iOS에서 Raspberry Pi로 문서 직접 푸시: OpenClaw 모바일 수집

r/openclaw의 한 개발자가 모바일 iOS 클라이언트에서 Raspberry Pi에서 실행 중인 로컬 OpenClaw 인스턴스로 문서를 직접 푸시하는 실험적 패턴을 문서화했습니다. 목표는 휴대폰에서 검사 결과나 처방전 같은 문서를 스캔하여 클라우드 중개자나 수동 업로드 없이 OpenClaw에 도착시켜 다운스트림 처리를 하는 것입니다.

아키텍처 개요

이 시스템은 2계층 접근 방식을 사용합니다: 휴대폰은 캡처 계층으로 작동하고 OpenClaw는 처리 계층으로 작동합니다. 모바일 클라이언트는 완전히 로컬이고 프라이버시를 보존하도록 설계되었으며, 클라우드 의존성이나 외부 AI 서비스가 없습니다. Apple OCR(Vision)과 온디바이스 인텔리전스를 추출 및 검색에 사용하여 원본 문서와 추출된 콘텐츠를 OpenClaw로 명시적으로 푸시하지 않는 한 기기 내에 유지합니다.

페어링 및 구성

QR 기반 페어링 흐름은 수동 구성을 피합니다. QR 페이로드는 OpenClaw 머신에서 생성된 base64 인코딩된 JSON 블롭으로 다음과 같은 구조를 가집니다:

{ "url": "wss://", "bootstrapToken": "", "hooksToken": "", "agentId": "", "hookPath": "/hooks/rkive" }

hooksToken은 iOS 키체인에 저장되고, 비민감 구성은 로컬 스토리지에 저장되며, wss:// URL은 푸시 요청을 위해 https://로 변환됩니다.

데이터 흐름

iPhone 모바일 클라이언트는 Bearer 토큰({hooksToken})과 base64 인코딩된 PDF를 포함하는 JSON 페이로드를 /hooks/rkive로 POST 요청을 보냅니다. 이는 OpenClaw 인스턴스(Raspberry Pi, 로컬 네트워크 또는 VPN)에 도착하여 ingest_rkive.py 변환 스크립트를 실행합니다. 이 스크립트는 원본 PDF를 health-records/originals/에 저장하고, 인덱스 레코드를 health-records/index.jsonl에 업서트하며, 청크 조립 및 중단 정리를 처리합니다. 그런 다음 전담 건강 에이전트가 다운스트림 처리를 관리합니다: OCR → 검증 → 구조화된 출력.

주요 설계 결정

OpenClaw의 전담 에이전트: 다중 에이전트 설정에는 문서 수집, 검증 및 다운스트림 구조화를 담당하는 전담 건강 에이전트가 포함되어 건강 관련 워크플로를 격리합니다.
전용 엔드포인트: agentId를 통한 동적 라우팅 대신 /hooks/rkive와 같은 고정 엔드포인트를 사용하면 결정론적 라우팅이 보장되고, 우발적인 오분류를 피하며, 서버 측 로직이 단순화됩니다.

다운스트림 워크플로 및 미해결 질문

다운스트림 워크플로는 진행 중인 작업입니다. Apple OCR이 100% 정확도를 보장하지 않는 것으로 알려져 있기 때문에, 계획은 사용자의 신뢰할 수 있는 AI 워크플로를 사용하여 OpenClaw에서 텍스트를 깔끔한 마크다운으로 재추출한 다음, 콘텐츠 검증을 위한 인간 검증 단계, FHIR 스타일 리소스로의 구조화된 추출, 종단 데이터셋에 추가, 건강 통찰력 제공을 포함합니다.

저자는 커뮤니티 피드백을 위한 두 가지 미해결 질문을 제기합니다: 1) 이 패턴이 실제로 정기 사용에 유용하게 느껴지는지 아니면 너무 번거로운지, 2) 사람들이 개인 건강 기록이 수집된 후 OpenClaw가 무엇을 하길 원하는지, 종단 이벤트 타임라인, 간극 감지(예: 놓친 후속 조치), 주기적 요약 같은 아이디어를 제안합니다.

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