구사항
3.1 llama.cpp 기반 최적화
로컬 AI 엔진은 llama.cpp를 사용하여, Apple Silicon(M1 이상)에서 굉장히 빠른 추론 성능을 보여줍니다.
- Speculative decoding: 추가적인 속도 향상
- 맥북 배터리 수명 최적화
- 연산 분산: CPU와 Neural Engine을 효율적으로 활용
3.2 설치 요구사항
- Mac + Apple Silicon(M1 이상)
- RAM 8GB 이상
- Releases 페이지에서 .dmg 다운로드 후 실행 (또는 다른 방식의 설치 방법이 있을 수 있음)
4. 개발 목표와 철학
Sidekick은 다음과 같은 철학을 바탕으로 합니다.
- 누구나 쉽게 쓸 수 있는 AI & 서버 자동화
- 복잡한 설정 없이 sidekick init, sidekick launch 명령만으로도 서버 인프라를 준비
- 로컬 AI 사용 시에도 설정 파일, 추가 라이브러리 걱정 없이, “파일/폴더/웹 추가”만 하면 OK
- 개인정보 보호
- 오프라인 AI: 인터넷이 없어도 동작하므로, 대화 내용이 외부로 유출될 가능성 0%
- VPS 구성 시에도 SOPS+AGE로 중요한 Secrets를 암호화
- 투명성과 확장성
- 오픈소스 기반으로, 직접 코드를 확인하거나 플러그인/컨트리뷰션 가능
- 다양한 모델, 다양한 배포 옵션을 지원
“개인이든 스타트업이든, 클라우드든 베어메탈이든, 데이터는 내 손 안에서 안전하게 지키면서도 최첨단 AI 기술을 최대한 간단히 활용하자!”
이것이 Sidekick 팀이 지향하는 비전입니다.
5. 정리: 두 마리 토끼를 잡는 자동화와 AI
지금까지 Sidekick을 이용해,
- VPS(베어메탈) 자동화 – OS 업데이트, Docker/Traefik/SSL 설정, 무중단 배포
- 오프라인 AI 도우미 – llama.cpp 기반 로컬 모델, 파일·폴더·웹 데이터 활용, 코드 인터프리터, Canvas 등
이 두 영역을 모두 커버할 수 있다는 점을 보았습니다. 클라우드 환경 구성부터 최첨단 생성형 AI까지 일괄적으로 다룰 수 있는, 참 독특하고 유용한 솔루션이죠.
한마디로 “서버 인프라 자동화 + 로컬 AI 플랫폼”이 하나로 합쳐져서, 개발자·운영자 입장에서는 매번 귀찮은 반복 작업을 대폭 줄이고, 개인 정보나 사내 기밀 데이터도 안전하게 AI에게 맡길 수 있다는 장점이 있습니다.
5.1 앞으로의 활용 아이디어
- 스타트업 초기 인프라: Sidekick을 이용해 금방 서버를 셋업하고, 무중단 배포 프로세스 구축 → 로컬 AI로 개발 문서 요약/정리까지
- 개인 연구 환경: 맥북에서 로컬 AI 모델을 구동하여, 인터넷 연결 없이 논문·자료 분석
- 회사 내부 지식 관리: VPN 내부 서버에 Sidekick 배포, 사내 Wiki나 대량의 PDF, Word 파일을 챗봇 형태로 제공
- 개인 프로젝트: 도메인 연결, SSL 세팅, Docker Compose로 앱 실행… 모든 것이 sidekick init + sidekick launch로 해결
5.2 마무리
Sidekick은 현재도 활발히 발전 중이며, 오픈소스로 운영되고 있어 누구나 기능을 제안하거나 기여할 수 있습니다. “내가 쓰는 모델, 내가 쓰는 서버”라는 마음으로, 개별적인 확장도 자유롭습니다.
VPS 자동화가 필요하든, 오프라인 AI 도우미가 필요하든, 혹은 두 가지 모두에 관심이 있든, Sidekick을 한번 시도해 보세요. 명령 몇 줄이면 깔끔하게 구성되는 서버, 클릭 몇 번이면 돌아가는 오프라인 AI 챗봇을 만날 수 있으니까요.
오늘도 긴 글 읽어 주셔서 감사합니다. 궁금한 점이나 적용 사례가 있다면 언제든 알려 주세요. 다음에도 더 유익한 주제로 찾아오겠습니다!