Pour les utilisateurs de modèles locaux
Conduit ne fait pas tourner, ne télécharge ni ne gère de modèles — c'est une application de bureau qui se connecte au serveur local que vous faites déjà tourner : Ollama ou LM Studio directement, ou tout endpoint compatible OpenAI comme un serveur vLLM ou SGLang auto-hébergé. Aucune clé, aucune facture, et le reste de l'application — documents, outils MCP, artefacts, skills, mémoire — fonctionne exactement comme avec un modèle cloud.
Le problème
Vous avez déjà un modèle qui tourne — tiré dans Ollama, chargé dans LM Studio, ou servi depuis votre propre machine vLLM. Ce qui manque, ce n'est pas un modèle. C'est tout ce qui l'entoure : un endroit pour chercher dans d'anciennes conversations, joindre un fichier, appeler un outil, ou atteindre un modèle cloud sans changer entièrement de fenêtre.
Ce que vous obtenez
Conduit ne touche pas à vos fichiers de modèle. C'est le client, et votre serveur local reste ce qui fait l'inférence.
Conduit ne télécharge ni ne gère de modèles — il se connecte au serveur que vous faites déjà tourner, donc aucun identifiant à coller et aucun usage à mesurer. Les modèles locaux affichent 0 € dans le graphique de coûts, parce qu'ils ne vous coûtent rien.
Documents avec embeddings Ollama, outils MCP, artefacts, skills, prompts enregistrés, recherche plein texte, apps et flux de travail — tout fonctionne pareil que le modèle derrière soit sur votre machine ou dans le cloud.
Quand une question a besoin d'un modèle de pointe, changez de fournisseur sans quitter la conversation. Restez sur le fournisseur local et cette option n'est simplement jamais utilisée.
Comment ça marche
Trois étapes. Il n'y a à aucun moment de modèle à tirer via Conduit lui-même.
Lancez Ollama, LM Studio, ou votre propre serveur vLLM ou SGLang comme vous le faites déjà, avec le modèle que vous voulez chargé ou tiré.
Dans Settings → Providers & Keys, choisissez Ollama ou LM Studio directement, ou choisissez le fournisseur compatible OpenAI et collez l'URL de base de votre serveur. Aucun des deux fournisseurs locaux ne nécessite de clé.
Choisissez-le dans la liste que Conduit récupère depuis votre serveur. Documents, outils MCP, artefacts et tout le reste de l'application fonctionnent exactement comme avec un modèle hébergé.
Choisissez votre runtime
Les écrans exacts, et les valeurs par défaut préremplies, sont dans la documentation — voici ce que chacun attend de vous.
| Runtime | Ce que vous collez | Identifiant |
|---|---|---|
| Ollama | Son URL de base — modifiable si vous avez changé le port ou le faites tourner ailleurs | Aucun — local |
| LM Studio | L'URL de base de son serveur local | Aucun — local |
| Tout serveur compatible OpenAI — vLLM, SGLang, un proxy comme LiteLLM | L'URL de base de cet endpoint | Optionnel, seulement si l'endpoint en exige un |
Les trois sont des fournisseurs à URL de base modifiable, donc pointer Conduit vers un port non par défaut ou une autre machine de votre réseau est un changement de réglage, pas une recompilation. Conduit vs l'application propre d'Ollama détaille ce qu'un client séparé ajoute par-dessus Ollama spécifiquement.
Limites
Le détail réseau complet, pour chaque fonctionnalité, vit sur la page confidentialité.
Non — Conduit ne fait jamais tourner, ne télécharge et ne gère jamais lui-même de poids de modèle. C'est une application de chat de bureau qui se connecte à un serveur local que vous faites déjà tourner — Ollama ou LM Studio directement, ou tout endpoint compatible OpenAI comme une machine vLLM ou SGLang auto-hébergée. Tirer, supprimer et mettre à jour des modèles reste l'affaire de ce serveur, pas de Conduit.
C'est un client qui se pose au-dessus d'Ollama plutôt qu'une interface graphique construite par le projet Ollama lui-même. Ollama doit rester installé et lancé — Conduit appelle son API pour lister les modèles que vous avez tirés et diffuser le chat contre eux, sans clé ni compte séparé nécessaire. Voir Conduit vs l'application propre d'Ollama pour savoir laquelle est la meilleure application de tous les jours selon le cas.
Oui. Choisissez LM Studio dans la liste des fournisseurs dans Settings, de la même façon qu'Ollama — aucun identifiant nécessaire, et Conduit récupère les modèles qu'il sert. Pointez le champ d'URL de base vers l'adresse du serveur local de LM Studio si vous n'utilisez pas celle par défaut.
Oui, via le fournisseur compatible OpenAI — le dix-septième fournisseur que Conduit expédie, construit exactement pour cela. Pointez-le vers l'URL de base de votre serveur et n'ajoutez une clé que si votre configuration en exige une ; le même chemin couvre tout proxy auto-hébergé qui parle l'API de complétions de chat d'OpenAI.
Avec un fournisseur local sélectionné et les vérifications de mise à jour laissées sur leur réglage manuel par défaut, oui — le modèle tourne sur votre machine, et le mode local uniquement désactive en plus la recherche web et l'indexation cloud de documents, donc rien d'autre dans l'application ne sort de son propre chef. Activer les vérifications de mise à jour en arrière-plan, ou choisir un fournisseur cloud, change cela.
L'usage d'outils et la vision dépendent du modèle, pas de Conduit — MCP et les outils intégrés fonctionnent avec tout modèle dont l'adaptateur prend en charge les appels d'outils, et les pièces jointes image vont aux modèles qui les acceptent ; un modèle uniquement textuel comme DeepSeek voit une image jointe écartée avec une raison indiquée plutôt qu'une réponse inventée. La génération d'images elle-même ne tourne aujourd'hui que sur OpenAI, Gemini ou OpenRouter, jamais sur un modèle local.
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Conduit comme client MCP Pour la recherche et l'analyseIndexez une collection avec les embeddings Ollama et la recherche reste aussi locale que le modèle de chat.
Discuter avec vos documentsGratuit et open source. Aucun compte, aucune clé nécessaire pour Ollama ou LM Studio.
Une release candidate : les installateurs ne sont pas encore signés au niveau OS, attendez-vous donc à un avertissement SmartScreen ou Gatekeeper au premier lancement.