Screenpipe
本地优先的屏幕与音频记录工具，为 AI 代理提供可搜索的个人记忆。
证据显示：README 明确说明数据默认本地存储，提供可选的加密同步和本地 AI 支持，并披露了遥测（PostHog、Sentry）和云功能的数据流向。Pipes 有基于 YAML 的权限控制，但未提供用户确认机制。依赖管理使用固定版本和 git 引用，但未提供漏洞扫描证据。外部影响包括网络请求（遥测、云功能），但未提供回滚机制。来源归属：许可证和作者信息明确，但发布者未验证。扣分：用户确认机制缺失，依赖安全证据不足，回滚机制未提及。
证据显示：README 和测试文件描述了一致的架构和功能，但未提供执行结果。依赖可用性：使用固定版本和 git 引用，但未提供可用性保证。失败消息：测试文件检查错误状态，但未提供用户可见的错误消息。扣分：依赖可用性证据不足，失败消息未明确。
证据显示：README 描述了多种受众（知识工作者、开发者、研究人员等）和场景（会议记录、搜索、自动化）。能力边界：Pipes 有权限控制，但未明确所有限制。触发精度：Pipes 有调度和权限，但未提供精确触发条件。环境适配：支持多平台，但未提供系统要求细节。扣分：触发精度证据不足，环境适配细节有限。
证据显示：README 提供了详细的信息架构，包括安装、使用、API 示例和 FAQ。安装说明清晰，但未提供详细的系统要求。命名稳定性：版本号存在，但未提供命名约定。示例和 FAQ 丰富。已知限制：未明确列出。许可证：明确为商业许可证，但元数据为 NOASSERTION。版本控制：有版本号，但未提供变更日志。维护责任：有作者和联系方式，但未明确维护政策。扣分：命名稳定性、已知限制、版本控制证据不足。
证据显示：输出可用性：API 和 SDK 提供结构化输出。边际价值：与替代品相比有独特功能（本地、多平台、插件系统）。成本效益：定价明确，但未提供性能基准。扣分：成本效益证据不足。
证据显示：README 中的声明部分有文档支持，但未提供独立验证。交叉来源：未提供外部验证。事实与推断分离：未明确区分。扣分：缺乏独立验证和事实推断分离。
- 发布者身份未经验证，需谨慎对待。
- 依赖安全未提供漏洞扫描证据，建议审查依赖。
- 遥测默认启用，需注意隐私设置。
- 许可证为商业许可证，商业使用需付费。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
screenpipe 是一个源代码可用的桌面应用，持续捕获屏幕和音频，将你看到、说出和所做的内容转化为可搜索的本地记忆。它提供事件驱动的屏幕捕获、本地语音转文字（Whisper）、AI 搜索、时间线回放，以及一个基于 Markdown 的管道系统用于调度 AI 代理。它可作为 MCP 服务器运行，让 Claude Desktop 和 Cursor 等 AI 助手直接查询屏幕历史。所有数据默认本地存储，强调隐私和用户对数据的控制。该应用针对 macOS、Windows 和 Linux，需要订阅付费桌面应用，但源代码允许个人非商业使用。
screenpipe 监听操作系统事件（应用切换、点击、键入暂停、滚动），仅在屏幕变化时捕获截图，并将截图与可访问性树配对，不可用时回退到 OCR。它对系统音频和麦克风输入进行转录，使用本地 Whisper 或可选的 Deepgram 云服务，并支持说话人识别。捕获的数据存储在带有 FTS5 全文搜索的本地 SQLite 数据库中。它提供 REST API（默认在 localhost:3030），支持搜索、帧、音频、元素和健康检查。管道系统调度 AI 代理——使用 API 和工具执行的 markdown 文件，内建管道包括会议摘要、每日回顾、站会更新、时间分解和 AI 提示日志。它作为 MCP 服务器运行（screenpipe-mcp），并集成 Cursor、Claude Code 和 Cline 等 AI 编码助手。
- 知识工作者需要召回几天前在屏幕上看到或听到的内容，例如某个特定的文档或会议讨论。
- 开发者希望为 Cursor 或 Claude Code 等 AI 编码助手提供上下文，包括他们最近处理的代码和相关网页。
- 远程工作者想要自动会议记录和摘要，无需手动笔记。
- 有注意力缺陷多动症（ADHD）的人经常丢失标签页、文档和对话，可通过搜索找回。
- 团队希望部署 AI 工作流，如自动站会更新或时间跟踪，同时严格控制 AI 可访问的数据。
- 研究人员需要在大量基于屏幕的信息中搜索，如论文、聊天记录和代码片段。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 事件驱动的捕获将 CPU 使用率保持在 5-10%，存储需求约为每月 5-10 GB，远低于持续录制。
- 默认 100% 本地处理，支持本地 AI 模型（Ollama），无需账户，并提供可审计的源代码。
- 提供强大的管道系统，带有确定性的按管道 YAML 数据权限，执行三层强制机制。
- 支持 macOS、Windows 和 Linux，并捕获所有显示器。
- 通过 MCP 与主流 AI 助手无缝集成，包括 Claude Desktop 和 Cursor。
- 完整桌面应用需要订阅（标准版 $25/月，专业版 $50/座位/月，企业版 $150/座位/月）；源代码仅限个人非商业使用，商业使用需要许可证。
- 占用资源：内存使用量 0.5-3 GB，存储每月约 20 GB，可能对低端硬件造成负担。
- 平台支持有限：Linux 需要从源码构建，且某些功能（如系统音频捕获）可能依赖操作系统权限。
- 默认启用产品分析（PostHog）和崩溃报告（Sentry），可能需要手动禁用。
- 源代码可用，但面向生产的应用在付费墙后，自建可能无法获得所有功能或稳定性。
如何安装或部署这个 Agent？
下载桌面应用：访问 https://screenpipe.com/how-to-install?download=1 获取带自动更新的应用。或者使用 CLI：运行 npx screenpipe record 开始记录，然后运行 npx screenpipe setup 设置。对于 MCP，运行 claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcp@latest。
如何使用这个 Agent？
安装后，应用自动在后台记录。通过自然语言查询搜索屏幕历史，例如询问 Claude Desktop（通过 MCP）：“我过去五分钟看到了什么？”或“总结今天的对话。”要创建自定义自动化，请在 ~/.screenpipe/pipes/ 编写一个带有提示和计划的 markdown 管道文件。使用 REST API：GET http://localhost:3030/search?q=meeting+notes&content_type=all&limit=10 查询屏幕内容。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
该 README 将 screenpipe 与 Rewind.ai（Limitless）、Microsoft Recall 和 Granola 进行了对比。它指出自己提供源代码可用性、多平台支持（macOS、Windows、Linux）、100% 本地数据存储、多显示器捕获、本地 Whisper 音频转录、完整 REST API 和插件系统，而竞品往往缺乏这些功能。它还提到自己是 Rewind 和 Recall 的替代品。
常见问题
screenpipe 会向云端发送我的数据吗？
免费使用吗？
我能用它监控多个显示器吗？
如何确保 AI 代理不会访问敏感数据？
allow-apps、deny-apps、deny-windows 和 allow-content-types，以确定性地控制 AI 可访问的数据。强制在三个层面进行：技能门控、代理拦截和服务器中间件（使用每个管道独立的密码学令牌）。它不是基于提示的；即使代理被攻破也无法访问被拒绝的数据。