Screen Pipe
Screenpipe는 화면과 오디오를 지속적으로 기록하고, 검색 가능한 컨텍스트(접근성 텍스트, OCR, 전사)를 추출하며, 로컬 API 및 MCP 서버를 통해 노출하여 AI 에이전트가 모델 및 OS 전반에서 작업 기록을 사용할 수 있도록 하는 로컬 우선 앱입니다.
https://screenpi.pe/?utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Oct 10, 2026
Screen Pipe 월간 트래픽 동향
Screen Pipe는 방문자 수가 12.2% 증가하여 48,786회 방문을 기록했습니다. 프라이버시 중시와 고품질 화면 녹화 기능이 이러한 성장에 기여했을 것으로 보이며, 특히 시각적 기록과 로컬 데이터 처리를 중요시하는 사용자들에게 Rewind AI의 주요 대안으로 부각되고 있습니다.
Screen Pipe이란?
Screenpipe는 macOS, Windows 및 Linux용 AI "작업 메모리" 플랫폼으로, 컴퓨터에서 발생하는 일(화면 활동, 앱 컨텍스트 및 오디오)을 캡처하여 나중에 실제 작업 증거를 기반으로 검색, 회상 및 자동화할 수 있도록 합니다. 이 도구는 기본적으로 원시 기록을 로컬에 유지하면서 로컬 데이터베이스와 REST API 및 MCP 서버와 같은 개발자 친화적인 인터페이스를 통해 해당 기록을 어시스턴트 및 워크플로에 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
Screen Pipe의 주요 기능
Screenpipe는 로컬 우선 "AI 메모리" 데스크톱 앱이자 프레임워크로, 화면과 오디오를 지속적으로 캡처하고, 화면 텍스트를 추출하며(OCR 폴백이 있는 접근성 API를 통해), 음성을 전사하고, 이 기록을 로컬 REST API 및 MCP 서버를 통해 AI 비서가 검색하고 사용할 수 있도록 합니다. 이 앱은 사용자가 보고 들은 내용을 자연어로 검색할 수 있게 하고, 요약, 회의록 초안 작성, Obsidian과 같은 도구와의 동기화 등을 수행할 수 있는 예약된 자율 워크플로("파이프")를 지원하며, 민감한 데이터를 제외하고 안전하지 않은 작업을 방지하기 위한 결정론적, 파이프별 권한 제어(예: 앱/창/URL/콘텐츠 유형 범위 지정)를 포함합니다. 이 모든 것은 기본적으로 원시 기록을 장치에 보관합니다.
24/7 화면 + 오디오 캡처 (로컬): 화면 활동 및 오디오를 지속적으로 기록하고, OCR 폴백이 있는 접근성 API를 통해 텍스트를 추출하며, 로컬 오디오 전사를 생성합니다. 데이터는 기본적으로 사용자 컴퓨터(예: ~/.screenpipe/ 아래)에 저장됩니다.
작업 기록에 대한 AI 기반 검색: 자연어를 사용하여 보고 들은 내용을 검색하고, 스크린샷 및 추출된 텍스트로 정확한 순간으로 이동하며, 특정 시간 범위에 대한 오디오를 재생합니다.
AI 비서를 위한 로컬 REST API + MCP 서버: 로컬 API(일반적으로 http://localhost:3030) 및 MCP 서버를 통해 캡처된 기록을 노출하여 ChatGPT, Claude, Cursor 또는 기타 MCP 호환 에이전트와 같은 도구가 장치 내 컨텍스트를 쿼리할 수 있도록 합니다.
파이프: 예약된 AI 에이전트 및 자동화: 일일 요약, 회의록, 시간 분석을 생성하고, 지식 기반과 동기화하며, 화면 데이터를 쿼리하고 승인된 API를 호출하여 워크플로를 실행할 수 있는 "파이프"(프롬프트 및 일정이 있는 마크다운 정의 에이전트)를 설치하거나 작성합니다.
안전한 데이터 액세스를 위한 결정론적 권한 시스템: 파이프별 YAML 기반 허용/거부 제어(예: allow-apps, deny-apps, deny-windows, allow-content-types, time-range, days, allow-raw-sql, allow-frames)는 AI가 액세스할 수 있는 것을 제한합니다. 적용은 다층적이며 프롬프트 기반이 아닌 것으로 설명됩니다.
