Blaizzy/nativ
Local AI, native to your Mac. Chat, serve, monitor, and connect MLX models from one macOS app.
Nativ – macOS에서 제공하는 로컬 AI
개요
Nativ는 Apple 실리콘 Mac에서 대규모 언어 모델, 비전 모델, 음성 모델을 로컬로 실행할 수 있는 네이티브 macOS 애플리케이션(SwiftUI로 작성)입니다. 오픈 소스 mlx-vlm 서버(MLX 런타임 사용)를 번들로 제공하며, 채팅, 이미지 생성, 오디오 받아쓰기, 모델 관리, 성능 모니터링, OpenAI 호환 API 노출 등을 위한 세련된 UI를 제공합니다.
주요 기능 (README의 설명에 따름)
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 로컬 채팅 및 비전 | 스트리밍 응답, 이미지 첨부, 메트릭, 영구 기록을 갖춘 대화형 UI. |
| 다중 창 | 동일한 추론 서버와 모델을 공유하는 별도의 작업 공간. |
| 공유 작업 창 | 채팅 옆에 문서, 코드, HTML, 웹사이트를 열 수 있으며, 에이전트가 동일한 창을 편집하거나 상호 작용할 수 있음. |
| 이미지 생성 및 편집 | "이미지" 탭에서 호환되는 MLX 이미지 모델을 실행. |
| 모델 라이브러리 | 설치된 MLX 모델 검색, Hugging Face 탐색, 메모리 적합 경고 표시, 외부 APFS에 캐시 저장, 여러 모델 유형 사전 로드, 관리. |
| 성능 분석 | 요청 볼륨, 토큰 사용량, 지연 시간, 디코딩 속도 등을 추적. |
| 시스템 모니터 | 코어별 CPU, GPU, 메모리, 디스크, SMART 상태, 열, 전원 센서의 실시간 표시. |
| 로컬 API | OpenAI 호환 /v1/chat/completions, /v1/models, 이미지, 오디오, 임베딩, Anthropic 호환 /v1/messages. |
| 코딩 도구 통합 | 사전 구성된 에이전트(Claude, Codex 등) 및 편집기(VS Code, Cursor, Zed, JetBrains 등)가 로컬 서버와 통신 가능. |
| 개발자 작업 공간 | 서버 호스트/포트, Hugging Face 토큰, 런타임 세부 정보, 로그 보기, 상태 모니터. |
| 메뉴 막대 컨트롤 | 빠른 시작/중지, 모델 전환, CPU/GPU/RAM 실시간 미니 그래프. |
| 확장 플랫폼 | 버전 관리되는 확장 프로그램 설치/비활성화; 자사 오디오 확장 프로그램은 받아쓰기 UI, 단축키, 분석을 추가. |
| 아티팩트 브라우저 | 채팅에서 생성된 이미지/문서를 찾아보고, 필터링하고, 의미적으로 검색. |
| MCP 서버 | 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 연결하여 도구 수준 확장 가능. |
| 예약 작업 | 키트, 도구, 기술을 사용하여 저장된 프롬프트를 예약 실행. |
| 고급 추론 컨트롤 | 샘플링, 예산, 구조화된 출력, KV 캐시 양자화, 추측 디코딩 등. |
작동 방식 (고수준 아키텍처)
Nativ (SwiftUI app) → NativServerKit → bundled mlx-vlm server → MLX runtime → local Apple-silicon models
- NativServerKit는 임베디드 Python 런타임을 제공하고
mlx-vlm서버의 수명 주기를 관리합니다. - 서버는 MLX 라이브러리를 사용하여 추론을 실행하며, Mac의 통합 메모리와 GPU에서 직접 실행됩니다.
- SwiftUI 프런트엔드는
localhostHTTP를 통해 서버와 통신하며, OpenAI/Anthropic 서비스가 제공하는 것과 동일한 엔드포인트를 노출합니다.
시작하기
- 사전 빌드 – 최신 GitHub 릴리스에서 DMG를 다운로드하거나 Homebrew(
brew install --cask nativ)로 설치합니다. 앱은 Sparkle로 자동 업데이트됩니다. - 첫 실행 – 호환되는 모델을 선택하거나 다운로드하고, 필요에 따라 API 키를 설정하고, 마이크/접근성 권한을 부여한 후 채팅을 시작합니다.
- 소스에서 – Xcode 26+, Swift 5,
xcodegen, Python 3, Metal 툴체인이 필요합니다.make xcode-generate && make xcode-build로 빌드합니다. 첫 빌드는 재배치 가능한 Python 번들을 조립하고 고정된mlx-vlm종속성을 설치합니다.
시스템 요구 사항
- Apple 실리콘 Mac(M1/M2/…)
- macOS 26 이상
- 선택한 모델에 충분한 통합 메모리
- 게이트 모델용 선택적 Hugging Face 토큰
확장성
- 확장 프로그램 – UI 페이지, 명령, 단축키, 권한을 추가하는 패키지. 내장 오디오 확장 프로그램은 음성 받아쓰기를 제공합니다.
- 키트 및 MCP – 개발자는 추가 기능(예: 사용자 정의 도구)을 제공할 수 있으며, 채팅이 이를 호출할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례
- 개인 로컬 채팅 어시스턴트 – 인터넷 없음, 완전한 데이터 제어.
- 로컬 API 서버 –
curl을 실행하거나 VS Code, Cursor 등을 구성하여 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용. - 이미지 생성 – 앱을 떠나지 않고 이미지를 생성하거나 편집.
- 음성 받아쓰기 – 오디오를 캡처하고, 로컬로 전사하고, 어떤 앱에도 삽입.
- 성능 모니터링 – 모델이 CPU/GPU를 어떻게 사용하는지 확인하고 설정을 조정.
위의 모든 세부 사항은 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다.
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