configure-nginx
について
このClaude Skillは、本番環境での使用を想定して、NginxをWebサーバーおよびリバースプロキシとして設定します。静的ファイルの提供、バックエンドサービスへのリバースプロキシ、Let's EncryptによるSSL/TLS終端、負荷分散を処理します。また、レート制限やセキュリティヘッダーなどのセキュリティ強化機能も追加します。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/configure-nginxこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
name: configure-nginx description: > NginxをWebサーバーおよびリバースプロキシとして設定する。静的ファイル配信、アップストリームサービスへの リバースプロキシ、Let's EncryptによるSSL/TLS終端、locationブロック、ロードバランシング、 レート制限、およびセキュリティヘッダーをカバーする。本番環境での静的ファイル配信、バックエンド サービス(Node.js、Python、R/Shiny)へのリバースプロキシ、SSL/TLSの終端、インスタンス間の ロードバランシング、またはエンドポイント強化のためのレート制限とセキュリティヘッダーの追加に使用する。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: containerization complexity: intermediate language: multi tags: nginx, reverse-proxy, ssl, tls, lets-encrypt, web-server, security-headers locale: ja source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16
Nginxの設定
SSL終端とセキュリティ強化を備えたWebサーバーおよびリバースプロキシとしてNginxをセットアップする。
使用タイミング
- 本番環境での静的ファイル(HTML、CSS、JS)の配信
- バックエンドサービス(Node.js、Python、Go、R/Shiny)へのリバースプロキシ
- Let's Encrypt証明書によるSSL/TLSの終端
- 複数のバックエンドインスタンスへのロードバランシング
- レート制限とセキュリティヘッダーの追加
入力
- 必須: デプロイ先(Dockerコンテナまたはベアメタル)
- 必須: プロキシ先のバックエンドサービス(host:port)
- 任意: SSL用ドメイン名
- 任意: 静的ファイルディレクトリ
手順
ステップ1: 基本リバースプロキシ
nginx.conf:
events {
worker_connections 1024;
}
http {
upstream app {
server app:3000;
}
server {
listen 80;
server_name example.com;
location / {
proxy_pass http://app;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
}
}
Docker Composeサービス:
services:
nginx:
image: nginx:1.27-alpine
ports:
- "80:80"
- "443:443"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
depends_on:
- app
期待結果: ポート80へのリクエストがappサービスに転送される。
ステップ2: 静的ファイル配信
server {
listen 80;
root /usr/share/nginx/html;
index index.html;
location / {
try_files $uri $uri/ /index.html;
}
location /assets/ {
expires 1y;
add_header Cache-Control "public, immutable";
}
location ~* \.(js|css|png|jpg|jpeg|gif|ico|svg|woff2?)$ {
expires 6M;
add_header Cache-Control "public";
}
}
ステップ3: Let's EncryptによるSSL/TLS
certbotのwebrootメソッドを使用する:
server {
listen 80;
server_name example.com;
location /.well-known/acme-challenge/ {
root /var/www/certbot;
}
location / {
return 301 https://$host$request_uri;
}
}
server {
listen 443 ssl;
server_name example.com;
ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/example.com/fullchain.pem;
ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/example.com/privkey.pem;
ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
ssl_ciphers HIGH:!aNULL:!MD5;
ssl_prefer_server_ciphers on;
location / {
proxy_pass http://app;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
}
certbot付きDocker Compose:
services:
nginx:
image: nginx:1.27-alpine
ports:
- "80:80"
- "443:443"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
- certbot-webroot:/var/www/certbot:ro
- certbot-certs:/etc/letsencrypt:ro
certbot:
image: certbot/certbot
volumes:
- certbot-webroot:/var/www/certbot
- certbot-certs:/etc/letsencrypt
volumes:
certbot-webroot:
certbot-certs:
初回証明書の取得:
