プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

screenpipe

作者:screenpipeバージョン 0.20.4i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.screenpipe/screenpipe-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Search your local screen recordings, audio transcripts, and computer activity from screenpipe.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "screenpipe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "screenpipe-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "screenpipe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "screenpipe-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "screenpipe": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "screenpipe-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント screenpipe で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2169件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2169件のうち90%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2169件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

screenpipeは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.20.4)がレジストリに届いたのは4 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Figma Context MCP

作者:GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Screenpipe MCP Server

https://github.com/user-attachments/assets/7466a689-7703-4f0b-b3e1-b1cb9ed70cff

MCP server for screenpipe - search your screen recordings, audio transcriptions, and control your computer with AI.

Usage attribution

When Screenpipe analytics are enabled, successful nonempty retrievals produce qualified_value_event with surface (api or mcp) and agent_client. Supported app identifiers are claude, chatgpt, codex, cursor, gemini, openclaw, hermes, runner, windsurf, vscode, grok, and grokbot. Claude Desktop and Claude Code share the existing claude bucket. This identifies the caller, not the app appearing in a recording.

MCP uses SCREENPIPE_MCP_CLIENT when it names a supported app, falling back to the initialization handshake's client name. HTTP sessions resolve independently. Only the fixed identifier is forwarded; raw client names are never analytics properties. Unrecognized MCP clients remain unknown.

Installed REST skills send X-Screenpipe-Client: api and a fixed X-Screenpipe-Agent header for their target app. Other API clients can send the same headers. Missing or unrecognized app identifiers retain the legacy direct_api bucket on qualified-value events. search_performed also includes the fixed agent_client (unknown when unidentified), alongside request_source. These are self-reported identifiers, not verified app identities; copied skills and callers that omit the headers cannot be reliably attributed. Historical generic API events cannot be assigned an app retroactively.

The engine samples search_performed for every source, including app, MCP, named agents and callers without attribution headers. Each fixed source/client pair gets its first event per 60-second monotonic window per engine process, separately for empty/non-empty and parsed/ordinary results (at most four events per pair per window). The first event in each category after UTC midnight is also preserved. One client's polling cannot consume another client's budget.

API/MCP qualified_value_event emissions have an independent first-per-minute budget per surface, fixed client and value kind: search, meeting, artifact retrieved or artifact created. This covers cached API searches, activity summaries and MCP outcomes. Explicit frontend value actions are not sampled.

Both event families carry telemetry_sample_interval_seconds: 60 and telemetry_sampling: "first_per_interval_per_source_client_result_kind" for search diagnostics, or "first_per_interval_per_surface_client_value_kind" for qualified values. These are presence observations, not exact retrieval counts or unbiased samples of query properties. Counts and property breakdowns are not comparable to earlier releases. api_usage_5min.request_count still counts aggregate traffic across all routes. No search diagnostics are added for cache hits; actual searches, recording and local monitoring are unaffected.

Resource events additionally report telemetry_window_samples, window_cpu_percent_mean, window_cpu_percent_max, window_memory_gb_mean, window_memory_gb_max, and window_phys_footprint_gb_max across local samples since the previous reporting attempt. These supplement the existing point-in-time properties. Weight window means by their sample counts when aggregating them. Transport remains best effort; these summaries are not a durable sample archive.

Sampling preserves the first successful retrieval for daily presence and cohort-relative retention, not every occurrence. It reduces outgoing analytics volume after clients upgrade; actual billing savings depend on the account's pricing and usage tiers. Health/resource reporting is unchanged by retrieval sampling.

Attribution adds fields to existing events and uses the existing analytics opt-out. It does not scan running apps or send prompts, search text, or raw client names. HTTP MCP now reports successful searches through the same best-effort local telemetry endpoint as stdio MCP; empty/failed searches do not produce qualified-value events.

Call diagnostics and source references

New engine builds accept POST /internal/telemetry/mcp-call through the same local API authentication and analytics consent boundary as other private MCP telemetry. mcp_tool_call_completed records one best-effort observation per completed dispatcher call: schema version, random request ID, package version, fixed client/tool/transport names, ok/empty/error, normalized error category, duration, content bytes, optional search count/truncation and known report loss. No arguments, result text, error strings or raw client names are included. The existing qualified_value_event definition is unchanged.

ok means the dispatcher returned without a protocol/tool error. It does not mean the answer was correct or the user completed their task. Search alone sets result_count and truncated; absent fields on other tools remain unknown. response_bytes counts UTF-8 text and base64 content bytes, not total serialized JSON or model tokens. Duration includes tool execution, excluding report delivery.

The request ID is returned in _meta["screenpipe/request_id"] and forwarded to the local API as x-screenpipe-request-id. It is one call's correlation key, not a user, session or task ID. This change does not add engine log persistence for that header. Local helpers report to the engine, which applies its telemetry opt-out. SCREENPIPE_DISABLE_TELEMETRY and SCREENPIPE_TELEMETRY_DISABLED also suppress call reporting; CI suppresses it by default. Delivery is capped at eight pending requests per reporter and expires after one second. Old engines, opt-out, backend outages and process exit can lose reports. dropped_reports reports known local losses on a later delivery, not complete observation coverage.

