init

backend/engines/__init__.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+"""backend.engines package
+
+엔진 레지스트리.
+서브패키지를 순회해 각 엔진 모듈이 노출한
+`TOOL_ID` 와 `TOOL_INFO` 를 자동 수집하여 `TOOLS` dict 로 제공한다.
+외부(backend.app 등)에서는 from engines import TOOLS 로 공통 접근.
+"""
+
+from importlib import import_module
+import pkgutil
+
+# Dictionary mapping tool_id to its info
+TOOLS = {}
+
+# Discover and import all subpackages to collect TOOL_INFO
+package_name = __name__
+for _, module_name, is_pkg in pkgutil.iter_modules(__path__):
+    if not is_pkg:
+        # Skip if it's not a package (we expect dirs)
+        continue
+    try:
+        module = import_module(f"{package_name}.{module_name}")
+        # Each engine package must expose TOOL_ID and TOOL_INFO
+        if hasattr(module, "TOOL_ID") and hasattr(module, "TOOL_INFO"):
+            TOOLS[module.TOOL_ID] = module.TOOL_INFO
+    except ModuleNotFoundError:
+        # If submodule import fails, skip silently
+        continue 

backend/engines/chatgpt_tool/__init__.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+TOOL_ID = "chatgpt"
+
+TOOL_INFO = {
+    "name": "ChatGPT",
+    "description": "OpenAI ChatGPT 모델과 대화할 수 있는 도구입니다.",
+    "system_prompt": (
+        "You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI. "
+        "Provide thorough, well-structured answers in Korean using 전문지식과 신뢰할 수 있는 공개 자료를 바탕으로 설명하세요. 필요 시 표/리스트/소제목을 활용해 가독성을 높이십시오. "
+        "만약 기업의 위치나 연락처 등 요청이 오면 본사·연구소·공장 등 주요 거점을 빠짐없이 요약해 주세요."
+    )
+} 

backend/engines/chatgpt_tool/controller/ChatGPTController.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+from fastapi import APIRouter, Form
+from typing import Optional
+import os
+import openai
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+OPEN_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
+openai_client = openai.OpenAI(api_key=OPEN_API_KEY)
+
+router = APIRouter(prefix="/chatgpt", tags=["ChatGPT"])
+
+# 모델 매핑 테이블 (프론트 선택값 ➜ OpenAI 모델명)
+MODEL_MAP = {
+    "auto": "gpt-5",
+    "gpt-5": "gpt-5",
+    "gpt-5-mini": "gpt-5-mini",
+    "gpt-5-nano": "gpt-5-nano",
+}
+
+SYSTEM_PROMPT = (
+    "You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI. "
+    "Provide thorough, well-structured answers in Korean with rich formatting. "
+    "Always include 적절한 소제목과 불릿, 줄바꿈을 활용하고, 각 소제목 앞에 관련 이모지(예: 🏢 본사, 🧪 연구소, 🏭 공장 등)를 붙여 가독성을 높이십시오. "
+    "필요하면 표 또는 번호 리스트를 사용하세요. "
+    "회사의 위치·연락처·교통편을 묻는 질문에는 반드시 본사, 연구소, 공장 등 주요 거점 정보를 빠짐없이 상세히 제공합니다. "
+    "답변 길이 제한 없이 충분히 상세히 작성하세요."
+)
+
+@router.post("/chat")
+async def chat_gpt_endpoint(
+    message: str = Form(...),
+    model: str = Form("auto"),
+    session_id: Optional[str] = Form(None)
+):
+    # 모델 매핑
+    model_name = MODEL_MAP.get(model, "gpt-5")
+
+    # 직접 OpenAI ChatCompletion 호출
+    completion = openai_client.chat.completions.create(
+        model=model_name,
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+            {"role": "user", "content": message},
+        ]
+    )
+
+    return {
+        "status": "success",
+        "response": completion.choices[0].message.content.strip(),
+        "session_id": session_id or "",
+        "tool_name": "ChatGPT",
+    } 

backend/engines/chatgpt_tool/controller/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+ 

backend/engines/dev_chatbot/__init__.py

@@ -0,0 +1,192 @@
+"""backend.engines.dev_chatbot
+
+개발챗봇 엔진 모듈.
