Screenpipe开源式24小时设备屏幕和音频录制，适合构建依赖实况人工智能（AI）应用

4.8 (4)

审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年5月

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

概览

Screenpipe 是一个开源平台，能够持续捕获您设备上的屏幕活动和音频，并将所有内容本地存储，供开发者构建基于真实用户上下文的 AI 应用。通过索引您所看到、所听到和所做的事，它提供了丰富的个人数据层，应用和代理可以在不将信息发送到云端的情况下进行查询。该项目针对开发者创建生产力工具、记忆助手、会议总结器和个性化代理。它提供 API 和插件系统，允许自定义流水线将原始录音转换为可搜索文本、文字稿和结构化事件，供后续 LLM 工作流使用。因为所有处理都在用户的机器上完成，Screenpipe 强调隐私和数据所有权，同时通过社区构建的集成保持可扩展性。

主要功能

持续24小时屏幕和音频捕捉
本地存储和设备处理
光学字体识别（OCR）和语音到文字转换（STT）索引
插件和流水线架构
API用于查询捕获的上下文
跨平台桌面支持

价格

模型: Free
分类: MCP Servers
评分: 4.8 / 5 (4)

使用场景

构建个人记忆辅助功能

使用持续的屏幕和音频捕捉功能创建一个AI辅助程序，使其能够回忆你设备中看、读过或讨论过的任何内容

自动会议简报

利用本地的语音到文字转换（STT）索引功能对会议进行转录和简报，避免将敏感的音频发送到云端服务

依赖上下文的AI代理开发

开发人员可以通过API查询设备屏幕和音频捕捉的上下文，这使得在LLM工作流中实现AI代理开发成为可能

定制的生产力流水线

使用插件架构可以将原始录制内容转换为可搜索的文本和结构化事件，驱动定制的生产力或分析工具

优点 & 缺点

优点

在用户自己的设备上进行所有处理，确保数据的隐私
以开源方式进行，并通过插件进行扩展
连续捕捉屏幕和音频两者
支持开发人员API，易于在AI工作流中调用
可根据需要配置插件

缺点

需要技术人员的设置和配置
持续的录制可能会占用大量磁盘空间
性能取决于设备本身的硬件性能
小型生态系统比托管式替代品

评测

4.8

4 个评分的平均值。

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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.