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Remarc

专为 AI 智能体设计的 macOS 屏幕反馈与上下文收集工具。

  • 设计
  • 测试 / QA
  • 团队协作
  • 桌面
  • 浏览器扩展
  • macOS
  • 浏览器
  • 支持自托管
  • 支持本地运行
Remarc 截图
社区热度
66 Stars
GitHub 收藏
最近活跃
2026/9/9
近 30 天还在更新
授权协议
MIT
宽松协议

为什么值得关注

不是看 Star 排名,而是看它解决了什么问题、实际有没有用,以及方法为什么值得关注。

近 90 天

解决的问题

解决用户在与 AI 编码智能体协作时,难以高效、完整地传递视觉、文本及网页上下文的问题。传统方式需要手动截图、复制文本并编写繁琐的提示词,容易丢失关键的背景信息。

实际价值

实用性强。该工具常驻 macOS 菜单栏,支持选中文本、截屏标注、通过浏览器插件捕获网页元素(含 CSS 和 React 元数据)以及本地语音转文字。所有数据保存在本地,通过 MCP 协议直接对接 AI 智能体。

创新 / 差异化

创新性在于将操作系统级别的多模态捕获(截图、语音、文本)与网页 DOM 级上下文整合,并将其封装为标准的 MCP 服务,让 AI 能够直接读取结构化的反馈数据,而非单纯依赖用户口述。

扩展潜力

利用 MCP 开放协议,无需为每个 AI 工具单独开发闭源适配器,即可接入 Claude Desktop、Claude Code 和 Cursor 等主流客户端。同时支持 Webhook 和 Markdown/JSON 导出,便于集成到其他自动化流程中。

为什么是现在

时机极佳。当前 AI 编码智能体正从简单的对话框交互向自主工作区交互演进,Anthropic 推动的 MCP 协议也正处于快速普及阶段,市场急需此类能够提供丰富本地上下文的桥梁工具。

社区活跃度

近 90 天新增 11 个 Issue、8 个 PR;窗口内抽取的 Issue/PR 样本中有 4 位 Issue 发起者、3 位 PR 贡献者,并发布 10 个版本。

维护者响应

窗口内 11 个 Issue 样本关闭率 100%,8 个 PR 样本合并率 75%。维护者响应统计覆盖该 Issue 样本的 100%,响应率 82%,首次响应中位数 8.4 小时。

PR 样本 3 位贡献者10 次 ReleaseIssue 响应率 82% · 样本 11(覆盖 100%)首次响应中位数 8.4hPR 合并率 75% · 8 条窗口样本

核心亮点

  • 多模态反馈捕获:支持选中文本、区域截图(带标注与遮罩)、网页元素(含 CSS、DOM 及 React 组件信息)以及本地语音转文字反馈。
  • 本地优先与隐私保护:所有评论和截图默认保存在 Mac 本地,无账号、无遥测,仅在主动对接智能体或触发 Webhook 时传输。
  • MCP 协议原生集成:通过 Model Context Protocol (MCP) 与 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 智能体直接连接。

快速开始

安装方式、上手难度、开始步骤。

装在哪

待确认

难不难

待确认

支持自托管支持本地运行
  1. 01从官网或 GitHub Releases 下载并安装 Remarc 客户端。
  2. 02安装配套的 Chrome 浏览器扩展程序,以便捕获网页元素和 CSS 上下文。
  3. 03在 macOS 屏幕上选择任意文本、截取区域并添加标注,或使用语音录制反馈。
  4. 04在 Remarc 中将捕获的反馈整理到特定的会话(Session)中。
  5. 05配置并连接你的 AI 智能体(如 Cursor、Claude Code 或 Claude Desktop),通过 MCP 协议读取这些反馈并开始自动修复。

更适合谁

  • 希望数据放在自己服务器上的团队
  • 想在本机直接跑起来试用的开发者

更多介绍

Remarc 是一款专为 macOS 设计的开源 AI 协作反馈工具。它作为用户与 AI 编程智能体(如 Claude Code、Cursor 等)之间的桥梁,允许用户直接在屏幕上的任何地方(文本、截图、网页元素或语音)进行标注和评论。Remarc 会自动收集相关的原始上下文(如源应用、网页 CSS、无障碍数据等),并通过 Model Context Protocol (MCP) 协议将其传递给 AI 智能体,使智能体能够直接理解并解决这些反馈,无需用户手动复制粘贴或重新编写提示词。

