ローカルLLM
Jan
Jan is an open source alternative to ChatGPT that runs 100% offline on your computer
★ 44.8k スターCustom (check repo)
ガイドを見る →// ai-chat · signerlabs/Klee
Klee
Kleeは、signerlabsが公開しているオープンソースのAIチャットプロジェクトです（GitHub: signerlabs/Klee）。GitHubスターは1,765、フォークは137で、Customライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年3月20日です。
Native macOS chat app running LLMs fully locally on Apple Silicon.
💎 隠れた名作★ 1.8k スター⑂ 137 フォークCustom更新 2026年3月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報
プロジェクト基本情報
- リポジトリ
- signerlabs/Klee
- GitHubスター
- 1,765
- フォーク
- 137
- ライセンス
- Custom
- GitHubでの最終更新
- 2026年3月20日
- カテゴリ
- AIチャット
- 掲載タイプ
- 隠れた名作 — あまり知られていないプロジェクトのための短めのページ
- 公式サイト
- Official site
// 仕組み
仕組み
- Install Klee
Get the native macOS app.
- Pick a model
Choose an MLX-compatible local model.
- Chat locally
Conversations run 100% on-device.
- Add MCP tools
Extend with Model Context Protocol integrations.
// 機能
選ばれる理由
100% local
No cloud calls, ever.
Apple Silicon
Optimized for M-series chips via MLX.
Native macOS
A real Mac app, not Electron.
Private by design
Chats never leave your machine.
MCP support
Connect tools through MCP.
Self-hosted feel
Your own AI, on your own Mac.
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// 自分で実行
自分で実行してみる
- Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
git clone https://github.com/signerlabs/Klee.git cd Klee - Step 2 — Check the README
Every project documents its own setup; start with install requirements.
cat README.md | head -60 - Step 3 — Run it
Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.
# see README for the exact launch command
// 活用例
作れるもの
- Chat with AI fully offline on a Mac.
- Keep sensitive chats off the cloud.
- Run MLX models natively.
- Get a native macOS AI experience.
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// よくある質問
よくある質問
Does it work on Intel Macs?
No, it needs Apple Silicon for MLX inference.
Can I use klee commercially?
Custom license — read the repo's license file first.
Which models are supported?
MLX-compatible models; check the docs for the list.
Is it really 100% local?
Yes, inference runs on-device with no cloud required.
How much RAM do I need?
Depends on model size; Apple Silicon unified memory helps.
// さらに探索
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