Screen Pipe
Screenpipe ist eine "local-first"-App, die kontinuierlich Ihren Bildschirm und Audio aufzeichnet, durchsuchbaren Kontext extrahiert (Barrierefreiheitstext, OCR, Transkripte) und diesen über eine lokale API und einen MCP-Server bereitstellt, damit KI-Agenten Ihre Arbeitshistorie über Modelle und Betriebssysteme hinweg nutzen können.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Oct 10, 2026
Screen Pipe Monatliche Traffic-Trends
Screen Pipe verzeichnete einen 12,2%igen Anstieg der Besuche auf 48.786 Besuche. Die Betonung auf Datenschutz und hochwertige Bildschirmaufzeichnungsfunktionen hat wahrscheinlich zu diesem Wachstum beigetragen, da es als führende Alternative zu Rewind AI hervorgehoben wird, insbesondere für Benutzer, die Wert auf visuelle Dokumentation und lokale Datenverarbeitung legen.
Was ist Screen Pipe
Screenpipe ist eine KI-„Arbeitsspeicher“-Plattform für macOS, Windows und Linux, die erfasst, was auf Ihrem Computer passiert – Bildschirmaktivität, App-Kontext und Audio –, sodass Sie später basierend auf echten Beweisen Ihrer Arbeit suchen, abrufen und automatisieren können. Es wurde entwickelt, um die Rohhistorie standardmäßig lokal zu speichern, während diese Historie dennoch für Assistenten und Workflows über eine lokale Datenbank und entwicklerfreundliche Schnittstellen wie eine REST-API und einen MCP-Server nutzbar gemacht wird.
Hauptfunktionen von Screen Pipe
Screenpipe ist eine "KI-Gedächtnis"-Desktop-App und ein Framework, das lokal zuerst arbeitet und kontinuierlich Ihren Bildschirm und Ton aufzeichnet, Text auf dem Bildschirm extrahiert (über Barrierefreiheits-APIs mit OCR-Fallback), Sprache transkribiert und diese Historie über eine lokale REST-API und einen MCP-Server durchsuchbar und für KI-Assistenten nutzbar macht. Es ermöglicht die Suche in natürlicher Sprache nach dem, was Sie gesehen/gehört haben, unterstützt geplante autonome Workflows ("Pipes"), die Tage zusammenfassen, Besprechungsnotizen entwerfen, mit Tools wie Obsidian synchronisieren und vieles mehr können, und beinhaltet deterministische, pro-Pipe-Berechtigungskontrollen (z.B. App-/Fenster-/URL-/Inhaltstyp-Scoping), um sensible Daten fernzuhalten und unsichere Aktionen zu verhindern – während die Rohhistorie standardmäßig auf dem Gerät verbleibt.
24/7 Bildschirm- + Audioaufnahme (lokal): Zeichnet kontinuierlich Bildschirmaktivitäten und Audio auf, extrahiert Text über Barrierefreiheits-APIs mit OCR-Fallback und erstellt lokale Audiotranskripte; Daten werden standardmäßig auf Ihrem Computer (z.B. unter ~/.screenpipe/) gespeichert.
KI-gestützte Suche in Ihrer Arbeitshistorie: Suchen Sie in natürlicher Sprache nach dem, was Sie gesehen oder gehört haben, springen Sie zu exakten Momenten mit Screenshots und extrahiertem Text und spielen Sie Audio für bestimmte Zeitbereiche ab.
Lokale REST-API + MCP-Server für KI-Assistenten: Stellt Ihre erfasste Historie über eine lokale API (üblicherweise http://localhost:3030) und einen MCP-Server bereit, sodass Tools wie ChatGPT, Claude, Cursor oder andere MCP-kompatible Agenten Ihren geräteinternen Kontext abfragen können.
Pipes: geplante KI-Agenten und Automatisierungen: Installieren oder erstellen Sie "Pipes" (Markdown-definierte Agenten mit Prompts und Zeitplänen), die tägliche Zusammenfassungen, Besprechungsnotizen, Zeitaufschlüsselungen generieren, mit Wissensdatenbanken synchronisieren und Workflows ausführen können, indem sie Ihre Bildschirmdaten abfragen und genehmigte APIs aufrufen.
Deterministisches Berechtigungssystem für sicheren Datenzugriff: Pro-Pipe, YAML-basierte Erlaubnis-/Verweigerungskontrollen (z.B. allow-apps, deny-apps, deny-windows, allow-content-types, time-range, days, allow-raw-sql, allow-frames) beschränken, worauf die KI zugreifen kann; die Durchsetzung wird als mehrschichtig und nicht prompt-basiert beschrieben.
