fix: MLX 서버(localhost:8800) 대응 — Ollama API → OpenAI 호환 변경

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -80,8 +80,9 @@ manual       — 직접 추가                     → dataOrigin = work (기본
 
 ```
 Tier 1 (Mac mini, 상시):
-  qwen3.5:35b-a3b-q4_K_M — 태그 생성, 문서 분류, 요약
-  → http://localhost:11434/api/generate
+  mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit — 태그 생성, 문서 분류, 요약
+  → http://localhost:8800/v1/chat/completions (OpenAI 호환 API)
+  → MLX 서버로 실행 중 (Ollama 아님)
 
 Tier 2 (Claude API, 필요시):
   claude-sonnet — 복잡한 분석, 장문 처리

applescript/auto_classify.scpt

@@ -27,8 +27,8 @@ on performSmartRule(theRecords)
 				-- 문서 텍스트를 프롬프트에 삽입 (특수문자 이스케이프)
 				set escapedText to do shell script "echo " & quoted form of docText & " | sed 's/\\\\/\\\\\\\\/g; s/\"/\\\\\"/g; s/\\n/\\\\n/g' | head -c 4000"
 
-				-- 3. Ollama API 호출
-				set curlCmd to "curl -s --max-time 120 http://localhost:11434/api/generate -d '{\"model\": \"qwen3.5:35b-a3b-q4_K_M\", \"prompt\": " & quoted form of escapedText & ", \"stream\": false, \"format\": \"json\"}'"
+				-- 3. MLX 서버 API 호출 (OpenAI 호환)
+				set curlCmd to "curl -s --max-time 120 http://localhost:8800/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"model\": \"mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": " & quoted form of escapedText & "}], \"temperature\": 0.3, \"max_tokens\": 1024}'"
 				set jsonResult to do shell script curlCmd
 
 				-- 4. JSON 파싱 (Python 사용)
@@ -36,7 +36,8 @@ on performSmartRule(theRecords)
 import sys, json
 try:
     r = json.loads(sys.stdin.read())
-    d = json.loads(r.get('response', '{}'))
+    content = r['choices'][0]['message']['content']
+    d = json.loads(content)
     tags = ','.join(d.get('tags', []))
     db = d.get('domain_db', '00_Note_BOX')
     grp = d.get('sub_group', '00_Inbox')

docs/architecture.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## 시스템 개요
 
-Mac mini M4 Pro(64GB RAM, 4TB SSD)를 중심으로, DEVONthink를 **중앙 지식 허브**로 두고, Omni 제품군으로 **실행/계획**, Synology NAS로 **저장/백업**, AI(Claude API + Ollama)로 **지능화**하는 통합 PKM 시스템.
+Mac mini M4 Pro(64GB RAM, 4TB SSD)를 중심으로, DEVONthink를 **중앙 지식 허브**로 두고, Omni 제품군으로 **실행/계획**, Synology NAS로 **저장/백업**, AI(Claude API + MLX/Ollama)로 **지능화**하는 통합 PKM 시스템.
 
 ```
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
@@ -279,10 +279,10 @@ on performSmartRule(theRecords)
             set docText to text 1 thru 4000 of docText
         end if
 
-        -- Step 1: Mac mini 35B → 태그 + 분류 대상 DB/그룹 생성
-        set shellCmd to "curl -s http://localhost:11434/api/generate -d '{" & ¬
-            "\"model\": \"qwen3.5:35b-a3b-q4_K_M\"," & ¬
-            "\"prompt\": \"다음 문서를 분석하고 JSON으로 응답해줘.\\n" & ¬
+        -- Step 1: Mac mini MLX 35B → 태그 + 분류 대상 DB/그룹 생성
+        set shellCmd to "curl -s http://localhost:8800/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{" & ¬
+            "\"model\": \"mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit\"," & ¬
+            "\"messages\": [{\"role\":\"user\",\"content\":\"다음 문서를 분석하고 JSON으로 응답해줘.\\n" & ¬
             "{\\\"tags\\\": [최대5개_한글태그],\\n" & ¬
             " \\\"domain_db\\\": \\\"DB이름\\\",\\n" & ¬
             " \\\"sub_group\\\": \\\"하위그룹경로\\\"}\\n\\n" & ¬
@@ -910,11 +910,10 @@ tell application id "DNtp"
 end tell
 
 -- AI로 액션 아이템 추출
-set extractCmd to "curl -s http://localhost:11434/api/generate -d '{" & ¬
-    "\"model\":\"qwen3.5:35b-a3b-q4_K_M\"," & ¬
-    "\"prompt\":\"다음 텍스트에서 할 일(TODO)만 추출해서 " & ¬
-    "한 줄에 하나씩 출력해줘:\\n" & docText & "\"," & ¬
-    "\"stream\":false}'"
+set extractCmd to "curl -s http://localhost:8800/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{" & ¬
+    "\"model\":\"mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit\"," & ¬
+    "\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"다음 텍스트에서 할 일(TODO)만 추출해서 " & ¬
+    "한 줄에 하나씩 출력해줘:\\n" & docText & "\"}]}'"
 set aiResult to do shell script extractCmd
 
 -- OmniFocus에 작업 생성
@@ -1325,7 +1324,7 @@ OmniFocus                      0.5GB      낮음
 OmniPlan                       0.5GB      낮음
 OmniOutliner                   0.3GB      낮음
 OmniGraffle                    0.5GB      낮음
-Ollama (Qwen3.5-35B-A3B 4Q)   ~20GB      중간         MoE: 3B만 활성
+MLX (Qwen3.5-35B-A3B 4bit)    ~20GB      중간         MoE: 3B만 활성
 ChromaDB                       1-2GB      낮음
 Roon Core                      2-4GB      낮음
 Komga                          0.5GB      낮음

scripts/pkm_utils.py

@@ -105,17 +105,22 @@ def run_applescript_inline(script: str) -> str:
         raise RuntimeError("AppleScript 타임아웃 (인라인)")
 
 
-def ollama_generate(prompt: str, model: str = "qwen3.5:35b-a3b-q4_K_M",
-                    host: str = "http://localhost:11434") -> str:
-    """Ollama API 호출"""
+def llm_generate(prompt: str, model: str = "mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit",
+                 host: str = "http://localhost:8800") -> str:
+    """MLX 서버 API 호출 (OpenAI 호환)"""
     import requests
-    resp = requests.post(f"{host}/api/generate", json={
+    resp = requests.post(f"{host}/v1/chat/completions", json={
         "model": model,
-        "prompt": prompt,
-        "stream": False
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "temperature": 0.3,
+        "max_tokens": 1024,
     }, timeout=120)
     resp.raise_for_status()
-    return resp.json().get("response", "")
+    return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+
+
+# 하위호환 별칭
+ollama_generate = llm_generate
 
 
 def count_log_errors(log_file: Path, since_hours: int = 24) -> int: