ScreenPipe: AI 私人记忆助手,让电脑真正＂懂你＂

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探索编程的无限可能

编辑：嘉禾

“AI 终于知道你在做什么了”

在信息过载的数字时代，我们每天都在电脑上处理海量内容——会议、文档、代码、网页、对话……但人类的记忆是有限的。当你想找回三天前看过的某个 API 文档、上周会议中提到的预算数字，或是刚关闭的某个重要标签页时，往往只能无奈叹息。

ScreenPipe 正是为解决这一痛点而生。这是一款开源的 24/7 桌面 AI 记忆系统，它让你的电脑成为一位不知疲倦的私人助理，完整记录并智能理解你的一切数字活动，且完全本地化运行，隐私零妥协。

项目概述：不只是录屏，而是”数字记忆”

ScreenPipe 的核心定位是**”基于 24/7 桌面历史的 AI 应用商店”**。它不仅仅是一个屏幕录制工具，而是一个完整的本地 AI 基础设施：

┌─────────────────────────────────────────┐│  screen + audio → local storage → AI   │└─────────────────────────────────────────┘

项目由 Rust 和 TypeScript 构建，采用 MIT 开源协议，是 Rewind.ai、Microsoft Recall、Granola 等商业产品的领先开源替代方案。自 2024 年发布以来，多次登顶 GitHub Trending，并获得 Founders, Inc 的投资支持。

核心功能亮点

🎯 事件驱动的智能捕获

与传统录屏软件”无脑”连续录制不同，ScreenPipe 采用事件驱动架构——它监听系统事件（应用切换、点击、输入停顿、滚动），仅在内容真正变化时捕获画面。每次捕获同时获取截图和系统可访问性树（按钮、标签、文本字段的结构化数据），当可访问性数据不可用时（如远程桌面、游戏），自动降级为 OCR 识别。

这种设计带来显著优势：CPU 占用仅 5-10%，存储约 5-10GB/月（相比连续录制的 2GB/8 小时），且避免了处理数千张重复帧图的资源浪费。

🎙️ 本地音频转录

ScreenPipe 持续捕获系统音频（你听到的）和麦克风输入（你说的），使用本地运行的 OpenAI Whisper 模型实时转录为文字，支持说话人识别与区分。无论是 Zoom、Google Meet、Teams 还是任何应用的音频，都能被准确记录并建立索引。

🔍 自然语言搜索

所有 OCR 文本和音频转录内容都被索引到本地 SQLite 数据库，支持：

• • 自然语言查询（如”昨天我看的那个 API 文档”）
• • 按应用名称、窗口标题、浏览器 URL、日期范围筛选
• • 基于嵌入向量的语义搜索
• • 返回截图、音频片段与文本结果

你不再需要记住文件名或关键词，直接用日常语言询问即可。

🔌 插件系统（Pipes）

Pipes 是 ScreenPipe 的杀手级特性——用 Markdown 文件定义的定时 AI 智能体。每个 pipe.md 包含提示词和执行计划，ScreenPipe 会调度 AI 编码助手（如 Claude Code）查询你的屏幕数据、调用 API、执行操作。

内置 Pipes 包括：

• • Obsidian 同步：自动将屏幕活动同步为 Obsidian 日志
• • 智能提醒：扫描活动中的待办事项并创建 Apple 提醒
• • 创意追踪：从浏览内容中挖掘创业点子

开发者可以在 ~/.screenpipe/pipes/ 中创建自己的 Pipes，甚至发布到商店获利。

🤖 MCP 服务器集成

ScreenPipe 作为 MCP（Model Context Protocol）服务器运行，Claude Desktop、Cursor、VS Code（Cline、Continue）等 AI 助手可直接查询你的屏幕历史。零配置即可让 AI 获得完整的工作上下文，实现如”总结今天的会议”或”我过去 5 分钟看了什么”的智能问答。

技术架构解析

ScreenPipe 采用模块化 Rust 架构，核心 crate 包括：

桌面应用基于 Tauri（Rust + TypeScript）构建，提供跨平台原生体验。REST API 运行在本地 3030 端口，配套 JavaScript/TypeScript SDK 供开发者集成。

隐私与安全：100% 本地优先

ScreenPipe 将隐私作为核心设计原则：

• • 数据完全本地：所有录制、转录、索引均在你的设备上完成，默认不连接任何外部服务器
• • 无需账号：核心功能无需注册即可使用
• • 开源可审计：MIT 协议，代码完全透明
• • 本地 AI 支持：通过 Ollama 接入 Llama、Mistral 等本地模型，实现零云端依赖
• • 确定性权限控制：每个 Pipe 支持 YAML 前置配置，通过 allow-apps、deny-windows、time-range 等字段精确控制 AI 可访问的数据范围，在操作系统层面三层强制拦截（技能门控、代理拦截、服务器中间件），而非依赖提示词约束

适用人群

• • 知识工作者：需要随时回溯电脑上的任何信息
• • 开发者：为 AI 编程助手（Cursor、Claude Code）提供工作上下文
• • ADHD 用户：解决标签页、文档、对话丢失问题
• • 远程工作者：自动会议转录与笔记生成
• • 企业团队：通过 ScreenPipe Teams 实现可控的 AI 部署，支持集中配置管理、共享 Pipes 和细粒度数据权限

快速开始

macOS / Linux:

curl -fsSL get.screenpi.pe/cli | sh

Windows:

iwr get.screenpi.pe/cli.ps1 | iex

首次启动需授予屏幕录制和麦克风权限。安装完成后，ScreenPipe 将在系统托盘静默运行，通过 http://localhost:3030 提供 API 服务。

与商业方案的对比

结语

ScreenPipe 代表了个人计算的一个新范式——从”工具被动等待指令”到”AI 主动理解上下文”。它不仅是 Rewind.ai 的开源替代，更是一个开放的 AI 应用平台。通过本地优先的设计，它在提供强大能力的同时，将数据所有权完全交还用户。

无论是想拥有一个完美的数字记忆，还是希望构建基于桌面上下文的 AI 应用，ScreenPipe 都值得深入探索。

🔗 项目地址： https://github.com/screenpipe/screenpipe

📖 官方文档： https://docs.screenpi.pe💬 社区 Discord： https://discord.gg/screenpipe🌐 官方网站： https://screenpi.pe