+
+구성
+1. TOOL_ID / TOOL_INFO  – 엔진 메타 데이터 (레지스트리에 자동 수집)
+2. prepare_context()     – Question ↔ VectorStore 유사도 검색 후 컨텍스트 생성
+3. 벡터/파일 유틸        – index_pdf, delete_pdf, get_vector_store
+4. FastAPI router        – PDF 업로드·조회·삭제 등 API
+
+다른 엔진을 만들 때 이 파일을 템플릿으로 삼으면 일관된 구조를 유지할 수 있다.
+"""
+
+# General Chatbot engine configuration
+
+TOOL_ID = "dev_chatbot"
+
+TOOL_INFO = {
+    "name": "개발챗봇",
+    "description": "일반적인 챗봇입니다.",
+    "system_prompt": (
+        "당신은 다목적 AI 어시스턴트입니다. 사용자의 질문에 대해 PDF 문서 분석 및 실시간 웹 검색을 통해 가장 신뢰할 수 있는 정보를 찾아 제공해야 합니다. "
+        "1) 질문과 관련된 내부·외부 PDF 자료가 있으면 우선적으로 내용을 요약·분석하여 근거와 함께 답변하세요. "
+        "2) 추론·계산·코드 예시·표·수식이 도움이 되면 적극 활용하세요. "
+        "3) 답변의 신뢰도를 높이기 위해 항상 출처(페이지 번호, 링크 등)를 명시하고, 확인되지 않은 정보는 가정임을 분명히 밝히세요. "
+        "4) 모호한 요청이나 추가 정보가 필요한 경우에는 명확한 follow-up 질문을 통해 요구 사항을 파악한 뒤 답변하세요. "
+        "5) 사실과 다른 정보를 임의로 생성하지 마세요. 필요한 정보가 없을 경우 솔직히 설명하고 가능한 대안을 제시합니다."
+        "6) 한국어로 대답해주세요."
+    )
+}
+
+from typing import Tuple, List
+import os
+from langchain.schema import Document
+
+# get_vector_store 함수는 app.py 에 정의되어 주입받는다.
+
+import urllib.parse
+from fastapi import APIRouter, UploadFile, File
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+from datetime import datetime
+
+# -------------------------------------------------
+# 벡터스토어 및 PDF 색인/삭제 기능
+# -------------------------------------------------
+ROOT_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.pardir, os.pardir, os.pardir))
+UPLOAD_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "uploads")
+os.makedirs(UPLOAD_DIR, exist_ok=True)
+
+# 벡터스토어 기능 비활성화(GPT 전용 모드)
+def get_vector_store():
+    return None
+
+# PDF 처리 기능 비활성화
+try:
+    from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
+except ModuleNotFoundError:
+    from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
+
+try:
+    import pdfplumber  # type: ignore
+except ImportError:
+    pdfplumber = None
+
+
+def delete_pdf(filename: str):
+    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+    if os.path.exists(file_path):
+        os.remove(file_path)
+    vectordb = get_vector_store()
+    try:
+        vectordb.delete(where={"source": filename, "tool": TOOL_ID})
+    except Exception:
+        pass
+
+# -------------------------------------------------
+# FastAPI Router (PDF 업로드/조회/삭제)
+# -------------------------------------------------
+router = APIRouter()
+
+@router.post("/upload_pdf")
+async def upload_pdf(files: List[UploadFile] = File(...)):
+    saved_files = []
+    for up in files:
+        if not up.filename.lower().endswith(".pdf"):
+            continue
+        filename = f"{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}_{up.filename}"
+        file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+        with open(file_path, "wb") as f:
+            f.write(await up.read())
+        try:
+            if pdfplumber is None:
+                # pdfplumber 미설치 시 인덱싱 건너뜀
+                return
+
+            filename = os.path.basename(file_path)
+            docs = []
+            saved_files.append(filename)
+        except Exception as e:
+            return {"status": "error", "message": str(e)}
+    return {"status": "success", "files": saved_files}
+
+@router.get("/files")
+async def list_files():
+    pdfs = [f for f in os.listdir(UPLOAD_DIR) if f.lower().endswith('.pdf')]
+    return {"files": pdfs}
+
+@router.get("/file_content")
+async def get_file_content(filename: str):
