Update app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+import uvicorn
+import os
 import warnings
 from dotenv import load_dotenv
 
-# Load environment variables from .env file
+# --- 1. 환경 변수 및 모듈 로드 ---
+# 이 부분은 기존 코드와 동일합니다.
 load_dotenv()
+warnings.filterwarnings('ignore')
 
-# Import handlers and UI creator from modules
 from prediction import single_prediction
 from chatbot import process_chatbot_query_with_llm
 from ui import create_ui
 
-# Import API utilities for direct access if needed
-from api_utils import (
-    api_get_tide_level,
-    api_get_tide_series,
-    api_get_extremes_info,
-    api_check_tide_alert,
-    api_compare_stations,
-    api_health_check
+
+# --- 2. FastAPI 애플리케이션 생성 및 설정 ---
+
+# FastAPI 앱을 생성합니다. 이제부터 이 앱이 전체 서버를 관리합니다.
+app = FastAPI()
+
+# CORS (Cross-Origin Resource Sharing) 미들웨어를 추가합니다.
+# 이 부분이 WebSocket 403 Forbidden 오류를 해결하는 핵심입니다.
+# 외부(로컬 PC, 다른 웹사이트 등)에서의 모든 종류의 접속을 허용합니다.
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],          # 모든 출처에서의 접속을 허용합니다.
+    allow_credentials=True,       # 인증 정보 (쿠키 등)를 허용합니다.
+    allow_methods=["*"],          # 모든 HTTP 메소드 (GET, POST 등)를 허용합니다.
+    allow_headers=["*"],          # 모든 HTTP 헤더를 허용합니다.
+)
+
+
+# --- 3. Gradio UI 생성 및 FastAPI에 통합 ---
+
+# 기존과 동일하게 UI 생성 함수를 호출하여 Gradio 데모 객체를 만듭니다.
+gradio_demo = create_ui(
+    prediction_handler=single_prediction,
+    chatbot_handler=process_chatbot_query_with_llm
+)
+
+# FastAPI 앱에 Gradio 데모를 탑재(mount)합니다.
+# 이 함수는 WebSocket 경로를 포함한 모든 것을 올바르게 처리하는 표준 방식입니다.
+app = gr.mount_gradio_app(
+    app,                # 마운트할 FastAPI 앱
+    gradio_demo,        # 마운트할 Gradio 데모
+    path="/gradio_api"  # UI와 API가 서비스될 기본 경로
 )
 
+
+# --- 4. (선택사항) 서버 상태 확인용 루트 경로 ---
+# 스페이스 주소로 바로 접속했을 때 서버가 살아있는지 확인할 수 있습니다.
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {
+        "status": "ok",
+        "message": "FastAPI server is running.",
+        "ui_path": "/gradio_api"
+    }
+
+
+# --- 5. (참고) 로컬 개발 환경에서 실행하기 위한 코드 ---
+# Hugging Face Spaces에서는 이 부분이 직접 사용되지 않을 수 있지만,
+# 로컬에서 'python app.py'로 테스트할 때 유용합니다.
 if __name__ == "__main__":
-    # Suppress warnings for a cleaner output
-    warnings.filterwarnings('ignore')
-    
-    # Create the Gradio UI by passing the handlers to the UI generator
-    demo = create_ui(
-        prediction_handler=single_prediction,
-        chatbot_handler=process_chatbot_query_with_llm
-    )
-    
-    # Launch the application
-    # share=True creates a public link
-    # server_name="0.0.0.0" allows external connections
-    # server_port=7860 is the default Hugging Face Spaces port
-    demo.launch(
-        share=False,  # Set to True for public sharing
-        server_name="0.0.0.0",  # For Hugging Face Spaces
-        server_port=7860  # Default HF Spaces port
-    )
-    
-    # Alternative launch configurations:
-    # For local development:
-    # demo.launch(share=False)
-    
-    # For Hugging Face Spaces:
-    # demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
-    
-    # For public sharing with ngrok:
-    # demo.launch(share=True)
+    print("로컬 개발 서버를 시작합니다. http://127.0.0.1:7860/gradio_api 에서 확인하세요.")
+    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=7860)