팀/엔터프라이즈 배포 제어: 중앙 집중식 구성 및 관리형 워크플로를 통해 엔터프라이즈 롤아웃을 지원합니다. 관리자는 캡처 정책 및 파이프 권한을 관리할 수 있으며, 캡처된 데이터는 저장/공유 구성에 따라 직원 장치에 남아 있을 수 있습니다.
Screen Pipe의 사용 사례
회의록 및 후속 조치 (지식 근로자): 캡처된 화면 컨텍스트와 오디오 전사를 사용하여 실제로 표시되고 언급된 내용을 기반으로 회의 요약, 실행 항목 및 후속 이메일을 자동으로 초안 작성합니다.
워크플로 발견 및 SOP 생성 (컨설팅/운영): 반복되는 화면 수준 프로세스(예: 송장 조정)를 분석하여 단계를 매핑하고, 수동 인계 지점을 식별하며, 비공개 플레이북/SOP 및 자동화 후보를 생성합니다.
시간 추적 및 일일/주간 보고 (개인 및 팀): 실제 사용 증거를 기반으로 하루를 요약하고, 스탠드업 업데이트를 생성하거나, 앱 및 프로젝트 전반에 걸쳐 시간 분석을 생성하는 예약된 파이프를 실행합니다.
감사 추적 및 컨텍스트 회상 (프로젝트 중심 역할): 화면 텍스트, 앱 이름 및 브라우저 URL을 검색하여 "그것을 어디서 봤지?" 정보를 빠르게 검색한 다음 원본 증거로 돌아갑니다.
민감한 환경 (의료/규제 작업): PHI 또는 기타 민감한 데이터를 로컬에 유지하면서 검색 및 요약을 가능하게 합니다. 앱/창별로 캡처/AI 액세스 범위를 지정하고 장치 내 수정 기능을 적용하여 노출을 줄입니다.
반복적인 백오피스 작업 자동화 (금융/관리): 송장 처리와 같은 작업을 지원하기 위해 화면 기록을 사용하는 파이프를 구축하거나 설치합니다. 예를 들어, 이메일에서 세부 정보를 추출하고, 추적기 항목 초안을 작성하고, 불일치를 표시하면서 승인은 사람에게 맡깁니다.
장점
기본적으로 로컬 우선: 원시 화면/오디오 기록은 장치에 남아 있을 수 있으므로 핵심 메모리 저장소를 위한 타사 클라우드에 대한 의존도를 줄입니다.
강력한 자동화 표면: 로컬 API + MCP 통합 + 예약된 "파이프"는 많은 도구에서 검색 및 에이전트 워크플로를 모두 가능하게 합니다.
결정론적 액세스 제어: 파이프별 허용/거부 규칙 및 다층 적용은 민감한 앱/창/콘텐츠를 AI 컨텍스트에서 제외하는 데 도움이 됩니다.
단점
높은 민감도 발자국: 화면 및 오디오를 24시간 내내 기록하는 것은 로컬에 저장되더라도 개인 정보 보호, 규정 준수 및 내부 정책 문제를 야기할 수 있습니다.
알파 단계 안정성/UX 위험: 소스에 따르면 잦은 업데이트와 지속적인 버그 수정이 있어 잠재적인 신뢰성 및 설정 마찰을 암시합니다.
상업적 라이선스 제약: 개인 비상업적 사용이 허용되는 소스 사용 가능; 상업적 사용은 라이선스가 필요합니다.
Screen Pipe 사용 방법
1) Screenpipe 설치: 공식 사이트에서 OS(macOS/Windows/Linux)용 Screenpipe를 다운로드하여 설치합니다. Screenpipe는 로컬 우선이며 캡처된 데이터를 기본적으로 컴퓨터에 저장합니다.
2) Screenpipe 실행 및 캡처 권한 활성화: 데스크톱 앱을 열고 Screenpipe가 화면 활동을 기록하고 오디오를 전사할 수 있도록 화면 캡처 및 마이크/오디오 캡처에 필요한 OS 권한을 부여합니다.
3) 작업 기록 녹화 시작: Screenpipe가 백그라운드에서 실행되도록 하여 화면(OCR 대체 기능이 있는 접근성 API 사용) 및 오디오(전사 기능 포함)를 지속적으로 캡처합니다. 기록은 로컬에 저장됩니다(일반적으로 ~/.screenpipe/ 아래).