+    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+    if not os.path.isfile(file_path):
+        return {"status": "error", "message": "파일을 찾을 수 없습니다."}
+    try:
+        # Assuming PDFPlumberLoader is available or needs to be imported
+        # from langchain.document_loaders import PDFPlumberLoader
+        # loader = PDFPlumberLoader(file_path)
+        # docs = loader.load()
+        # text = "\n\n".join(d.page_content for d in docs)
+        # return {"status": "success", "content": text}
+        # Placeholder for actual PDF content extraction if PDFPlumberLoader is not available
+        return {"status": "success", "content": "PDF content extraction is not implemented in this engine."}
+    except Exception as e:
+        return {"status": "error", "message": str(e)}
+
+@router.get("/pdf")
+async def serve_pdf(filename: str):
+    # 1차: uploads 디렉터리
+    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+    # 2차: scripts/gxp 원본 디렉터리 (GxP 문서용)
+    if not os.path.isfile(file_path):
+        alt_dir = os.path.join(ROOT_DIR, "scripts", "gxp")
+        file_path = os.path.join(alt_dir, filename)
+    if not os.path.isfile(file_path):
+        return {"status":"error","message":"파일을 찾을 수 없습니다."}
+    file_stream = open(file_path, "rb")
+    safe_name = urllib.parse.quote(filename)
+    headers = {"Content-Disposition": f'inline; filename="{safe_name}"'}
+    return StreamingResponse(file_stream, media_type="application/pdf", headers=headers)
+
+@router.delete("/file")
+async def remove_file(filename: str):
+    try:
+        delete_pdf(filename)
+        return {"status": "success"}
+    except Exception as e:
+        return {"status": "error", "message": str(e)}
+
+
+def prepare_context(message: str, knowledge_mode: str, vectordb) -> Tuple[str, List[Document]]:
+    """사용자 메시지에 대한 벡터 검색 컨텍스트와 문서 리스트를 반환합니다.
+    vectordb: langchain_chroma.Chroma 인스턴스 (지연 로드)
+    """
+    context_text = ""
+    retrieved_docs: List[Document] = []
+    if not vectordb or vectordb._collection.count() == 0:
+        return context_text, retrieved_docs
+
+    # dev_chatbot 문서만 대상으로 검색
+    docs_with_scores = vectordb.similarity_search_with_score(
+        message,
+        k=4,
+        filter={"tool": TOOL_ID}
+    )
+    score_threshold = 0.9
+    filtered = [d for d, s in docs_with_scores if s is not None and s < score_threshold]
+    retrieved_docs = filtered if filtered else [d for d, _ in docs_with_scores[:2]]
+
+    if not retrieved_docs:
+        return context_text, []
+
+    # 페이지별 그룹화 후 상위 2페이지만 사용
+    page_groups = {}
+    for d in retrieved_docs:
+        src = d.metadata.get("source", "")
+        pg = d.metadata.get("page_number", "")
+        key = (src, pg)
+        page_groups.setdefault(key, []).append(d.page_content)
+
+    selected_pages = list(page_groups.keys())[:2]
+    snippets = []
+    for (src, pg) in selected_pages:
+        texts = page_groups[(src, pg)]
+        joined = "\n".join(texts)
+        snippet_txt = joined[:1500]
+        header = f"[출처:{src} p{pg}]"
+        snippets.append(header + "\n" + snippet_txt)
+
+    context_text = "\n\n[관련 문서 발췌]\n" + "\n---\n".join(snippets)
+
+    # retrieved_docs 축소
+    retrieved_docs = [d for d in retrieved_docs if (d.metadata.get("source",""), d.metadata.get("page_number","")) in selected_pages]
+    return context_text, retrieved_docs 

backend/engines/doc_translation/__init__.py

@@ -0,0 +1,346 @@
+"""backend.engines.doc_translation
+
+문서번역 엔진 모듈.
+
+MS Word 문서를 업로드하여 한글을 영어로 번역하는 기능을 제공합니다.
