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Dev.to헤드라인2026. 06. 25. 14:30

Off Grid AI Desktop의 커넥터 지원: 프라이빗하고 승인 기반의 통합 기능

요약

Off Grid AI Desktop은 MCP(Model Context Protocol)를 로컬에서 실행하여 프라이버시를 강화한 온디바이스 AI 도구입니다. 외부 도구 데이터를 클라우드 없이 가져오고, 로컬 모델이 추론하며, 모든 작업은 사용자의 승인 후에만 실행됩니다.

핵심 포인트

  • MCP 커넥터를 로컬에서 실행하여 데이터 보안 강화
  • stdio 및 HTTP 전송 방식을 통한 다양한 MCP 서버 지원
  • 가져오기-추론-승인으로 이어지는 3단계 프라이버시 모델
  • Notion, Linear, Jira 등 주요 도구와 연동 가능
  • 사용자 승인 대기열 및 감사 로그를 통한 제어권 보장

Model Context Protocol (MCP)는 AI 어시스턴트가 표준 인터페이스를 통해 사용자의 도구와 통신할 수 있게 해주며, 이 사양은 공개되어 있습니다. 이를 채택한 대부분의 제품은 여전히 사용자의 도구 데이터를 클라우드를 통해 라우팅하며, 모델이 기록 없이 사용자를 대신하여 동작하도록 합니다. Off Grid AI Desktop은 MCP 커넥터를 로컬에서 실행합니다. 커넥터가 데이터를 가져오면, 온디바이스 모델 (on-device model)이 추론하며, 제안된 모든 작업은 실제 실행 전 승인 대기열 (approval queue)에서 대기합니다.

GitHub → 무료, 오픈 소스, 오프라인 실행 가능.

여기서 커넥터가 하는 역할

커넥터는 로컬 모델과 외부 도구 사이의 가교 역할을 합니다. Off Grid AI Desktop은 두 가지 전송 방식(transports)을 통해 MCP를 지원합니다: 로컬 프로세스를 위한 stdio와 원격 서버를 위한 HTTP입니다. 이는 현재 존재하는 대부분의 MCP 서버를 커버합니다.

커넥터를 추가하고, 활성화하고, 테스트하면 됩니다. 앱은 해당 커넥터가 노출하는 도구들을 발견합니다. 그 이후부터 온디바이스 모델은 일반적인 채팅 내에서 해당 도구들을 호출할 수 있습니다.

현재 검증된 커넥터에는 Notion, Linear, 그리고 Jira/Confluence가 포함됩니다. 프레임워크는 일반적인 MCP이므로, 이 세 가지로 목록이 고정되어 있지 않습니다. 서버가 stdio 또는 HTTP를 통해 MCP를 지원한다면, 바로 연결할 수 있습니다.

필요한 사항

이 프로그램은 macOS 및 Windows에서 실행됩니다.

등급하드웨어제공 사항
최소 (Minimum)16 GB RAM, 10 GB 여유 디스크커넥터 작동 가능; 작은 로컬 모델이 가져온 데이터를 읽고 요약함
권장 (Recommended)24 GB 이상의 통합 메모리 (Mac) 또는 8 GB 이상의 GPU (NVIDIA/Vulkan)더 큰 로컬 모델이 멀티 도구 채팅 및 더 긴 컨텍스트를 처리함

커넥터 자체는 비용이 적게 듭니다. 작업은 커넥터가 반환한 내용을 읽는 로컬 모델이 수행합니다.

프라이버시 모델: 가져오기, 추론하기, 승인하기

세 단계로 이루어지며, 이 단계들 사이의 경계가 핵심입니다.

가져오기 (Fetch). 커넥터가 외부 도구로부터 데이터를 가져옵니다. Notion 페이지, Linear 이슈 목록, Jira 티켓 등이 해당됩니다. 해당 데이터는 앱 내부로 들어옵니다.

이유 (Reason). 로컬 모델이 이를 읽습니다. 이는 보통 벤더(vendor)의 서버에서 발생하는 단계입니다. 여기서는 귀하의 기기에서 발생합니다. 귀하의 Notion 콘텐츠와 이슈 트래커(issue tracker)는 우리가 호스팅하는 모델을 거치지 않습니다. 왜냐하면 우리는 모델을 호스팅하지 않기 때문입니다. 호스팅하는 모델 자체가 존재하지 않습니다.

