ScreenpipeFreie und offene lokale Bildschirm- und Audio-Überwachung zum Bauen von kontextbewussten AI-Anwendungen

4.8 (4)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Mai 2026

Productivity Open Source AI Agents Desktop API Local-First Developer Tools Privacy-First

Übersicht

Screenpipe ist eine Open-Source-Plattform, die kontinuierlich Bildschirmaktivitäten und Audio auf Ihrem Gerät aufzeichnet und alles lokal speichert, damit Entwickler KI-Anwendungen aufbauen können, die auf realem Benutzerkontext basieren. Durch die Indexierung von dem, was Sie sehen, hören und tun, bietet es eine reiche persönliche Datenebene, die Apps und Agenten abfragen können, ohne Informationen in die Cloud zu senden. Das Projekt richtet sich an Entwickler, die Produktivitätswerkzeuge, Memory-Assistenten, Meeting-Summarisierer und personalisierte Agenten erstellen. Es bietet APIs und ein Plugin-System, damit benutzerdefinierte Pipelines rohe Aufnahmen in durchsuchbaren Text, Transkripte und strukturierte Ereignisse umwandeln können, die nachgelagerte LLM-Workflows speisen. Da die gesamte Verarbeitung auf dem Computer des Benutzers stattfindet, legt Screenpipe großen Wert auf Datenschutz und Datenhoheit, während es durch community-gebaute Integrationen erweiterbar bleibt.

Hauptfunktionen

24/7 Bildschirm- und Audio-Überwachung
Lokale Speicherung und -verarbeitung
Optischer Erkennung und Spracherkennung
Plugin- und Pipelinenaufbau
APIs für die Abfrage des gefangenen Kontextes
Quellplattformen für Desktopgeräte

Preise

Modell: Free
Kategorie: MCP Servers
Bewertung: 4.8 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Erstellen Sie eine persönliche Erinnerungsassistentin

Nutzen Sie die fortlaufende Bildschirm- und Audioüberwachung, um eine AI-Assistentin zu erstellen, die alles erinnern kann, was Sie gesehen, gelesen oder besprochen haben, auf Ihrem gerät.

Automatisierte Versammlungsergebnisse

Nutzen Sie lokale Spracherkennung für die Übersetzung und Zusammenfassung von Versammlungen, ohne sensible Audioaufnahmen an Cloudanbieter zu senden.

Entwicklung kontextbewusster AI-Agenten

Entwickler können über APIs auf die gefangenen Bildschirm- und Audiokontexte zugreifen und kontextbewusste LLM-Ströme in echte Nutzertätigkeit einbetten und persönliche Agenten aufbauen.

Benutzerdefinierte Produktivitäts-Pipelines

Nutzen Sie den Pluginaufbau, um Rohaufzeichnungen in durchsuchbare Texte und strukturierte Ereignisse umzuwandeln, die benutzerdefinierte Produktivitäts- oder Analyse-Tools anstoßen.

Pro & Contra

Pro

Vollständig lokale Verarbeitung hält die Daten privat
Offene Plattform und erweiterbar über Plugins
Fortlaufende Überwachung von Bildschirm und Audio
Entwicklerfreundliche APIs für AI-Workflows
Überwachung und lokale Verarbeitung

Contra

Braucht technische Einrichtung und -konfiguration
Fortlaufende Aufzeichnung kann erheblicher Speicherplatz bedeuten
Abhängigkeit von lokalen Hardwaresystemen
Kleineres Ökosystem als von gehostete Alternativen
Erhebliche Hardwareanforderungen

Bewertungen

4.8

Durchschnitt aus 4 Bewertungen.

Melde dich an, um eine Bewertung abzugeben.

Grace Okafor

Apr 20, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: cross-platform desktop support and fully local processing keeps data private. Where it lags: performance depends on local hardware. On balance the feature set — especially cross-platform desktop support — justifies the 4 stars for our use case.

Esther Adeyemi

Nov 28, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on oCR and speech-to-text indexing, and developer-friendly APIs for AI workflows caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Pierre Dubois

Jul 25, 2025

Does the job

Pretty happy overall. APIs for querying captured context just works and developer-friendly APIs for AI workflows. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Priya Nair

Jul 11, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on aPIs for querying captured context, and developer-friendly APIs for AI workflows caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.