+"""
+
+import os
+import shutil
+import re
+from datetime import datetime
+from typing import List
+from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, HTTPException, Form
+from fastapi.responses import FileResponse
+from docx import Document as DocxDocument
+import openai
+from dotenv import load_dotenv
+
+# .env 파일 로드
+load_dotenv()
+
+TOOL_ID = "doc_translation"
+
+TOOL_INFO = {
+    "name": "문서번역",
+    "description": "MS Word 문서를 업로드하면 한글을 영어로 번역합니다.",
+    "system_prompt": (
+        "당신은 전문 번역가입니다. 한국어 문서를 영어로 정확하고 자연스럽게 번역해주세요. "
+        "번역할 때는 원문의 의미와 뉘앙스를 최대한 보존하면서도 영어로 자연스럽게 표현해주세요. "
+        "대상 문장 다음 줄에 번역 문장을 제공해주세요."
+    )
+}
+
+# 업로드 디렉토리 설정 - 프로젝트 루트/uploads (개발챗봇과 동일)
+ROOT_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.pardir, os.pardir, os.pardir))
+UPLOAD_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "uploads")
+os.makedirs(UPLOAD_DIR, exist_ok=True)
+
+# OpenAI API 키 설정
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+def translate_text_with_gpt(text: str) -> str:
+    """ChatGPT를 사용하여 텍스트를 한글에서 영어로 번역 (채팅용)"""
+    try:
+        client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+        
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-5",
+            messages=[
+                {
+                    "role": "system", 
+                    "content": TOOL_INFO["system_prompt"]
+                },
+                {
+                    "role": "user", 
+                    "content": f"다음 한국어 텍스트를 영어로 번역해주세요:\n\n{text}"
+                }
+            ]
+        )
+        
+        return response.choices[0].message.content
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"번역 오류: {e}")
+        return f"번역 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+# (Ollama 내부 모델 번역 기능 제거)
+
+def translate_paragraph(paragraph: str) -> str:
+    """단일 단락을 번역"""
+    try:
+        client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+        
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-5",
+            messages=[
+                {
+                    "role": "system", 
+                    "content": "당신은 전문 번역가입니다. 한국어 문단을 영어로 정확하고 자연스럽게 번역해주세요. 번역문만 제공하세요."
+                },
+                {
+                    "role": "user", 
+                    "content": f"다음 한국어 문단을 영어로 번역해주세요:\n\n{paragraph}"
+                }
+            ]
+        )
+        
+        return response.choices[0].message.content.strip()
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"단락 번역 오류: {e}")
+        return f"[번역 오류: {str(e)}]"
+
+def extract_paragraphs_from_docx(file_path: str) -> List[str]:
+    """Word 문서에서 단락별 텍스트 추출"""
+    try:
+        doc = DocxDocument(file_path)
+        paragraphs = []
+        for paragraph in doc.paragraphs:
+            if paragraph.text.strip():
+                paragraphs.append(paragraph.text.strip())
+        return paragraphs
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Word 파일 읽기 오류: {str(e)}")
+
+def create_bilingual_docx(original_paragraphs: List[str], translated_paragraphs: List[str], output_path: str):
+    """원본과 번역이 번갈아 나타나는 이중언어 Word 문서 생성"""
+    try:
+        doc = DocxDocument()
+        
+        # 각 단락별로 원본과 번역을 번갈아 추가
+        for i, (original, translated) in enumerate(zip(original_paragraphs, translated_paragraphs)):
+            # 원본 단락 추가 (굵은 글씨로)
+            original_para = doc.add_paragraph()
+            original_run = original_para.add_run(original)
+            original_run.bold = True
+            
+            # 번역 단락 추가 (일반 글씨로)
+            translated_para = doc.add_paragraph(translated)
+            
+            # 단락 사이에 여백 추가 (마지막 단락이 아닌 경우)
+            if i < len(original_paragraphs) - 1:
+                doc.add_paragraph("")  # 빈 줄 추가
+        
+        doc.save(output_path)
+        
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"이중언어 파일 생성 오류: {str(e)}")
+
+def prepare_context(question: str, vector_store=None, model: str = "external") -> str:
+    """채팅용 컨텍스트 준비 (실시간 번역)"""
+    if not question.strip():
+        return ""
+    
+    # 모델 선택에 따른 번역 처리
+    translated = translate_text_with_gpt(question)
+    
+    return translated
+
+# FastAPI Router
+router = APIRouter()
+
+@router.post("/upload_doc")
+async def upload_document(files: List[UploadFile] = File(...)):
+    """MS Word 문서 업로드 및 번역 처리"""
+    if not files:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="파일이 업로드되지 않았습니다.")
