screenpipe: 로컬에서 24/7 화면을 녹화해 AI 에이전트에 제공(소스 공개, 오픈소스 아님)

Orca: Claude Code, Codex, Cursor를 병렬로 실행하는 ADE • nanobot: 홍콩대가 만든 초경량 셀프 호스팅 개인 AI 에이전트

먼저 짚고 갈 점: dibi8은 주로 오픈소스 도구를 다룬다. screenpipe는 **소스 공개(source-available)**이지 오픈소스가 아니다 — 개인/비상업 용도는 무료로 보고 실행할 수 있지만, 상업적 사용은 유료 구독이 필요하다. 자세한 내용은 아래와 FAQ 참고.

screenpipe란 무엇인가? #

screenpipe는 지속적인 화면·오디오 녹화를 AI 에이전트가 쿼리하고 행동의 근거로 삼을 수 있는 로컬 메모리 레이어로 바꿔준다. 2024년 6월 GitHub에 처음 올라와(이 목록의 대부분보다 훨씬 오래됐다 — 몇 달이 아니라 2년간 다듬어졌다) Y Combinator(S26) 배경을 갖고 있으며, 2026년 7월 말 기준 2만 600개 이상의 GitHub 스타를 기록했다.

🔗 GitHub: https://github.com/screenpipe/screenpipe 🌐 홈페이지: https://screenpi.pe

핵심 아이디어: AI 에이전트가 타이핑해서 넣어준 것만 아는 게 아니라, 사용자가 자신의 컴퓨터에서 실제로 보고 행동한 모든 것을 쿼리할 수 있게 하며 — 데이터는 기본적으로 로컬에 머문다.

라이선스 — 설치 전에 꼭 읽을 것 #

2026년 6월, 프로젝트는 완전 오픈소스 라이선스에서 Screenpipe 상업 라이선스로 전환했다:

• 무료: 개인 용도, 비상업 용도, 비영리/교육/연구 용도, 그리고 조직 규모와 무관하게 최대 7일의 평가 기간
• 유료: 상업적/영리적 사용은 구독 필요
• 공식 데스크톱 빌드는 소스 라이선스가 아니라 별도의 서비스 약관과 구독 약관을 따름

프로젝트가 공개한 가격:

공식 앱에 비용을 지불하지 않더라도 소스 자체는 GitHub에서 계속 확인할 수 있다 — 정확히 무엇을 하는지 직접 검토할 수 있다.

지속 캡처 대신 이벤트 기반 캡처 #

screenpipe는 매초 스크린샷을 찍지 않는다. 앱 전환, 클릭, 타이핑 중단, 스크롤 같은 의미 있는 이벤트를 감지해 실제로 변화가 있을 때만 캡처하고, 매 캡처마다 운영체제의 접근성 트리를 함께 저장한다(접근성 데이터를 쓸 수 없는 원격 데스크톱이나 게임 같은 경우 OCR로 대체). 프로젝트는 이 방식이 지속 프레임 캡처보다 CPU와 저장 공간을 덜 쓴다고 밝힌다.

핵심 기능 #

설치 #

데스크톱 앱(전체 기능, 자동 업데이트, 위 구독 약관 적용):

screenpi.pe/onboarding에서 다운로드

CLI(소스 공개, 로컬 실행):

npx screenpipe record

Claude용 MCP 설정:

claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcp@latest

그 다음 그냥 물어보면 된다: “지난 5분 동안 내가 뭘 봤지?” 또는 “오늘 나눈 대화를 요약해줘.”

프라이버시 모델 #

• 기본적으로 로컬 — SQLite 데이터베이스가 자신의 기기에 있으며, 동기화를 켜지 않는 한 외부로 아무것도 전송되지 않음
• 로컬 AI 지원 — Ollama나 임의의 로컬 모델 사용 가능, 클라우드 의존 불필요
• 핵심 기능은 계정 불필요
• 결정적인 AI 데이터 권한 — Pipe 단위 접근 제어가 OS/서버 계층에서 강제되며 LLM의 판단에 맡기지 않음

비교(프로젝트 자체 설명 기준) #

이는 screenpipe 자체의 비교표다 — 이 중에서 선택할 때는 직접 다시 확인해 보는 게 좋다.

사용 사례 #

1. “오늘 내가 실제로 뭘 했지?” #

MCP로 연결된 에이전트에게 오늘 작업, 회의, 특정 앱 사용 현황을 요약해 달라고 하면, 직접 녹화를 훑어볼 필요가 없다.

2. 저절로 써지는 회의록 #

내장된 meeting-summary Pipe가 통화가 끝나는 즉시 요약하고, 그 요약을 노트에 다시 써넣는다.

3. 개인 에이전트에 장기 컨텍스트 공급 #

screenpipe의 로컬 화면/오디오 기록을 nanobot 같은 에이전트에 연결해, 채팅창에 타이핑한 내용뿐 아니라 실제 작업에 대한 진짜 맥락을 갖게 한다.

4. 감사 가능한 팀 배포 #

Enterprise 티어의 Pipe별 결정적 데이터 접근 제어는 AI 에이전트가 무엇을 볼 수 있고 없는지 증명해야 하는, 컴플라이언스에 민감한 팀을 겨냥한다.

관련 저장소 #

관련 글 #

• nanobot: 홍콩대가 만든 초경량 셀프 호스팅 개인 AI 에이전트 — MCP로 screenpipe의 컨텍스트를 소비할 수 있는 개인 에이전트 프레임워크
• Orca: Claude Code, Codex, Cursor를 병렬로 실행하는 ADE — 개인 AI 인프라의 또 다른 조각

결론 #

screenpipe는 AI 에이전트에게 사용자가 실제로 컴퓨터에서 한 일에 대한 진짜 맥락을 제공하는, 성숙하고(몇 달이 아니라 2년) 잘 만들어진 방식이다 — 로컬 우선, 네이티브 MCP 지원, Pipe에 대한 결정적 데이터 접근 제어까지 갖췄다. 이 글에서 두 번이나 먼저 강조한 함정: 이것은 소스 공개 + 상업 라이선스이지 이 배치의 다른 모든 도구와 달리 오픈소스가 아니며, 상업적 사용에는 구독이 필요하다.

추천 대상: 개인 AI 에이전트용 로컬 우선 “메모리 레이어"를 평가해 보려는 개인, 또는 구독 가격이 맞는지 확인했고 AI가 화면/오디오 기록에서 접근할 수 있는 범위에 결정적이고 감사 가능한 통제가 특히 필요한 팀.

GitHub: https://github.com/screenpipe/screenpipe

셀프 호스팅 추천 인프라 #

screenpipe 자체는 로컬에서 실행되지만, 상시 원격 엔드포인트가 필요한 에이전트와 조합한다면:

• DigitalOcean — 14개 이상의 글로벌 리전, 60일간 200달러 무료 크레딧.
• HTStack — 중국 본토에서 지연 시간이 짧은 홍콩 VPS. dibi8.com이 호스팅되는 것과 같은 IDC다.

제휴 링크입니다 — 추가 비용 없이 dibi8.com 운영을 돕습니다.

최종 업데이트: 2026-07-29

참고 자료 #

• screenpipe
• screenpipe LICENSE.md
• screenpipe 홈페이지
• nanobot
• Claude Code