ai-station/bck/Marimo_Multi-User_Hub.md

MARIMO MULTI-USER HUB: Specifica di Progetto (v1.0 - 24/12/2025)

1. Oggetto e Visione

Realizzazione di una piattaforma "AI Station" dockerizzata, accessibile via web, che fornisce interfacce personalizzate (Workspace) in base al profilo utente loggato. L'obiettivo è democratizzare l'accesso all'IA (Gemini/Ollama) per la famiglia e fornire strumenti avanzati per lo sviluppo.

2. Infrastruttura Hardware e Rete

Nome Risorsa	Ruolo	Indirizzo IP / URL	Note
Pfsense	Gateway/Firewall	192.168.1.254	Gestione rete locale
Nginx Proxy	Reverse Proxy GUI	192.168.1.252:81	Smistamento traffico interno
AI-SRV (GUI)	Server Applicativo	192.168.1.244	Docker Host (Marimo, Auth, DB)
AI-GPU	Backend Inferenza	192.168.1.243	Ollama (RTX A1000)
DNS Esterno	Accesso Remoto	https://ai-platform.dffm.it	Gestito su DigitalOcean

3. Stack Tecnologico (Container Architecture)

Il sistema è composto da container orchestrati via Docker Compose:

1. Auth Proxy (Oauth2-Proxy): Gestisce l'autenticazione Google. Passa l'header X-Email a Marimo.
2. App Core (Marimo): Applicazione Python reattiva. Legge l'header utente e carica il layout specifico.
3. Knowledge Base (Qdrant): Vector DB per i manuali (RAG).
4. Memory (PostgreSQL): Storico chat, preferenze utente, log audit.

4. Profili Utente e Workspace

A. Profilo "Smart Business" (Moglie - Commercialista)

• UI: Minimalista. Solo Chat e Upload File.
• Funzioni: Analisi PDF fiscali, estrazione dati, sintesi scadenze.
• Tech: No codice visibile. Output formattati in Markdown/Tabelle.
• Context: Workspace /workspaces/contabilita (Manuali fiscali).

B. Profilo "Engineering" (Figlio - Ingegnere)

• UI: Chat + Visualizzatore Tecnico.
• Funzioni: Supporto calcoli, RAG su datasheet tecnici, Python assistito.
• Context: Workspace /workspaces/engineering.

C. Profilo "Architecture" (Figlia - Studente)

• UI: Visuale. Focus su storia dell'arte, normative edilizie.
• Funzioni: RAG su manuali di architettura, generazione idee.
• Context: Workspace /workspaces/architettura.

D. Profilo "Power User" (Tu - Dev/Admin)

• UI: Full "Chat + Canvas".
• Funzioni: Accesso terminale, SQL query su Postgres, Git versioning, gestione RAG.
• Output: Codice visibile ed eseguibile.

5. User Experience (UX): Chat + Canvas

L'interfaccia deve replicare il pattern "Artifacts":

• Colonna Sinistra (Chat): Flusso conversazionale con l'AI.
• Colonna Destra (Canvas): Area dinamica. Se l'AI genera codice, grafici o tabelle complesse, vengono renderizzati qui (non inline nella chat).
• Persistenza: Le chat vengono salvate su Postgres con tag del modello usato (es. gemini-1.5-pro o qwen2.5).

6. Sicurezza e Volumi

• I file degli utenti sono isolati in volumi Docker montati su /ai-station/workspaces/%username%.
• Le chiavi API (Google, Ollama) sono iniettate via .env e non esposte nel frontend.