Esegui un'IA locale e privata

Il risultato: il pulsante @b nella barra di composizione di Thunderbird funziona esattamente come con OpenAI o Anthropic — Migliora questa bozza, Riepiloga questo thread, prompt personalizzati — ma il modello che genera la risposta gira sul tuo laptop. Nulla dell’e-mail va a un provider IA di terze parti — il modello che la legge e la scrive gira interamente sulla tua macchina.

Se “fammi usare l’IA su e-mail che non incollerei mai in ChatGPT” descrive come ti senti, questa è la ricetta giusta.

Perché scegliere questo

• Privacy. L’intero contenuto dell’e-mail + il tuo prompt vengono elaborati localmente. Ollama non ha un’informativa sulla privacy perché non c’è nulla da registrare — il modello è un file sul tuo disco che dialoga con un processo sulla tua macchina.
• Nessun costo per chiamata. Modello gratuito, inferenza gratuita, tutto gratuito. Usalo quanto vuoi.
• Nessun giro di chiavi API. Salta il balletto “crea un account OpenAI, ottieni una chiave, incollala”. Ollama gira su localhost; @bridge Chat IA punta direttamente a esso.

Cosa costa in termini di compromessi

• Più lento dei modelli cloud. Un laptop che esegue Llama 3.1 8B impiega ~5–20 secondi per ogni chiamata “migliora questa bozza”, contro ~2 secondi per GPT-4o-mini. Usa un modello più piccolo + una macchina più potente per ridurre il divario.
• Qualità inferiore rispetto a GPT-4o o Claude Sonnet 4.6. Llama 3.1 8B è solido per la maggior parte del lavoro con le e-mail, ma non eguaglia i modelli di frontiera su toni sottili o modifiche di più paragrafi.
• Ti consuma batteria + RAM del laptop. Eseguire un modello locale è vero calcolo. Se sei a batteria, aspettati un consumo del 20–40% mentre il modello genera.

Configuralo

1. Installa Ollama

Scarica Ollama da ollama.com/download. Disponibile per macOS, Linux, Windows.

Dopo l’installazione, Ollama gira come servizio in background su http://127.0.0.1:11434. Non devi fare nulla per avviarlo — è già in esecuzione.

2. Scarica un modello

In un terminale:

ollama pull llama3.1:latest

Scarica circa 5 GB. La prima chiamata dopo l’installazione comporta un’attesa una tantum; dopodiché il modello è su disco.

Se hai una macchina potente (16+ GB di RAM, CPU veloce o una qualsiasi GPU), prova un modello più grande — la qualità scala bene:

ollama pull llama3.1:70b

3. Attivalo in @bridge Chat IA

Apri Thunderbird → Impostazioni del componente aggiuntivo atbridge.ai → sezione @bridge Chat IA.

• Provider: scegli ollama (local — private) dal menu a discesa
• Chiave API: lasciala vuota (Ollama gira senza autenticazione su localhost)
• Fai clic su Attiva

@bridge genera localmente la chiave di dispositivo cifrata, chiede al nostro backend di avvolgerla (wrap) sotto il master specifico dell’ambiente e scrive il wrap in ~/.atbridge/connect-wrapped.bin. Anche se il tuo LLM è locale, l’attivazione di @bridge Chat IA è ancora mediata dal server — è così che impediamo a un client craccato di simulare un’abilitazione Pro. Il server non vede il traffico di Ollama né l’output del tuo modello; media solo il passaggio di unwrap al momento dell’invocazione.

4. Usa il pulsante @b

Apri una finestra di composizione in Thunderbird. Fai clic sul pulsante @b nella barra di composizione. Appare il popover.

• Fai clic su Migliora questa bozza — il testo della tua bozza viene inviato al tuo Ollama locale, e la versione rifinita viene reinserita nella finestra di composizione. Andata e ritorno: ~5–10 secondi per llama3.1:latest su un laptop recente.
• Oppure digita un’istruzione personalizzata nella casella del prompt: “traduci questo in spagnolo”, “rendilo più formale”, ecc.

Ecco fatto. Il contenuto della tua e-mail non ha mai attraversato l’interfaccia di rete locale, figurarsi internet pubblica.

Verifica che non ci siano fughe

Se vuoi verificare, esegui una cattura di pacchetti (tcpdump, Wireshark) mentre fai clic sul pulsante @b. Dovresti vedere:

1. Una breve richiesta HTTPS a atbridge.ai per la chiamata di unwrap (nessun contenuto delle e-mail — solo {email, license_key, device_id, wrapped_b64})
2. Una connessione TCP a 127.0.0.1:11434 (il tuo Ollama, locale)
3. Nessun altro traffico in uscita

Questa è l’intera impronta sulla privacy.

Note

• Ollama con autenticazione davanti (es. remoto, reverse proxy): incolla il tuo token Bearer nel campo della chiave API. L’adattatore OpenAI-compat lo inoltra.
• Vuoi puntare a una porta Ollama non standard? Usa invece il preset openai-compatible e incolla il tuo base URL personalizzato.
• Altri runner LLM locali (LM Studio, il server di llama.cpp, vLLM) parlano anch’essi l’API OpenAI-compatibile. Usa il preset openai-compatible e punta al loro endpoint.

Consiglio

Ollama locale è l’unico provider Connect in cui l’attivazione può essere completata offline una volta che il wrap di dispositivo è su disco — la riattivazione richiede il backend, ma le invocazioni quotidiane funzionano anche se atbridge.ai è fuori uso. Il rovescio della medaglia: ogni invocazione chiama comunque il backend per il passaggio di unwrap, quindi la modalità “totalmente offline” è una considerazione da slice-b2.