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MiroFish 로컬 실행 — Apple Silicon MacBook에서 Ollama + Neo4j 경로

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MiroFish 로컬 실행 — Apple Silicon MacBook에서 Ollama + Neo4j 경로

원본 MiroFish가 클라우드 LLM + Zep Cloud 전제를 갖고 있어도, Apple Silicon MacBook에서는 이미 Neo4j + ollama 조합으로 사실상 로컬화한 포크와 가이드가 나와 있다.

개요

MiroFish는 문서나 뉴스 같은 시드 텍스트를 넣으면 지식 그래프를 만들고, 다수의 에이전트를 생성해 사회적 반응이나 여론 변화를 시뮬레이션하는 군집 지능 엔진이다. 원본 저장소(github-666ghj/MiroFish)는 OpenAI-compatible 클라우드 API와 Zep Cloud를 기본 전제로 삼는다. ^[raw/articles/github-666ghj-mirofish]

하지만 2026년 3월 이후 커뮤니티에서 이 전제를 걷어낸 두 갈래가 확인됐다.

  • 완전 로컬 포크: MiroFish-Offline
  • 원본을 Neo4j + Ollama로 치환하는 구현 가이드: passeth gist

즉 “내 MacBook에서 MiroFish를 로컬 모델로 돌릴 수 있느냐”에 대한 답은 이론 검토 단계가 아니라, 이미 동작 가능한 변형이 공개된 상태에 가깝다.

핵심 사례 1 — MiroFish-Offline 포크

nikmcfly/MiroFish-Offline는 원본 MiroFish를 영어 UI와 완전 로컬 스택으로 재구성한 대표 포크다. ^[raw/articles/github-nikmcfly-mirofish-offline]

주요 변경점:

  • Zep Cloud → Neo4j Community Edition
  • 클라우드 LLM → Ollama (qwen2.5:32b, 14b, 7b 등)
  • 임베딩 → nomic-embed-text를 Ollama로 실행
  • 중국어 UI → 영어 UI 전체 번역
  • 그래프 스토리지를 추상화해 로컬 스택 교체를 쉽게 만듦

실행 경로는 단순하다.

git clone https://github.com/nikmcfly/MiroFish-Offline.git
cd MiroFish-Offline
cp .env.example .env
docker compose up -d
docker exec mirofish-ollama ollama pull qwen2.5:32b
docker exec mirofish-ollama ollama pull nomic-embed-text

접속:

  • http://localhost:3000

README 기준 하드웨어 메모:

  • 최소: RAM 16GB / VRAM 10GB 수준(14B 모델)
  • 권장: RAM 32GB+ / VRAM 24GB+ 수준(32B 모델)
  • CPU-only도 가능하지만 속도 저하가 큼

이 포크의 의미는 단순한 “로컬 포팅”보다 크다. MiroFish의 핵심 가치가 Zep Cloud라는 특정 SaaS가 아니라, GraphRAG + 멀티 에이전트 시뮬레이션 파이프라인 자체라는 점을 보여준다.

핵심 사례 2 — 원본 MiroFish를 로컬화하는 Gist

passeth의 gist는 원본 MiroFish의 Zep 의존을 어떻게 Neo4j로 치환할지 비교적 구체적으로 설명한다. ^[raw/articles/github-passeth-9387e4fd5fd91d69778c7f4df076f62c]

관련 후속 사례 — MiroShark

2026-05-03-miroshark은 같은 문제의식을 더 넓은 시뮬레이션 스택으로 확장한 사례다. MiroFish 계열이 문서/뉴스 시드 → 그래프 → 에이전트 반응에 초점을 둔다면, MiroShark은 여기에 Twitter / Reddit / Polymarket을 결합해 더 강한 교차 플랫폼 반응 모델을 보여준다.

핵심 포인트:

  • graph_builder.py를 neo4j-graphrag의 SimpleKGPipeline 기반으로 래핑
  • zep_graph_memory_updater.py를 Cypher MERGE 쿼리 기반으로 대체
  • zep_entity_reader.py도 Cypher 조회로 치환
  • arm64 Docker 이미지 기준으로 M1/M2/M3 Mac에서 바로 구동 가능
  • 예상 공수는 핵심 3개 서비스 리팩토링 기준 2~3일

즉 포크를 그대로 쓰는 대신, 원본 구조를 유지한 채 로컬화하는 기술적 경로도 이미 문서화되어 있다.

Mac 관점에서 왜 의미가 큰가

Apple Silicon 환경에서는 ollama가 이미 안정적인 로컬 추론 백엔드로 자리 잡았고, Neo4j Community Edition도 arm64를 공식 지원한다. 그래서 MiroFish 같은 그래프 기반 멀티 에이전트 시뮬레이터를 “MacBook에서는 힘들다”고 보기보다, 모델 크기와 메모리 예산을 맞추면 충분히 시도 가능한 워크로드로 보는 편이 맞다.

실무적으로는 다음 조합이 현실적이다.

  • MacBook Pro/Air + Docker Compose
  • Neo4j Community Edition
  • Ollama (qwen2.5 계열 + nomic-embed-text)
  • 필요 시 더 작은 모델(7B/14B)부터 시작

파생 사례 — Manwe

MiroFish 코드베이스 자체는 아니지만, Manwe는 “macOS에서 로컬 스웜 인텔리전스를 돌린다”는 목표가 별도 제품으로도 이어지고 있음을 보여준다. MLX 기반으로 Apple Silicon을 직접 활용해 완전 로컬 추론을 지향한다는 점에서, MiroFish식 문제의식이 Mac 네이티브 방향으로도 퍼지고 있다.

정리

MiroFish 자체가 아직 Apple Silicon 로컬 퍼스트 프로젝트는 아니지만, 다음 두 가지가 이미 성립했다.

  1. 오프라인 포크가 존재한다.
  2. 원본을 Neo4j + Ollama로 바꾸는 상세 구현 가이드가 있다.

따라서 “내 MacBook M3/M4에서 MiroFish를 로컬 모델로 시도할 수 있나”라는 질문에는, 공개된 포크와 가이드 기준으로 “예, 가능하다. 다만 메모리와 모델 크기에 맞춰 조정해야 한다”가 가장 정확한 요약이다.

Sources

그래프 뷰

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