+    
+    processed_files = []
+    
+    for file in files:
+        # MS Word 파일 확인
+        if not (file.filename.lower().endswith('.doc') or file.filename.lower().endswith('.docx')):
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="MS Word 파일(.doc, .docx)만 업로드 가능합니다.")
+        
+        # 파일명 생성: [doc_translation]_admin_YYYYMMDDHHMMSSMMM_원본파일명
+        timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')[:-3]  # 밀리초 3자리까지
+        original_name = os.path.splitext(file.filename)[0]
+        extension = os.path.splitext(file.filename)[1]
+        
+        uploaded_filename = f"[{TOOL_ID}]_admin_{timestamp}_{original_name}{extension}"
+        uploaded_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, uploaded_filename)
+        
+        # 파일 저장
+        try:
+            with open(uploaded_path, "wb") as buffer:
+                shutil.copyfileobj(file.file, buffer)
+            
+            # 단락별 텍스트 추출
+            paragraphs = extract_paragraphs_from_docx(uploaded_path)
+            
+            if not paragraphs:
+                raise HTTPException(status_code=400, detail="문서에 번역할 텍스트가 없습니다.")
+            
+            # 각 단락을 개별적으로 번역
+            translated_paragraphs = []
+            for paragraph in paragraphs:
+                translated = translate_paragraph(paragraph)
+                translated_paragraphs.append(translated)
+            
+            # 이중언어 문서 저장 (원본 + 번역)
+            result_filename = f"[{TOOL_ID}]_admin_{timestamp}_{original_name}_결과{extension}"
+            result_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, result_filename)
+            
+            create_bilingual_docx(paragraphs, translated_paragraphs, result_path)
+            
+            processed_files.append({
+                "original_filename": uploaded_filename,
+                "result_filename": result_filename,
+                "status": "success"
+            })
+            
+        except Exception as e:
+            # 업로드된 파일이 있다면 삭제
+            if os.path.exists(uploaded_path):
+                os.remove(uploaded_path)
+            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"파일 처리 오류: {str(e)}")
+    
+    return {"status": "success", "files": processed_files}
+
+@router.get("/files")
+async def list_files():
+    """업로드된 파일 목록 조회"""
+    try:
+        files = []
+        for filename in os.listdir(UPLOAD_DIR):
+            if filename.startswith(f"[{TOOL_ID}]") and not filename.endswith("_결과.doc") and not filename.endswith("_결과.docx"):
+                file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+                stat = os.stat(file_path)
+                
+                # 결과 파일 존재 여부 확인
+                # 파일명에서 확장자 분리
+                base_name, ext = os.path.splitext(filename)
+                result_filename = f"{base_name}_결과{ext}"
+                result_exists = os.path.exists(os.path.join(UPLOAD_DIR, result_filename))
+                
+                files.append({
+                    "filename": filename,
+                    "upload_time": datetime.fromtimestamp(stat.st_ctime).isoformat(),
+                    "size": stat.st_size,
+                    "has_result": result_exists,
+                    "result_filename": result_filename if result_exists else None
+                })
+        
+        # 업로드 시간 순으로 정렬 (최신순)
+        files.sort(key=lambda x: x["upload_time"], reverse=True)
+        return files
+        
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"파일 목록 조회 오류: {str(e)}")
+
+@router.get("/download/{filename}")
+async def download_file(filename: str):
+    """번역된 파일 다운로드"""
+    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+    
+    if not os.path.exists(file_path):
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="파일을 찾을 수 없습니다.")
