Screen Pipe
Screenpipe 是一款本地优先的应用程序，它持续记录您的屏幕和音频，提取可搜索的上下文（辅助功能文本、OCR、转录），并通过本地 API 和 MCP 服务器公开，以便 AI 代理可以在不同模型和操作系统上使用您的工作历史。
https://screenpi.pe/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年10月10日
Screen Pipe 月度流量趋势
Screen Pipe 的访问量增长了12.2%，达到48,786次访问。对隐私和高质量屏幕录制功能的重视可能促进了这一增长，因为它被视为 Rewind AI 的主要替代品，特别是对于重视视觉记录和本地数据处理的用户来说。
什么是 Screen Pipe
Screenpipe 是一个适用于 macOS、Windows 和 Linux 的 AI“工作记忆”平台，它能捕获您计算机上发生的一切——屏幕活动、应用上下文和音频——这样您就可以根据真实的工作证据进行搜索、回忆和自动化。它旨在默认将原始历史记录保存在本地，同时通过本地数据库和开发者友好的接口（如 REST API 和 MCP 服务器）使该历史记录可用于助手和工作流程。
Screen Pipe 的主要功能
Screenpipe 是一款本地优先的“AI 记忆”桌面应用程序和框架，可持续捕获您的屏幕和音频，提取屏幕文本（通过辅助功能 API，并带有 OCR 回退），转录语音，并通过本地 REST API 和 MCP 服务器使这些历史记录可搜索并可供 AI 助手使用。它支持对您所见/所闻进行自然语言搜索，支持计划的自主工作流（“管道”），可以总结日常事务、起草会议记录、同步到 Obsidian 等工具，等等。它还包括确定性的、基于每个管道的权限控制（例如，应用程序/窗口/URL/内容类型范围），以防止敏感数据外泄并防止不安全的操作——同时默认将原始历史记录保留在设备上。
24/7 屏幕 + 音频捕获（本地）: 持续记录屏幕活动和音频，通过辅助功能 API 提取文本，并带有 OCR 回退，并生成本地音频转录；数据默认存储在您的机器上（例如，在 ~/.screenpipe/ 下）。
AI 驱动的工作历史搜索: 使用自然语言搜索您所见或所闻的内容，通过屏幕截图和提取的文本跳转到精确时刻，并回放特定时间范围的音频。
本地 REST API + MCP 服务器，用于 AI 助手: 通过本地 API（通常是 http://localhost:3030）和 MCP 服务器公开您捕获的历史记录，以便 ChatGPT、Claude、Cursor 或其他 MCP 兼容代理等工具可以查询您的设备上下文。
管道：计划的 AI 代理和自动化: 安装或编写“管道”（带有提示和计划的 Markdown 定义代理），这些管道可以生成每日摘要、会议记录、时间细分，同步到知识库，并通过查询您的屏幕数据和调用批准的 API 来执行工作流。
用于安全数据访问的确定性权限系统: 基于每个管道的 YAML 允许/拒绝控制（例如，allow-apps、deny-apps、deny-windows、allow-content-types、time-range、days、allow-raw-sql、allow-frames）限制 AI 可以访问的内容；强制执行被描述为多层而非基于提示。
团队/企业部署控制: 支持企业部署，具有中央配置和托管工作流；管理员可以管理捕获策略和管道权限，而捕获的数据可以根据存储/共享配置保留在员工设备上。
Screen Pipe 的使用场景
会议记录和跟进（知识工作者）: 利用捕获的屏幕上下文和音频转录，根据实际显示和讲述的内容，自动起草会议摘要、行动项目和跟进电子邮件。
工作流发现和 SOP 创建（咨询/运营）: 分析重复的屏幕级流程（例如，发票核对），以绘制步骤图、识别手动交接，并生成私有操作手册/SOP 和自动化候选方案。
时间跟踪和每日/每周报告（个人和团队）: 运行计划的管道，根据实际使用证据总结您的一天，生成站会更新，或生成跨应用程序和项目的时间细分。
审计追踪和上下文回忆（项目繁重型角色）: 通过搜索屏幕文本、应用程序名称和浏览器 URL，快速检索“我在哪里看到过那个？”的信息，然后跳回到原始证据。
敏感环境（医疗保健/受监管工作）: 在允许搜索和摘要的同时，将 PHI 或其他敏感数据保留在本地；按应用程序/窗口范围捕获/AI 访问，并应用设备内编辑以减少暴露。
自动化重复的后台任务（财务/行政）: 构建或安装管道，利用您的屏幕历史记录协助处理发票处理等任务——例如，从电子邮件中提取详细信息、起草跟踪器条目、标记不匹配项，同时将审批留给人工。
优点
默认本地优先：原始屏幕/音频历史记录可以保留在设备上，减少对第三方云进行核心内存存储的依赖。
强大的自动化界面：本地 API + MCP 集成 + 计划的“管道”支持跨多种工具的搜索和代理工作流。
