Corra uma IA totalmente local e privada

O resultado: o botão @b na barra de redação do seu Thunderbird funciona exatamente como funciona com a OpenAI ou a Anthropic — Melhorar este rascunho, Resumir este tópico, prompts personalizados — mas o modelo que gera a resposta corre no seu próprio portátil. Nada acerca do e-mail vai para um fornecedor de IA terceiro — o modelo que o lê e escreve corre inteiramente na sua própria máquina.

Se “deixa-me usar IA em e-mails que eu nunca colaria no ChatGPT” descreve como se sente, esta é a receita.

Porquê escolher isto

• Privacidade. Todo o conteúdo do e-mail + o seu prompt é processado localmente. O Ollama não tem uma política de privacidade porque não há nada para registar — o modelo é um ficheiro no seu disco, a falar com um processo na sua máquina.
• Sem custo por chamada. Modelo grátis, inferência grátis, tudo grátis. Use-o à vontade.
• Sem baralho de chaves de API. Salte a dança de “criar conta na OpenAI, obter uma chave, colá-la”. O Ollama corre em localhost; o @bridge Chat IA aponta diretamente para ele.

O que custa em contrapartidas

• Mais lento do que os modelos na nuvem. Um portátil a correr o Llama 3.1 8B leva ~5–20 segundos por chamada de “melhorar este rascunho”, face a ~2 segundos para o GPT-4o-mini. Use um modelo mais pequeno + uma máquina mais potente para reduzir a diferença.
• Menor qualidade do que o GPT-4o ou o Claude Sonnet 4.6. O Llama 3.1 8B é sólido para a maior parte do trabalho de e-mail, mas não igualará os modelos de fronteira em tom subtil ou edição de vários parágrafos.
• Custa-lhe bateria + RAM do portátil. Correr um modelo local é computação real. Se estiver com bateria, espere um consumo de 20–40% enquanto o modelo está a gerar.

Configure

1. Instale o Ollama

Obtenha o Ollama em ollama.com/download. Disponível para macOS, Linux, Windows.

Após a instalação, o Ollama corre como um serviço em segundo plano em http://127.0.0.1:11434. Não precisa de fazer nada para o iniciar — está a correr.

2. Transfira um modelo

Num terminal:

ollama pull llama3.1:latest

Isto transfere cerca de 5 GB. A primeira chamada após a instalação é uma espera única; depois disso o modelo fica no disco.

Se tiver uma máquina potente (16+ GB de RAM, CPU rápido ou qualquer GPU), experimente um modelo maior — a qualidade escala bem:

ollama pull llama3.1:70b

3. Ative-o no @bridge Chat IA

Abra o Thunderbird → Definições da extensão atbridge.ai → secção @bridge Chat IA.

• Fornecedor: escolha ollama (local — private) no menu pendente
• Chave de API: deixe vazia (o Ollama corre sem autenticação em localhost)
• Clique em Ativar

O @bridge gera a chave de dispositivo encriptada localmente, pede ao nosso backend para a embrulhar sob o mestre específico do ambiente e escreve o embrulho em ~/.atbridge/connect-wrapped.bin. Mesmo que o seu LLM seja local, a ativação do @bridge Chat IA continua a ser mediada pelo servidor — é assim que evitamos que um cliente pirateado simule a permissão Pro. O servidor não vê o seu tráfego do Ollama nem a saída do seu modelo; apenas medeia a etapa de desembrulho no momento da invocação.

4. Use o botão @b

Abra uma janela de redação no Thunderbird. Clique no botão @b na barra de redação. O popover aparece.

• Clique em Melhorar este rascunho — o texto do seu rascunho é enviado para o seu Ollama local, a versão polida é injetada de volta na janela de redação. Ida e volta: ~5–10 segundos para llama3.1:latest num portátil recente.
• Ou escreva uma instrução personalizada na caixa de prompt: “traduz isto para espanhol”, “torna-o mais formal”, etc.

É tudo. O conteúdo do seu e-mail nunca atravessou a sua interface de rede local, quanto mais a Internet pública.

Confirme que nada está a vazar

Se quiser verificar, execute uma captura de pacotes (tcpdump, Wireshark) enquanto clica no botão @b. Deverá ver:

1. Um pedido HTTPS curto para atbridge.ai para a chamada de desembrulho (sem conteúdo de e-mail — apenas {email, license_key, device_id, wrapped_b64})
2. Uma ligação TCP a 127.0.0.1:11434 (o seu Ollama, local)
3. Nenhum outro tráfego de saída

Essa é toda a pegada de privacidade.

Notas

• Ollama com autenticação à frente (p. ex. remoto, proxy reverso): cole o seu token Bearer no campo da chave de API. O adaptador compatível com OpenAI encaminha-o.
• Quer apontar para uma porta não padrão do Ollama? Use antes o preset openai-compatible e cole o seu URL base personalizado.
• Outros executores de LLM locais (LM Studio, o servidor do llama.cpp, vLLM) também falam a API compatível com OpenAI. Use o preset openai-compatible e aponte para o endpoint deles.

Dica

O Ollama local é o único fornecedor do Connect em que a ativação pode ser concluída offline assim que o embrulho do dispositivo estiver no disco — a reativação requer o backend, mas as invocações do dia a dia funcionam mesmo que o atbridge.ai esteja em baixo. O senão: cada invocação continua a chamar o backend para a etapa de desembrulho, pelo que o modo “totalmente offline” é uma consideração da fase b2.