母艦の設定と詳細設定

母艦（プランA）の環境構築に必要なもの、初期設定のままの動き、設定画面の各項目の意味をまとめます。

環境構築に必要なもの

	必要なもの	補足
PC	Mac（Apple Silicon 推奨）/ Linux / Windows	Windows は 手動セットアップ 参照
メモリ	16GB 以上を推奨	推奨モデル gemma4（Gemma 4 E4B）用。8GB 級なら軽量モデル（gemma4:e4b-it-qat や gemma2:9b）に変更
ディスク	約 12GB	翻訳モデル 約10GB ＋ 音声認識モデル 約1.6GB
ソフト	Node.js 20 以上	nodejs.org から
（Mac のみ）	Homebrew	setup.sh が Ollama / whisper.cpp の導入に使用
回線	初回のみインターネット	モデルのダウンロードに使用。構築後はネット不要で動作
（外出先で使う場合）	Tailscale（母艦と iPhone 両方）	自宅の同一 WiFi だけで使うなら不要

上記が揃っていれば、あとは1コマンドです:

curl -fsSL https://evan-lt-manual.pages.dev/dist/install.sh | bash

初期設定のままだとどうなる？

setup.sh 直後の母艦は、**「クラウドを一切使わないローカル翻訳機」**として動きます。

項目	初期状態	意味
翻訳	ローカルLLM gemma4（Gemma 4 E4B）	翻訳内容が母艦の外に出ない。ネット不要
音声認識	whisper large-v3-turbo（母艦内）	同上
アプリ認証	トークン自動発行済み	セットアップ完了画面に表示された値をアプリの「母艦接続トークン」へ
つなぎ方	同一 WiFi で http://＜PC名＞.local:8788	外出先から使うなら Tailscale を導入して HTTPS 名を使う
モデル常駐	常駐維持（30分 keep_alive＋5分ごとの自動ウォームアップ）	初回以降の翻訳が待たされない
API 系エンジン	利用可能（キーはアプリ側で入力）	母艦側の設定は不要。Claude/OpenAI/Gemini を使いたいときだけ
通話ログのバックアップ	母艦の server/data/ にのみ保存	外部送信なし
設定画面	http://localhost:8789（母艦の中からのみ）	外部には公開されない

何も変えなくても使い始められます。 以降は好みに応じて設定画面で調整してください。

設定を変える3つの方法

1. 設定画面（GUI）: 母艦のブラウザで http://localhost:8789
2. CLI: cd server && npm run config -- set OLLAMA_MODEL gemma4 など（npm run config -- status で一覧）
3. 直接編集: server/.env をエディタで開く

反映には再起動

どの方法でも、変更はサーバー再起動で反映されます。設定画面なら「保存して再起動」ボタン一発です。

設定画面の項目

翻訳モデル（ローカルLLM）

• 使用モデル: インストール済みの Ollama モデルから選択。おすすめは gemma4（Gemma 4 E4B）。
• モデルを追加取得: モデル名を入れて「取得」（進捗表示付き）。例: gemma4:e4b-it-qat（省メモリ版・約6GB）、gemma2:9b（旧 Ollama 向け）

アプリ認証トークン

アプリの「設定 → 母艦接続トークン」に入れる値。再生成すると全端末で入れ直しが必要です。

詳細設定（.env）

キー	初期値	意味・いつ変えるか
TRANSLATION_BACKEND	（未設定＝local）	アプリがエンジン未指定のときの既定。通常は触らない（アプリ側でエンジンを選ぶため）。setup.sh は DEFAULT_BACKEND_MODE=local を書きます
OLLAMA_KEEP_ALIVE	30m	翻訳モデルをメモリに保持する時間。-1（単位なし）は不可、無期限は -1m。自動ウォームアップがあるため通常は既定のままで常駐します
OLLAMA_PREWARM_INTERVAL_MS	300000（5分）	モデル常駐を維持する自動ウォームアップ間隔。0 で無効（その場合はアイドル後の初回翻訳が5〜7秒待ちになります）
CONFIG_DEFAULT_ENGINE	local	アプリに配る「既定エンジン」。
CONFIG_MODELS_LOCAL	組み込み既定	アプリの「モデル」メニューを差し替え。書式は 値|表示名 のカンマ区切り（例: gemma4|gemma4（推奨）,gemma2:9b|軽量）。アプリの更新なしで反映されます
WHISPER_MODEL	server/models/ggml-large-v3-turbo.bin	音声認識モデルのパス。軽くしたいときは small 系に差し替え
WHISPER_BIN	whisper-server	whisper.cpp のバイナリ。PATH に無い場合はフルパスを指定

CLI・直接編集ではさらに次のキーも扱えます:

キー	初期値	意味
OLLAMA_MODEL	gemma4	ローカル翻訳の既定モデル（GUI の「使用モデル」と同じ）
OLLAMA_URL	http://localhost:11434	Ollama の接続先。別マシンの Ollama を使うときだけ変更
BEARER_TOKEN	自動発行	アプリ認証トークンの実体
CONFIG_ENGINES / CONFIG_MODELS_API など	組み込み既定	アプリに配るエンジン一覧・API系モデルメニュー
TRANSLATE_MODEL / REPLY_MODEL	claude-haiku-4-5	Claude(API/サブスク)経由時に使うモデル
WHISPER_SERVER_PORT	8181	音声認識サーバーの内部ポート（他ソフトと衝突したときだけ変更）
PORT（.env 直接編集）	8788	アプリが接続するポート
ADMIN_PORT / ADMIN_ENABLED（.env 直接編集）	8789 / 有効	設定画面のポート／無効化

困ったら

設定画面上部の状態バッジ（server / ollama / whisper）が NG のときは トラブルシューティング へ。設定を壊してしまった場合は server/.env を削除して ./setup.sh を再実行すれば作り直せます（トークンは再発行されるのでアプリ側も更新を）。