승인 (Approve). 모델이 무언가를 변경하는 동작(이슈 생성, 페이지 편집, 댓글 게시 등)을 제안할 때, 해당 동작은 즉시 실행되지 않습니다. 대신 승인 대기열(approval queue)에 머뭅니다. 귀하는 모델이 무엇을 하려는지 읽고, 승인 또는 거절을 결정합니다. 모든 승인 사항은 감사 로그(audit log)에 기록됩니다.

기록된 승인 없이는 아무것도 실행되지 않습니다. 모델은 하루 종일 제안할 수 있습니다. 하지만 귀하가 허락하기 전까지는 행동할 수 없으며, 귀하는 사후에 정확히 무엇이 언제 실행되었는지 확인할 수 있습니다.

엔드 투 엔드(end to end) 작동 방식

외부 도구 (Notion / Linear / Jira)
        |
   커넥터 (MCP: stdio 또는 HTTP)  -- 가져오기 (fetch)
...

읽기 단계는 자유롭게 흐릅니다. 모델은 귀하를 번거롭게 하지 않고 데이터를 가져오고 추론(reasoning)할 수 있습니다. 관문(gate)은 쓰기(writes) 단계에 있습니다. 이것이 자율 루프(autonomous loop)가 귀하가 의도하지 않은 동작을 수행하지 않도록 막아주는 경계선입니다.

중앙 OAuth 클라이언트 없는 인증

대부분의 통합 제품은 클라우드 OAuth 앱을 통해 권한을 부여하도록 합니다. 해당 앱은 제3자가 보유하게 되며, 귀하의 계정에 대한 상시 키(standing key)가 됩니다.

Off Grid AI Desktop은 대신 로컬 친화적인 인증(local-friendly auth)을 사용합니다. 커넥터는 OAuth를 통한 동적 클라이언트 등록(Dynamic Client Registration) 또는 귀하가 보유한 토큰을 통해 인증합니다. 귀하와 도구 사이에 우리가 소유한 중앙 OAuth 클라이언트가 존재하지 않습니다. 자격 증명(credential)은 귀하의 기기에 존재하며, 귀하의 기기에서 사용됩니다.

따라서 연결은 양방향 모두 귀하의 소유입니다. 데이터는 귀하에게 오고, 이를 여는 키는 귀하에게 머뭅니다.

이를 통해 할 수 있는 것

  • 도구 전반에 걸쳐 질문하기. "이번 스프린트에 나에게 할당된 Linear 이슈는 무엇이며, 그중 결제 서비스 (billing service)와 관련된 것은 무엇인가?" 모델이 로컬에서 데이터를 가져오고 추론합니다.
  • 변경 사항 초안 작성 및 검토. 모델이 새로운 티켓이나 페이지 편집을 제안합니다. 사용자는 대기열 (queue)에서 이를 승인합니다.
  • 기록 유지. 감사 로그 (audit log)는 실행된 모든 작업을 보여주므로, "이것이 실제로 무엇을 했는가"라는 질문에 추측이 아닌 사실로 답할 수 있습니다.

이 각각의 기능은 커넥터 (connector)를 단순한 데이터 파이프에서, 여전히 사용자의 통제 하에 있는 작업 보조 도구로 변화시킵니다.

실질적인 팁: 커넥터의 범위를 좁게 설정하세요

각 커넥터에 작업 수행에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 이슈 트래커 (issue tracker)에 대해 읽기 전용 토큰 (read-mostly token)을 부여하는 것만으로도 "내 오픈 티켓을 요약해줘"와 같은 요청에는 충분합니다. 질문을 하기 위해 쓰기 권한 (write access)까지 필요하지는 않습니다.

모델이 변경을 수행하기를 원하는 경우에는, 모든 곳에 광범위한 쓰기 범위 (write scopes)를 미리 부여하기보다 승인 대기열 (approval queue)에 의존하십시오. 대기열은 안전 계층 (safety layer)입니다. 이를 활용하십시오. 승인하기 전에 각 제안된 작업을 읽어보십시오. 특히 새로운 커넥터에 쓰기 권한을 처음으로 신뢰하여 맡기는 경우에는 더욱 그렇습니다.

