BoltAI — это нативный macOS клиент, созданный и поддерживаемый одним разработчиком, Дэниелом Нгуеном. Он не запускает модели самостоятельно (как WebUI), а является интерфейсом, который подключается к облачным API и локальным бэкендам, таким как Atomic Chat, Ollama или LM Studio.
Он известен своей функцией под названием палетка команд ИИ, которая позволяет использовать десятки команд с помощью горячей клавиши в любом приложении. Например, вы можете выделить какой-то текст, нажать горячую клавишу, и ИИ перепишет или вычистит его, а затем вставит обратно в то же место с тем же форматированием. Очень простой в использовании ИИ.
(Он доступен только для Mac и требует приобретения разовой бессрочной лицензии (79 или 99 долларов за один Mac), которая включает в себя обновления в течение года.)
Лучше всего подходит для: пользователей Mac, которым нужен быстрый нативный клиент с командами ИИ, доступными для всей системы.

Тут про Enchanted — нативный клиент под Mac / iPhone / iPad / Vision Pro для Ollama (или совместимого сервера). Сам модели не гоняет, но даёт «яблочный» чат и доступ с телефона к локальной модели на Mac.
Enchanted UI идеально подходит для пользователей Apple, которым нужно нативное приложение, похожее на ChatGPT, а не вкладка в браузере или Docker-контейнер. В нем нет RAG и баз знаний, но для повседневного общения на iPhone, iPad, Mac или Vision Pro это самый совершенный вариант из всех, что мы рассмотрели в этом руководстве.
Jaz — это новая версия этого проекта.

Reor — это настольное приложение для создания заметок на основе ИИ: оно автоматически связывает заметки, отвечает на вопросы по вашим заметкам и обеспечивает семантический поиск. Все данные хранятся локально, и вы можете редактировать свои заметки с помощью редактора Markdown, похожего на Obsidian.

Гипотеза проекта заключается в том, что инструменты ИИ для работы с текстом должны запускать модели локально по умолчанию.
Reor опирается на достижения гигантов Ollama, Transformers.js и LanceDB, чтобы обеспечить локальный запуск как больших языковых моделей, так и встраиваемых моделей:
- Каждая заметка, которую вы пишете, разбивается на фрагменты и встраивается во внутреннюю векторную базу данных.
- Связанные заметки автоматически объединяются на основе векторного сходства.
- Функция вопросов и ответов на основе больших языковых моделей выполняет регрессию на основе градиента для вашего набора заметок.
- Все можно найти с помощью семантического поиска.

Reor — это наиболее близкое к готовому локальному приложению для заметок решение со встроенным RAG: внутри llama.cpp, Transformers.js для эмбеддингов, LanceDB в качестве векторного хранилища, хранилище в виде обычного Markdown, чтобы вы могли сохранить файлы, если когда-нибудь уйдёте. 
Можно представить Reor как RAG-приложение с двумя генераторами: большой языковой моделью и человеком. В режиме вопросов и ответов большая языковая модель получает контекст из корпуса, чтобы помочь ответить на запрос. Аналогичным образом в режиме редактора человек может переключать боковую панель, чтобы отобразить связанные заметки, «извлеченные» из корпуса. Это довольно эффективный способ «дополнить» свои мысли, сопоставив идеи из текущей заметки со связанными идеями из вашего корпуса.
Лицензия AGPL, бесплатно. 

Smart Connections для семантического поиска (встраивания выполняются локально, ключ API не требуется) и 
Copilot for Obsidian для чат-панели, которая взаимодействует с вашей локальной LM Studio или Ollama. Эта комбинация — лучший вариант для работы со вторым мозгом на Mac, и она полностью автономна.

подходит AnythingLLM Desktop с локальной моделью. Это бесплатное решение с поддержкой MCP и поставляемое с более чем тридцатью подключаемыми модулями, так что вы можете прибегнуть к облачной модели, если редкий документ выходит за рамки вашего локального контекста. 
На втором месте GPT4All, чья функция LocalDocs — это более простой вариант для тех, кому нужен один бинарный файл, одна кнопка и ответ.

ToolPiper — это нативное приложение для macOS, которое включает в себя llama.cpp и восемь других бэкендов ИИ: преобразование речи в текст, три механизма преобразования текста в речь, оптическое распознавание символов, эмбеддинги, повышение разрешения изображений, повышение разрешения видео, оценку позы и браузерный движок CDP. Все это доступно через HTTP API и сервер MCP с более чем 420 инструментами.
Самое большое отличие от остальных: ToolPiper — это MCP-сервер, а не клиент. Все остальные приложения с поддержкой MCP — LM Studio, Msty, Jan, AnythingLLM, BoltAI — используют инструменты. ToolPiper публикует более 420 инструментов. Один claude mcp add toolpiper из них обеспечивает локальный вывод данных для Claude Code, Cursor или Claude Desktop, автоматизацию браузера, оптическое распознавание символов, апскейлинг, RAG и управление рабочим столом. Подробнее о том, что включает в себя обзор локального MCP-сервера, можно прочитать здесь.

У них еще есть: AudioPiper, MediaPiper, VisionPiper.
VisionPiper — это отдельное приложение в строке меню для macOS, которое захватывает области экрана с точными границами, записывает видео в формате H.264, обрезает его и экспортирует в формате GIF/WebP/MP4, а также передает кадры через WebSocket в модели машинного зрения ToolPiper со скоростью 30 кадров в секунду. Представьте, что это камера, установленная на экране, которую можно направить на что угодно.