确定性访问控制：基于每个管道的允许/拒绝规则和多层强制执行有助于防止敏感应用程序/窗口/内容进入 AI 上下文。
缺点
高敏感度足迹：24/7 记录屏幕和音频可能会引发隐私、合规性和内部政策问题，即使是本地存储。
Alpha 阶段稳定性/用户体验风险：消息来源表明频繁更新和持续的错误修复，这意味着潜在的可靠性和设置摩擦。
商业许可限制：源代码可用，允许个人非商业用途；商业用途需要许可。
如何使用 Screen Pipe
1) 安装 Screenpipe: 从官方网站下载并安装适用于您的操作系统的 Screenpipe（macOS/Windows/Linux）。Screenpipe 默认本地优先，并将捕获的数据存储在您的机器上。
2) 启动 Screenpipe 并启用捕获权限: 打开桌面应用程序并授予屏幕捕获和麦克风/音频捕获所需的操作系统权限，以便 Screenpipe 可以记录屏幕活动并转录音频。
3) 开始记录您的工作历史: 让 Screenpipe 在后台运行，持续捕获您的屏幕（使用带有 OCR 回退的辅助功能 API）和音频（带转录）。您的历史记录保存在本地（通常在 ~/.screenpipe/ 下）。
4) 在应用程序中搜索和回溯您的历史记录: 使用应用程序的搜索/时间线查找您之前看到或听到的内容。点击某个时刻以查看屏幕截图和提取的文本，并播放选定时间段的音频。
5) 使用本地 REST API 进行程序化访问: 通过本地 API（通常是 http://localhost:3030）上的 HTTP 端点查询您捕获的屏幕录像、提取的屏幕文本和音频转录。使用它来构建您自己的工具和集成。
6) 通过 MCP 服务器连接 AI 代理: 运行 MCP 服务器，以便 AI 助手/代理可以查询您的 Screenpipe 历史记录作为上下文。文档可在 docs.screenpi.pe/mcp-server 找到，您可以使用以下命令启动它：npx -y screenpipe-mcp。
7) 使用 CLI 管理 Screenpipe 任务: 使用 CLI 从终端运行 Screenpipe 命令：npx -y screenpipe@latest <command>。将其用于 CLI 支持的设置和工作流程自动化任务。
8) 创建一个“管道”（计划的 AI 任务）以自动化工作流程: 创建一个由 Markdown 文件（pipe.md）定义的管道（一个计划的 AI 代理），该文件包含提示和计划。管道可以查询您的屏幕/音频历史记录、调用 API、写入文件并执行操作。
9) 限制 AI 可以访问的内容（隐私和权限）: 使用 YAML frontmatter 字段（例如 allow-apps、deny-apps、deny-windows、allow-content-types、time-range、days、allow-raw-sql 和 allow-frames）配置每个管道的访问控制，以确定性地限制代理可以读取的数据。
10) 重用模板和现有的开源管道: 当您创建管道时，Screenpipe 提供了一个有用的模板，其中包含示例函数/组件和可重用提示。您还可以浏览现有的开源管道并进行分支/构建。
11) 构建一个查询最近活动的应用程序/代理（示例模式）: 在您的应用程序中，从 Screenpipe 查询一个时间窗口（例如，最近 5 分钟），然后将结果输入到您的 LLM 中。文档中显示的示例模式使用 @screenpipe/js 来 queryScreenpipe({ startTime, limit, contentType })，然后流式传输 LLM 响应。
12) (可选) 向团队推广（企业版）: 对于团队部署，使用企业功能进行中央配置和管理工作流程。管理员对捕获数据的访问取决于配置的存储/共享路径；仅座位管理不会自动在队友之间共享上下文。
Screen Pipe 常见问题
Screenpipe 记录屏幕活动和音频，以便您的 AI 可以将您的工作历史记录用作上下文。它可在 macOS、Windows 和 Linux 上运行，并提供本地 REST API 和 MCP 服务器，以便代理可以查询您的历史记录。
Screen Pipe 网站分析
Screen Pipe 流量和排名
16.1K
每月访问量
#1384536
全球排名
#8473
类别排名
流量趋势：Sep 2024-Jun 2025
Screen Pipe 用户洞察
00:01:14
平均访问时长
2.01
每次访问页数
44.09%
用户跳出率
Screen Pipe 的热门地区
US: 42.79%
IN: 30.26%
CN: 16.17%
DE: 2.76%
ES: 2.57%
Others: 5.46%
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