docker compose run --rm certbot certonly \
--webroot -w /var/www/certbot \
-d example.com --email [email protected] --agree-tos
期待結果: 有効なLet's Encrypt証明書でHTTPSが動作する。
失敗時: DNSがサーバーを指していることを確認する。ACMEチャレンジのためにポート80が開いていることを確認する。
ステップ4: セキュリティヘッダー
server {
# ... 上記のSSL設定 ...
add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
add_header Referrer-Policy "strict-origin-when-cross-origin" always;
add_header Strict-Transport-Security "max-age=63072000; includeSubDomains" always;
add_header Content-Security-Policy "default-src 'self'; script-src 'self'; style-src 'self' 'unsafe-inline';" always;
# Nginxバージョンを隠す
server_tokens off;
}
ステップ5: レート制限
http {
# レート制限ゾーンの定義
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=api:10m rate=10r/s;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=login:10m rate=1r/s;
server {
location /api/ {
limit_req zone=api burst=20 nodelay;
proxy_pass http://app;
}
location /login {
limit_req zone=login burst=5;
proxy_pass http://app;
}
}
}
ステップ6: ロードバランシング
upstream app {
least_conn;
server app1:3000;
server app2:3000;
server app3:3000 backup;
}
| メソッド | ディレクティブ | 動作 |
|---|---|---|
| ラウンドロビン | (デフォルト) | 均等分配 |
| 最少接続 | least_conn | 最も負荷の少ないサーバーにルーティング |
| IPハッシュ | ip_hash | スティッキーセッション |
| 重み付き | server app:3000 weight=3 | 比例配分 |
ステップ7: 設定のテスト
# 設定構文のテスト
docker compose exec nginx nginx -t
# ダウンタイムなしでリロード
docker compose exec nginx nginx -s reload
# レスポンスヘッダーの確認
curl -I https://example.com
期待結果: nginx -tが構文OKを報告する。ヘッダーにセキュリティヘッダーが含まれる。
バリデーション
-
nginx -tが設定が有効であると報告する - HTTPがHTTPSにリダイレクトされる(SSL有効時)
- バックエンドサービスがプロキシ経由で到達可能
- レスポンスにセキュリティヘッダーが存在する
- 過剰なリクエストでレート制限が発動する
- SSL Labsテストでa+評価を取得する(公開の場合)
よくある落とし穴
proxy_set_header Hostの不足: バックエンドが誤ったHostヘッダーを受信し、バーチャルホストとリダイレクトが壊れるlocationの順序が重要: Nginxは最も具体的なマッチを使用する。完全一致(=)> プレフィックス(^~)> 正規表現(~)> 一般プレフィックス- SSL証明書の更新:
certbot renewを実行してNginxをリロードするcronまたはタイマーをセットアップする - 大きなリクエストボディ: デフォルトの
client_max_body_sizeは1MB。ファイルアップロード用に増やす:client_max_body_size 50m; - WebSocketプロキシ: 追加ヘッダーが必要。パターンは
configure-reverse-proxyを参照
関連スキル
configure-reverse-proxy- WebSocketやTraefikを含むマルチツールプロキシパターンsetup-compose-stack- Nginxを含むcomposeスタックdeploy-searxng- SearXNGのフロントエンドとしてNginxを使用configure-ingress-networking- Kubernetes Ingress(NGINX Ingress Controller)
GitHub リポジトリ
関連スキル
llamaguard
その他LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。
cost-optimization
その他このClaudeスキルは、リソースの適正サイジング、タグ付け戦略、支出分析を通じて、開発者がクラウドコストを最適化することを支援します。AWS、Azure、GCPにわたるクラウド支出の削減とコストガバナンスの実施のためのフレームワークを提供します。インフラコストの分析、リソースの適正サイジング、または予算制約への対応が必要な際にご利用ください。
quantizing-models-bitsandbytes
その他このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75%のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。
dispatching-parallel-agents
その他このClaudeスキルは、複数のエージェントを配備し、3つ以上の独立した問題を並行して調査・修正します。共有状態や依存関係がなく解決可能な、無関係な障害が発生するシナリオ向けに設計されています。中核となる機能は並列問題解決であり、効率を最大化するために独立した問題領域ごとに1つのエージェントを割り当てます。