Team-/Unternehmensbereitstellungskontrollen: Unterstützt Unternehmensrollouts mit zentraler Konfiguration und verwalteten Workflows; Administratoren können Erfassungsrichtlinien und Pipe-Berechtigungen verwalten, während erfasste Daten je nach Speicher-/Freigabekonfiguration auf den Geräten der Mitarbeiter verbleiben können.
Anwendungsfälle von Screen Pipe
Besprechungsnotizen und Nachverfolgung (Wissensarbeiter): Verwenden Sie den erfassten Bildschirmkontext plus Audiotranskription, um automatisch Besprechungszusammenfassungen, Aktionspunkte und Follow-up-E-Mails zu entwerfen – basierend auf dem, was tatsächlich gezeigt und gesagt wurde.
Workflow-Entdeckung und SOP-Erstellung (Beratung/Betrieb): Analysieren Sie wiederholte Prozesse auf Bildschirmebene (z.B. Rechnungsabgleich), um Schritte abzubilden, manuelle Übergaben zu identifizieren und private Playbooks/SOPs sowie Automatisierungskandidaten zu generieren.
Zeiterfassung und tägliche/wöchentliche Berichterstattung (Einzelpersonen & Teams): Führen Sie geplante Pipes aus, die Ihren Tag zusammenfassen, Standup-Updates erstellen oder Zeitaufschlüsselungen über Apps und Projekte hinweg basierend auf tatsächlichen Nutzungsnachweisen generieren.
Audit-Trail und Kontext-Rückruf (projektintensive Rollen): Schnelles Abrufen von "Wo habe ich das gesehen?"-Informationen durchsuchen von Bildschirmtext, App-Namen und Browser-URLs und anschließendes Zurückspringen zum ursprünglichen Nachweis.
Sensible Umgebungen (Gesundheitswesen/regulierte Arbeit): PHI oder andere sensible Daten lokal halten, während Suche und Zusammenfassung weiterhin möglich sind; Erfassung/KI-Zugriff nach App/Fenster eingrenzen und geräteinterne Redaktion anwenden, um die Exposition zu reduzieren.
Automatisierung wiederkehrender Back-Office-Aufgaben (Finanzen/Verwaltung): Erstellen oder installieren Sie Pipes, die Ihre Bildschirmhistorie nutzen, um bei Aufgaben wie der Rechnungsbearbeitung zu helfen – z.B. Details aus E-Mails extrahieren, Tracker-Einträge entwerfen und Unstimmigkeiten kennzeichnen, während Genehmigungen den Menschen überlassen bleiben.
Vorteile
Standardmäßig lokal zuerst: Die Rohhistorie von Bildschirm/Audio kann auf dem Gerät verbleiben, wodurch die Abhängigkeit von Drittanbieter-Clouds für die Kernspeicherung reduziert wird.
Starke Automatisierungsoberfläche: Lokale API + MCP-Integration + geplante "Pipes" ermöglichen sowohl Such- als auch agentenbasierte Workflows über viele Tools hinweg.
Deterministische Zugriffskontrollen: Pro-Pipe-Erlaubnis-/Verweigerungsregeln und mehrschichtige Durchsetzung helfen, sensible Apps/Fenster/Inhalte aus dem KI-Kontext fernzuhalten.
Nachteile
Hoher Sensibilitäts-Fußabdruck: Die 24/7-Aufzeichnung von Bildschirm und Audio kann Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Compliance und internen Richtlinien aufwerfen, selbst wenn sie lokal gespeichert wird.
Alpha-Stadium Stabilität/UX-Risiko: Quellen weisen auf häufige Updates und laufende Fehlerbehebungen hin, was auf potenzielle Zuverlässigkeits- und Einrichtungsreibung hindeutet.
Kommerzielle Lizenzbeschränkungen: Quelloffen mit erlaubter persönlicher nicht-kommerzieller Nutzung; kommerzielle Nutzung erfordert eine Lizenz.
Wie verwendet man Screen Pipe
1) Screenpipe installieren: Laden Sie Screenpipe für Ihr Betriebssystem (macOS/Windows/Linux) von der offiziellen Website herunter und installieren Sie es. Screenpipe ist "local-first" und speichert erfasste Daten standardmäßig auf Ihrem Computer.
2) Screenpipe starten und Aufzeichnungsberechtigungen aktivieren: Öffnen Sie die Desktop-App und erteilen Sie die erforderlichen Betriebssystemberechtigungen für die Bildschirmaufnahme und Mikrofon-/Audioaufnahme, damit Screenpipe Bildschirmaktivitäten aufzeichnen und Audio transkribieren kann.