+    
+    return FileResponse(
+        path=file_path,
+        filename=filename,
+        media_type='application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document'
+    )
+
+@router.post("/translate_chat")
+async def translate_chat(message: str = Form(...)):
+    """실시간 채팅 번역"""
+    if not message.strip():
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="번역할 메시지가 없습니다.")
+    
+    try:
+        translated = translate_text_with_gpt(message)
+        return {"translated_text": translated}
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"번역 오류: {str(e)}")
+
+@router.delete("/files/{filename}")
+async def delete_file(filename: str):
+    """파일 삭제 (서버 저장 파일명으로)"""
+    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+    
+    if os.path.exists(file_path):
+        os.remove(file_path)
+        
+        # 해당하는 결과 파일도 삭제
+        if not filename.endswith("_결과.doc") and not filename.endswith("_결과.docx"):
+            base_name, ext = os.path.splitext(filename)
+            result_filename = f"{base_name}_결과{ext}"
+            result_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, result_filename)
+            if os.path.exists(result_path):
+                os.remove(result_path)
+    
+    return {"status": "success", "message": "파일이 삭제되었습니다."}
+
+@router.delete("/delete_by_original_name/{original_filename}")
+async def delete_file_by_original_name(original_filename: str):
+    """파일 삭제 (원본 파일명으로) - 외부 접근용"""
+    try:
+        # 업로드된 파일 중에서 원본 파일명과 일치하는 파일 찾기
+        deleted_files = []
+        
+        for filename in os.listdir(UPLOAD_DIR):
+            if filename.startswith(f"[{TOOL_ID}]"):
+                # 실제 파일명 추출
+                pattern = r'^\[doc_translation\]_admin_\d{14,17}_(.+)$'
+                match = re.match(pattern, filename)
+                if match and match.group(1) == original_filename:
+                    # 원본 파일 삭제
+                    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+                    if os.path.exists(file_path):
+                        os.remove(file_path)
+                        deleted_files.append(filename)
+                    
+                    # 결과 파일도 삭제
+                    if not filename.endswith("_결과.doc") and not filename.endswith("_결과.docx"):
+                        base_name, ext = os.path.splitext(filename)
+                        result_filename = f"{base_name}_결과{ext}"
+                        result_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, result_filename)
+                        if os.path.exists(result_path):
+                            os.remove(result_path)
+                            deleted_files.append(result_filename)
+        
+        if deleted_files:
+            return {"status": "success", "message": f"파일이 삭제되었습니다.", "deleted_files": deleted_files}
+        else:
+            return {"status": "error", "message": "해당하는 파일을 찾을 수 없습니다."}
+            
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"파일 삭제 오류: {str(e)}")
+
+@router.get("/list_files")
+async def list_all_files():
+    """모든 파일 목록 조회 (원본 파일명으로) - 외부 접근용"""
+    try:
+        files = []
+        for filename in os.listdir(UPLOAD_DIR):
+            if filename.startswith(f"[{TOOL_ID}]") and not filename.endswith("_결과.doc") and not filename.endswith("_결과.docx"):
+                # 실제 파일명 추출
+                pattern = r'^\[doc_translation\]_admin_\d{14,17}_(.+)$'
+                match = re.match(pattern, filename)
+                if match:
+                    original_name = match.group(1)
+                    file_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, filename)
+                    stat = os.stat(file_path)
+                    
+                    # 결과 파일 존재 여부 확인
+                    base_name, ext = os.path.splitext(filename)
+                    result_filename = f"{base_name}_결과{ext}"
+                    result_exists = os.path.exists(os.path.join(UPLOAD_DIR, result_filename))
+                    
+                    files.append({
+                        "original_filename": original_name,
+                        "server_filename": filename,
+                        "upload_time": datetime.fromtimestamp(stat.st_ctime).isoformat(),
+                        "size": stat.st_size,
+                        "has_result": result_exists,
+                        "result_filename": result_filename if result_exists else None
+                    })
+        
+        # 업로드 시간 순으로 정렬 (최신순)
+        files.sort(key=lambda x: x["upload_time"], reverse=True)
+        return {"status": "success", "files": files}
+        
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"파일 목록 조회 오류: {str(e)}")