개인정보 보호: 클라우드 통합 플랫폼보다 강력함

클라우드 통합 플랫폼은 귀하의 계정에 대한 OAuth 키를 보유하고, 도구 데이터를 자체 서버를 통해 라우팅하며, 그곳에서 모델을 실행합니다. 이는 귀하의 데이터가 타인의 하드웨어에 머무는 세 가지 지점입니다.

Off Grid AI Desktop은 이 세 가지를 모두 귀하의 기기로 통합합니다. 인증 정보 (credential)는 로컬에 있습니다. 가져온 데이터도 로컬에 머뭅니다. 이를 읽는 모델도 로컬에 있습니다. 이 앱은 AGPL-3.0 라이선스 하의 오픈 소스이며, 계정을 생성하지 않고 텔레메트리 (telemetry)를 전송하지 않습니다. 커넥터는 귀하가 지정한 도구에만 접근하며 그 외의 곳으로는 가지 않습니다.

시작하기

  1. GitHub에서 클론(Clone)하거나 다운로드하세요: https://github.com/off-grid-ai/desktop
  2. macOS 또는 Windows에 앱을 설치합니다.
  3. 커넥터(connectors) 영역을 열고 커넥터(stdio 또는 HTTP)를 추가합니다. 예를 들어 Notion, Linear 또는 Jira/Confluence를 추가할 수 있습니다.
  4. 커넥터를 활성화하고 테스트합니다. 앱이 사용 가능한 도구(tools)를 탐색합니다.
  5. 채팅을 열고 커넥터를 사용하는 질문을 합니다. 모델이 쓰기(write) 작업을 제안하면, 대기열(queue)에서 이를 승인합니다.

향후 계획

  • 일반적인 MCP 지원을 기반으로 한 더 많은 검증된 커넥터(verified connectors) 추가.
  • 커넥터별 권한 프로필(permission profiles)을 통해 도구별로 읽기 전용(read-only) 대 쓰기(write) 액세스를 고정할 수 있는 기능.
  • 클라우드 중개자 없이도 한 기기에서 설정한 커넥터를 다른 기기에서도 사용할 수 있는 기기 간 동기화(Cross-device sync).

FAQ

Q: 정말 무료인가요?

네. Off Grid AI Desktop은 AGPL-3.0 라이선스에 따른 무료 오픈 소스입니다. 계정 생성이나 카드 등록이 필요 없습니다.

Q: 어떤 전송 방식(transports)을 지원하나요?

stdio(로컬 프로세스) 및 HTTP(원격 서버)를 통한 MCP를 지원합니다. 이 프레임워크는 고정된 통합 목록이 아닌 일반적인 MCP를 따릅니다.

Q: 어떤 커넥터들이 검증되었나요?

현재 Notion, Linear, 그리고 Jira/Confluence가 지원됩니다. MCP를 기반으로 지원하기 때문에, stdio 또는 HTTP를 사용하는 다른 서버들도 작동합니다.

Q: 모델이 저를 대신하여 자동으로 동작하나요?

아니요. 무언가를 변경하는 모든 작업은 승인 대기열(approval queue)로 전송됩니다. 기록된 승인 없이는 아무것도 실행되지 않으며, 감사 로그(audit log)에 실행된 내용이 기록됩니다.

Q: 제 도구 데이터는 어디로 가나요?

사용자 기기의 앱 내부로 들어갑니다. 커넥터가 데이터를 가져오면 로컬 모델이 기기 내에서 이를 바탕으로 추론하며, 저희가 호스팅하는 서버를 거치지 않습니다.

Q: 중앙 OAuth 앱 없이 인증(auth)은 어떻게 이루어지나요?

커넥터는 OAuth를 통한 동적 클라이언트 등록(Dynamic Client Registration) 또는 사용자가 보유한 토큰을 사용합니다. 저희가 소유한 중앙 OAuth 클라이언트는 존재하지 않습니다. 자격 증명(credential)은 사용자의 기기에 머뭅니다.

도구를 연결하고, 키와 데이터를 사용자의 기기에 보관하며, 모든 작업을 직접 승인하세요. Off Grid AI Desktop on GitHub →

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