3) Beginnen Sie mit der Aufzeichnung Ihrer Arbeitshistorie: Lassen Sie Screenpipe im Hintergrund laufen, um Ihren Bildschirm (mithilfe von Barrierefreiheits-APIs mit OCR-Fallback) und Audio (mit Transkription) kontinuierlich zu erfassen. Ihre Historie wird lokal gespeichert (üblicherweise unter ~/.screenpipe/).
4) Suchen und spulen Sie Ihre Historie in der App zurück: Verwenden Sie die Such-/Zeitleistenfunktion der App, um zu finden, was Sie zuvor gesehen oder gehört haben. Klicken Sie auf einen Moment, um den Screenshot und den extrahierten Text anzuzeigen und Audio für den ausgewählten Zeitraum wiederzugeben.
5) Verwenden Sie die lokale REST-API für den programmatischen Zugriff: Fragen Sie Ihre erfassten Bildschirmaufnahmen, extrahierten Bildschirmtexte und Audiotranskriptionen über HTTP-Endpunkte der lokalen API ab (typischerweise http://localhost:3030). Verwenden Sie dies, um Ihre eigenen Tools und Integrationen zu erstellen.
6) KI-Agenten über den MCP-Server verbinden: Führen Sie den MCP-Server aus, damit KI-Assistenten/Agenten Ihre Screenpipe-Historie als Kontext abfragen können. Die Dokumentation ist unter docs.screenpi.pe/mcp-server verfügbar, und Sie können ihn starten mit: npx -y screenpipe-mcp.
7) Verwenden Sie die CLI zur Verwaltung von Screenpipe-Aufgaben: Führen Sie Screenpipe-Befehle vom Terminal aus über die CLI aus: npx -y screenpipe@latest <command>. Verwenden Sie dies für Setup- und Workflow-Automatisierungsaufgaben, die von der CLI unterstützt werden.
8) Erstellen Sie eine „Pipe“ (geplante KI-Aufgabe) zur Automatisierung von Workflows: Erstellen Sie eine Pipe (einen geplanten KI-Agenten), die durch eine Markdown-Datei (pipe.md) definiert wird, die einen Prompt und einen Zeitplan enthält. Pipes können Ihre Bildschirm-/Audiohistorie abfragen, APIs aufrufen, Dateien schreiben und Aktionen ausführen.
9) Legen Sie fest, worauf die KI zugreifen kann (Datenschutz & Berechtigungen): Konfigurieren Sie die Zugriffssteuerung pro Pipe mithilfe von YAML-Frontmatter-Feldern wie allow-apps, deny-apps, deny-windows, allow-content-types, time-range, days, allow-raw-sql und allow-frames, um deterministisch einzuschränken, welche Daten der Agent lesen kann.
10) Vorlagen und bestehende Open-Source-Pipes wiederverwenden: Wenn Sie eine Pipe erstellen, bietet Screenpipe eine nützliche Vorlage mit Beispielfunktionen/-komponenten und wiederverwendbaren Prompts. Sie können auch bestehende Open-Source-Pipes durchsuchen und diese forken/darauf aufbauen.
11) Eine App/einen Agenten erstellen, der aktuelle Aktivitäten abfragt (Beispielmuster): Fragen Sie in Ihrer App ein Zeitfenster (z.B. die letzten 5 Minuten) von Screenpipe ab und speisen Sie die Ergebnisse dann in Ihr LLM ein. Das in der Dokumentation gezeigte Beispielmuster verwendet @screenpipe/js, um queryScreenpipe({ startTime, limit, contentType }) aufzurufen und dann eine LLM-Antwort zu streamen.
12) (Optional) Einführung in ein Team (Unternehmen): Für Teameinsätze nutzen Sie Unternehmensfunktionen für die zentrale Konfiguration und verwaltete Workflows. Der Administratorzugriff auf erfasste Daten hängt von den konfigurierten Speicher-/Freigabepfaden ab; die reine Sitzverwaltung teilt den Kontext nicht automatisch zwischen Teammitgliedern.
Screen Pipe FAQs
Screenpipe zeichnet Bildschirmaktivitäten und Audio auf, damit Ihre KI Ihren Arbeitsverlauf als Kontext nutzen kann. Es läuft unter macOS, Windows und Linux und bietet eine lokale REST-API sowie einen MCP-Server, damit Agenten Ihren Verlauf abfragen können.
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