用途：screenpipe 持续在本地捕获屏幕与音频，形成可搜索的电脑工作历史，用于回忆所见所闻、映射工作流程、为 AI 代理提供上下文，并生成可自动化的任务。
主要能力：事件驱动截屏，只在应用切换、点击、打字暂停、滚动等有意义变化时截图，并附带无障碍树文本，不可用时回退 OCR；音频转写支持系统音频与麦克风，本地 Whisper（Large-V3-Turbo）或云端 Deepgram，含说话人识别与分离；AI 自然语言搜索，可按应用名、窗口标题、浏览器 URL、日期过滤，底层为 SQLite FTS5；可视化时间线，可像 DVR 一样回放截图与音频；Pipes 插件系统，用 markdown 定义定时 AI 代理，内置会议摘要、每日回顾、站会更新、时间分解、AI 提示日志、视频导出等；MCP 服务器，可供 Claude Desktop、Cursor、VS Code 等客户端查询屏幕历史；本地 localhost REST API（默认端口 3030）与 JavaScript/TypeScript SDK。
使用方式：可从官网下载 macOS、Windows、Linux 桌面应用，或使用 CLI。安装 MCP 可运行：claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcp@latest。开发者可在 ~/.screenpipe/pipes/ 写 markdown 创建 pipe，并可通过 YAML frontmatter 限制可访问的应用、窗口、内容类型、时间段和端点。
适用场景：知识工作者回忆内容、开发者给编码助手提供上下文、研究人员检索屏幕信息、远程工作者自动会议记录、团队与企业集中部署。
限制：本地捕获和搜索在设置后可离线使用，但云端 AI、同步和连接服务需要网络；资源占用参考为 CPU 约 5-20%、内存约 0.5-3 GB（因硬件与设置而异），存储随活动量变化，官方建议 8 GB 内存并自行测量；Linux 捕获行为依赖发行版、桌面环境和权限；源代码可获取许可允许个人非商业用途，商业使用需商业许可。定价与具体套餐内容请以官网当前页面为准。