4) 앱에서 기록 검색 및 되감기: 앱의 검색/타임라인을 사용하여 이전에 보거나 들었던 내용을 찾습니다. 순간을 클릭하여 스크린샷 및 추출된 텍스트를 보고, 선택한 기간 동안 오디오를 재생합니다.
5) 프로그래밍 방식 액세스를 위해 로컬 REST API 사용: 로컬 API(일반적으로 http://localhost:3030)의 HTTP 엔드포인트를 통해 캡처된 화면 녹화, 추출된 화면 텍스트 및 오디오 전사를 쿼리합니다. 이를 사용하여 자신만의 도구 및 통합을 구축합니다.
6) MCP 서버를 통해 AI 에이전트 연결: AI 어시스턴트/에이전트가 Screenpipe 기록을 컨텍스트로 쿼리할 수 있도록 MCP 서버를 실행합니다. 문서는 docs.screenpi.pe/mcp-server에서 사용할 수 있으며, npx -y screenpipe-mcp를 사용하여 시작할 수 있습니다.
7) CLI를 사용하여 Screenpipe 작업 관리: CLI를 사용하여 터미널에서 Screenpipe 명령을 실행합니다: npx -y screenpipe@latest <command>. CLI에서 지원하는 설정 및 워크플로 자동화 작업에 사용합니다.
8) 워크플로를 자동화하기 위해 "파이프"(예약된 AI 작업) 생성: 프롬프트 및 일정을 포함하는 마크다운 파일(pipe.md)로 정의된 파이프(예약된 AI 에이전트)를 생성합니다. 파이프는 화면/오디오 기록을 쿼리하고, API를 호출하고, 파일을 작성하고, 작업을 수행할 수 있습니다.
9) AI가 액세스할 수 있는 범위 지정 (개인 정보 보호 및 권한): allow-apps, deny-apps, deny-windows, allow-content-types, time-range, days, allow-raw-sql 및 allow-frames와 같은 YAML 프론트매터 필드를 사용하여 파이프별 액세스 제어를 구성하여 에이전트가 읽을 수 있는 데이터를 결정론적으로 제한합니다.
10) 템플릿 및 기존 오픈 소스 파이프 재사용: 파이프를 생성할 때 Screenpipe는 샘플 함수/구성 요소 및 재사용 가능한 프롬프트가 포함된 유용한 템플릿을 제공합니다. 기존 오픈 소스 파이프를 찾아 포크/구축할 수도 있습니다.
11) 최근 활동을 쿼리하는 앱/에이전트 구축 (예시 패턴): 앱에서 Screenpipe에서 시간 창(예: 지난 5분)을 쿼리한 다음 결과를 LLM에 공급합니다. 문서에 표시된 예시 패턴은 @screenpipe/js를 사용하여 queryScreenpipe({ startTime, limit, contentType })를 쿼리한 다음 LLM 응답을 스트리밍합니다.
12) (선택 사항) 팀에 배포 (기업): 팀 배포의 경우 중앙 집중식 구성 및 관리형 워크플로를 위한 엔터프라이즈 기능을 사용합니다. 캡처된 데이터에 대한 관리자 액세스는 구성된 스토리지/공유 경로에 따라 달라집니다. 좌석 관리만으로는 팀원 간에 컨텍스트가 자동으로 공유되지 않습니다.
Screen Pipe 자주 묻는 질문
Screenpipe는 화면 활동과 오디오를 기록하여 AI가 작업 기록을 컨텍스트로 사용할 수 있도록 합니다. macOS, Windows 및 Linux에서 실행되며, 에이전트가 기록을 쿼리할 수 있도록 로컬 REST API와 MCP 서버를 제공합니다.
Screen Pipe 웹사이트 분석
Screen Pipe 트래픽 및 순위
16.1K
월간 방문자 수
#1384536
전 세계 순위
#8473
카테고리 순위
트래픽 트렌드: Sep 2024-Jun 2025
Screen Pipe 사용자 인사이트
00:01:14
평균 방문 시간
2.01
방문당 페이지 수
44.09%
사용자 이탈률
Screen Pipe의 상위 지역
US: 42.79%
IN: 30.26%
CN: 16.17%
DE: 2.76%
ES: 2.57%
Others: 5.46%
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