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MCP(Model Context Protocol)를 사용하면 AI가 질문에 답하는 것을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있습니다. Stdio 또는 HTTP를 통해 Askimo Desktop을 GitHub, 데이터베이스, 로컬 파일, 웹 검색, 모든 API에 연결하세요. 자격 증명은 OS 키체인에 안전하게 보관됩니다. Claude, GPT, Gemini, 로컬 Ollama 모델과 호환됩니다.
Askimo의 RAG(검색 증강 생성)와 Ollama를 사용하면 Llama, Mistral, Phi 같은 로컬 AI 모델로 문서, 연구 논문, 메모, 프로젝트 파일과 채팅할 수 있습니다. PDF, Word, 스프레드시트, 텍스트 파일을 자동 인덱싱. 데이터가 기기를 벗어나지 않고 자연어로 질문 가능. 연구자, 작가, 학생, 대용량 문서를 관리하는 모든 분께 적합합니다.
2026년 Ollama 데스크톱 클라이언트 상위 5개를 비교합니다. Askimo는 네이티브 성능, 멀티 프로바이더 지원, RAG 기반 프로젝트 인덱싱으로 돋보입니다. LM Studio는 쉬운 모델 관리를 제공합니다. Open WebUI는 셀프 호스팅 팀 워크플로를 지원합니다. AnythingLLM은 PDF와 대화하기 위한 문서 RAG에 초점을 맞춥니다. Chatbox는 미니멀하고 가벼운 채팅을 제공합니다. 모두 로컬 우선 개인정보 보호를 지원하지만 성능, RAG 기능, 세부 기능에서 차이가 있습니다. 설정 가이드와 사용 사례 추천을 포함합니다.
Askimo App은 Llama 3, Mistral, Phi 3, Gemma와 같은 로컬 AI 모델을 실행하기 위한 Ollama GUI를 제공합니다. 영구적인 대화 기록, 채팅 내 검색, 즐겨찾기 대화, 다양한 내보내기 옵션을 지원합니다. 프로젝트 인식 RAG를 통해 완전한 개인정보 보호 상태에서 코드베이스나 문서와 대화할 수 있습니다. Ollama와 클라우드 제공자 간 전환도 원활합니다. Lazy Loading, 사용자 정의 지시문, 자동 엔드포인트 감지를 포함합니다.
