프라이버시 중심의 로컬 AI 채팅 앱 개발: Ollama와 ContextChat 사용법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 개발자: 로컬 LLM 기반 앱 개발에 관심 있는 프로그래머

- 프라이버시 중심 사용자: 클라우드 AI 의존도를 줄이고자 하는 사용자

- AI 연구자: 컨텍스트 인식 LLM 실험에 관심 있는 연구자

- DIY 앱 개발자: 개인용 AI 어시스턴트를 직접 제작하고자 하는 사용자

- 난이도: 중간 (Python 기초 지식, 터미널 사용 경험 필요)

핵심 요약

• 로컬 LLM 기반 프라이버시 보장: Ollama를 통해 클라우드에 데이터 전송 없이 로컬에서 AI 모델 실행
• 오픈소스 기반: LLaMA, Mistral 같은 GGUF 형식 모델 사용 가능
• 컨텍스트 확장 기능: 선택한 웹 페이지의 내용을 채팅 세션에 실시간으로 주입
• 모듈화된 시스템: Tkinter GUI, FastAPI MCP 서버, Ollama LLM 추론으로 구성

섹션별 세부 요약

1. 클라우드 AI의 한계

- 데이터 유출 위험: 사용자 입력 및 모델 출력이 클라우드 서버에 노출

- API 비용: 구독료 및 요청 제한 존재

- 오프라인 사용 불가: 인터넷 의존도 높음

2. ContextChat 소개

- 핵심 기능:

• 웹 페이지 컨텍스트 주입
• 로컬에서만 실행 (인터넷 연결 필요 없음)
• 오픈소스로 공개 (GitHub 기반 커뮤니티 개발)

- 지원 모델: LLaMA, Mistral (GGUF 형식)

3. 시스템 아키텍처

- GUI 채팅 앱 (Tkinter, Python):

• 간단한 데스크탑 인터페이스 제공
• 플랫폼 호환성 강화 (Mac, Linux, Windows)

- MCP 서버 (FastAPI, Python):

• 대화 기록 관리 및 URL 수집
• 웹 크롤링을 통해 컨텍스트 추출
• Ollama로 LLM에 프롬프트 전달

- LLM 추론 (Ollama + GGUF 모델):

• 로컬에서 모델 실행
• ollama serve 명령어로 서버 시작

4. 설치 및 실행 절차

- 필수 환경:

• Python 3.9 이상 설치
• 터미널/명령 프롬프트 사용 가능

- 설치 단계:

1. ollama 설치: curl -fsSL | sh
2. 모델 다운로드: ollama pull mistral
3. MCP 서버 실행: uvicorn main:app --reload
4. GUI 실행: python app.py

- Windows 사용자 주의사항:

• uvicorn 명령어가 인식되지 않을 경우 Python 경로 설정 확인
• python vs python3 명령어 사용 시 차이 고려

5. 컨텍스트 주입 기능

- URL 추가: 채팅 인터페이스를 통해 웹 페이지 주소 입력

- 컨텍스트 추출: MCP 서버가 해당 페이지의 텍스트 내용을 크롤링

- 프롬프트 생성: 사용자 입력 + 추출된 컨텍스트를 하나의 프롬프트로 결합

- LLM 응답: 로컬에서 생성된 응답을 GUI로 전달

6. 향후 개선 계획

- GUI 기능 확장: 추가된 URL 표시, 대화 기록 저장/불러오기

- 컨텍스트 관리: 실시간 컨텍스트 업데이트, 문서(PDF, 텍스트) 인식

- 보안 강화: JavaScript 기반 웹사이트 처리, 더 안전한 크롤러 개발

- 사용자 경험 개선: Flet, PyQt 등 현대적인 GUI 프레임워크 탐구

결론

• 핵심 팁: Ollama를 사용해 로컬에서 LLM 실행, FastAPI로 MCP 서버 구축
• 실무 적용: 웹 컨텍스트를 활용한 채팅 앱 개발, 프라이버시 보장 기능 구현
• 결론: ContextChat은 클라우드 의존도를 줄이고, 사용자 데이터를 로컬에서 완전히 제어할 수 있는 AI 앱 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다.