chore(lps): 시크릿용 .env 도입 — API 키(NAVER/OpenAI/Azure) 주입 경로

키는 코드/커밋이 아닌 환경변수로 주입한다(감사: 시크릿 하드코딩 금지).
config.local.toml=비-시크릿 설정, .env=시크릿으로 분리.

- .env.example(템플릿, 커밋) + .env(로컬, 미추적)로 키 슬롯 제공
  · NAVER_CLIENT_ID/SECRET(+로테이션 _2..), OPENAI_API_KEY, AZURE_OPENAI_*
- server_configs 가 기동 시 lps/.env 를 load_dotenv 로 환경변수 주입
- requirements: python-dotenv 추가
- README: .env 셋업 단계 안내

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

lps/.env.example

@@ -0,0 +1,22 @@
+# LPS 환경변수 (시크릿). 복사해서 .env 로 만들고 값을 채우세요:
+#   cp .env.example .env
+# .env 는 커밋되지 않습니다(.gitignore). 값은 큰따옴표 안에 넣으세요.
+# 앱/워커 기동 시 config/server_configs 가 이 파일을 환경변수로 로드합니다.
+
+# ── 네이버 쇼핑 검색 오픈 API ─────────────────────────────────────────
+# https://developers.naver.com/apps → 애플리케이션 등록 → 사용 API '검색'
+NAVER_CLIENT_ID=""
+NAVER_CLIENT_SECRET=""
+# 로테이션(선택): 429/403 쿼터 회피용 추가 키는 _2, _3 ... 로 늘리면 자동 포함
+# NAVER_CLIENT_ID_2=""
+# NAVER_CLIENT_SECRET_2=""
+
+# ── AI (상품 유사도 판정 / 검색어 생성) ───────────────────────────────
+# 사용하는 쪽만 채우면 됩니다. (A) OpenAI 또는 (B) Azure OpenAI(레퍼런스 방식)
+# (A) OpenAI
+OPENAI_API_KEY=""
+# (B) Azure OpenAI
+AZURE_OPENAI_API_KEY=""
+AZURE_OPENAI_ENDPOINT=""
+AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=""
+AZURE_OPENAI_API_VERSION="2024-08-01-preview"

lps/README.md

@@ -37,9 +37,12 @@ lps/
 
 ## 로컬 실행
 ```bash
-cp config/config.local.toml.example config/config.local.toml   # 값 채우기
+cp config/config.local.toml.example config/config.local.toml   # DB 등 비-시크릿 설정
+cp .env.example .env                                           # 시크릿(API 키) — NAVER/OPENAI 등
 ./run_local_server.sh                                          # → http://localhost:9600/docs
 ```
+> `config.local.toml` = 비밀 아닌 설정(포트/DB), `.env` = 시크릿(API 키). 둘 다 git 미추적.
+> 워커는 별도 프로세스: `python worker_main.py`
 
 ## 테스트
 ```bash

lps/config/server_configs.py

@@ -1,8 +1,14 @@
 import os
 
+from dotenv import load_dotenv
+
 from config.config_loader import Configs
 from config.config_models import WebServerConfig, LogConfig, MainDBConfig
 
+# 시크릿(.env: API 키 등)을 환경변수로 로드. lps 루트의 .env 를 읽는다(없으면 조용히 무시).
+# TOML(비밀 아님) 과 env(시크릿) 를 분리 — 키는 코드/커밋에 넣지 않는다.
+load_dotenv(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", ".env"))
+
 # 실행 환경 결정 (기본 local). 환경변수 APP_ENV 로 변경.
 APP_ENV = os.environ.get("APP_ENV", "local")
 

lps/requirements.txt

@@ -5,6 +5,7 @@ greenlet  # SQLAlchemy async 의 sync/async 브리지에 필수 (일부 환경
 asyncpg
 orjson
 pydantic>=2.0
+python-dotenv  # .env(시크릿: API 키) 로드 — server_configs 에서 환경변수로 주입
 httpx  # 외부 사이트/오픈API(최저가 조회) 호출용 async HTTP 클라이언트
 
 # --- 크롤링(LPS) — 안티봇 대응은 어댑터 안에 격리. 트레드밀 대비 버전 pin. ---