Screen/audio/input search results preserve backend source identifiers and deep links. Both package transports cap text at 1,000 characters per hit by default; max_content_length=0 requests full text for a scoped read. The cap excludes metadata, tags and images, so callers should also limit result count. Final pages do not suggest another offset. In stdio, pass a returned frame_id to frame-context or get-frame-elements to inspect evidence beyond the snippet. HTTP clients can open the returned Screenpipe link or make a narrower search. A missing source ID stays missing.

Package capabilitystdioHTTP
Search with source references and text capssearch-contentsearch_content
Local agent chat searchsearch-chatssearch-chats
Bundled guidesscreenpipe-skillsscreenpipe-skills
Frame inspection and saved workflowsAvailableNot exposed
Enterprise team toolsWith team configurationNot exposed
Call diagnosticsBest effortBest effort, per session

This describes this package, not the separate hosted personal or enterprise MCP services. A hung backend read no longer keeps a stdio helper alive after stdin EOF: shutdown is bounded to 500 ms and affects only that client's process. This does not diagnose desktop recording health or reap another client's process.

Installable plugins

Build the local Claude Desktop extension and the cloud plugin from source:

cd packages/screenpipe-mcp

bun install --frozen-lockfile bun run build:installers

  • installers/screenpipe-local.mcpb: open in Claude Desktop's extension installer. Bundles the server and its dependencies; Claude supplies Node. Keep Screenpipe running. Includes an optional sensitive API key setting and API URL setting.
  • installers/screenpipe-cloud.zip: portable remote plugin with OpenAI/Codex and Claude compatibility manifests. Requires Data Sync and OAuth sign-in; exposes only synced device listing and search. See the cloud setup guide.
  • installers/SUBMISSION.md: listing copy, endpoint, permissions guidance, and acceptance cases for directory submission. Building does not publish a listing.

The archive builder uses an explicit file allowlist, so local environment files, credentials, development dependencies, and source tests are not packaged.

Installation

Option 1: The screenpipe desktop app (Recommended)

The most reliable setup is to install the screenpipe desktop app and connect Claude Desktop from Settings → Connections (or during onboarding). This writes a config that:

  • uses the bundled `bun` shipped with the app (an absolute path — no Node/npx or PATH dependency, and ~3× faster cold start), and
  • injects your `SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY` into the server's env, so the MCP authenticates instantly instead of running slow key discovery at startup.

Both matter: a config without the key forces the server to discover it via subprocess fallbacks, which on a cold package cache can stall Claude Desktop's MCP startup and produce Could not attach to MCP server screenpipe.

Option 2: Manual NPX (no desktop app)

If you're not using the desktop app, edit your Claude Desktop config:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "screenpipe": { "command": "npx", "args": ["-y", "screenpipe-mcp@latest"], "env": { "SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY": "sp-…" } } } }

Requires Node/npx on PATH. Pin @latest so the first install doesn't cache a stale version forever. Get your key with screenpipe auth token. If you omit the key, the server will try to discover it through the bundled Screenpipe CLI and then npx. It never opens the live SQLite database directly. Discovery can be slower on first run, so setting the environment variable is still recommended.

Enterprise admins: add SCREENPIPE_ENTERPRISE_TOKEN (and, for orgs running their own query gateway, SCREENPIPE_TEAM_API_URL) to the same env block to get the team-* tools — see Enterprise team tools.

Option 3: HTTP Server (Remote / Network Access)

The MCP server can run over HTTP using the Streamable HTTP transport, allowing remote MCP clients to connect over the network instead of stdio. This is ideal when your AI assistant (e.g., OpenClaw) runs on a different machine than screenpipe.

# loopback only (default)

npx -y screenpipe-mcp --http --port 3031

expose to your LAN with bearer auth

npx -y screenpipe-mcp --http --listen-on-lan --api-key $(openssl rand -hex 16)

or from source — must build first so dist/ exists

bun install && bun run build bun run start:http -- --port 3031

Tip: npx screenpipe-mcp-http (without --http) does not work —

npm resolves by package name, and there is no screenpipe-mcp-http

package. The HTTP server ships as a transport inside the

screenpipe-mcp package; use --http as shown above, or invoke the

bin directly with npx -p screenpipe-mcp screenpipe-mcp-http.

The server exposes:

  • MCP endpoint: http://localhost:3031/mcp — Streamable HTTP transport (POST for requests, GET for SSE stream)
  • Health check: http://localhost:3031/health — always unauthenticated, for monitors

Options:

FlagDescriptionDefault
--portPort for the MCP HTTP server3031
--screenpipe-portPort where screenpipe API is running3030
--listen-on-lanBind 0.0.0.0 so other devices on the LAN can connect. Requires --api-key.off (binds 127.0.0.1)

| --api-key | Bearer token required for non-loopback requests (`A

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く