信息来源

每条信息都标注了状态与出处,可展开查看。

14 条 · 展开
  • capability tags

    已核验

    collaboration

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • editor note

    已核验

    {"en":"Remarc addresses the context-sharing bottleneck in human-AI collaboration. By capturing precise interactive elements (like CSS, DOM, selected text, or annotated screenshots) on macOS and browsers, and exposing them to AI agents via MCP, it allows agents to understand your feedback exactly as a human colleague would.","zh":"Remarc 解决了人与 AI 协作中的“上下文传递”痛点。通过在 macOS 系统底层及浏览器中捕获精确的交互元素(如 CSS、DOM、选中文本或带标注的截图),并利用 MCP 协议直接提供给 AI 智能体,它让 AI 能够像人类同事一样理解你的修改意见。"}

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • how to use

    已核验

    {"steps":[{"en":"Download and install the Remarc client from the official website or GitHub Releases.","zh":"从官网或 GitHub Releases 下载并安装 Remarc 客户端。"},{"en":"Install the companion Chrome extension to capture web elements and CSS context.","zh":"安装配套的 Chrome 浏览器扩展程序,以便捕获网页元素和 CSS 上下文。"},{"en":"Select text, capture a screen region with annotations, or record voice feedback on your Mac.","zh":"在 macOS 屏幕上选择任意文本、截取区域并添加标注,或使用语音录制反馈。"},{"en":"Organize the captured feedback cards into specific sessions within Remarc.","zh":"在 Remarc 中将捕获的反馈整理到特定的会话(Session)中。"},{"en":"Configure and connect your AI agent (such as Cursor, Claude Code, or Claude Desktop) to read and resolve comments via MCP.","zh":"配置并连接你的 AI 智能体(如 Cursor、Claude Code 或 Claude Desktop),通过 MCP 协议读取这些反馈并开始自动修复。"}],"installAt":"unknown","difficulty":"unknown"}

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • intro

    已核验

    {"en":"Remarc is an open-source feedback layer designed for macOS to streamline collaboration with AI coding agents. It allows you to point at anything on your screen—text, screenshots, web elements, or voice—and leave comments. Remarc automatically captures the rich underlying context (such as source apps, web CSS, accessibility data, or React components) and exposes it to AI agents via the Model Context Protocol (MCP), enabling agents to read and resolve your feedback directly without manual prompt building.","zh":"Remarc 是一款专为 macOS 设计的开源 AI 协作反馈工具。它作为用户与 AI 编程智能体(如 Claude Code、Cursor 等)之间的桥梁,允许用户直接在屏幕上的任何地方(文本、截图、网页元素或语音)进行标注和评论。Remarc 会自动收集相关的原始上下文(如源应用、网页 CSS、无障碍数据等),并通过 Model Context Protocol (MCP) 协议将其传递给 AI 智能体,使智能体能够直接理解并解决这些反馈,无需用户手动复制粘贴或重新编写提示词。"}

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • 最新版本

    已核验

    v1.2.3

    来源: GitHub 官方接口 · latest_release=v1.2.3 · 2026/9/18

  • 许可证

    已核验

    MIT

    来源: GitHub 官方接口 · license.spdx_id=MIT · 2026/9/18

  • needs api key

    已核验

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • 一句话用途

    已核验

    {"en":"A macOS feedback layer that captures screen context and comments for AI agents via MCP.","zh":"专为 AI 智能体设计的 macOS 屏幕反馈与上下文收集工具。"}

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • 平台

    已核验

    macos、browser

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • 分类线索

    根据材料推断

    ai-apps

    来源: 项目说明文档 · hint=ai-apps · 2026/8/21

  • product forms

    已核验

    desktop、browser_extension

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • role tags

    已核验

    design、qa

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • supports local

    已核验

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

  • supports self host

    已核验

    来源: admin_cms · cms editor · 2026/9/8

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