Everywhere 是一款支持屏幕上下文感知的桌面 AI 助手。它可以在当前网页、代码编辑器、终端报错窗口或邮件草稿旁直接呼出，让 AI 结合你正在看的内容进行解释、总结、翻译或改写。
平时用 ChatGPT 或 Claude 辅助工作，真正打断节奏的往往不是提问，而是提问前的准备动作：截图、复制、切窗口、粘贴，再补一段背景说明。Everywhere 让 AI 尽量理解当前屏幕里的上下文，少做一点来回搬运。
Everywhere 本身也不是只能连某一家模型。你可以接 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 这类云端模型，也可以用 Ollama 跑本地模型；如果你熟悉 MCP，还能把文件系统、终端和其他工具接进来。只是它毕竟要读取屏幕上下文，后面涉及权限、API 消耗和许可证边界的地方，还是得单独说清楚。
Everywhere 解决的核心问题：少一点复制粘贴和窗口切换
用 AI 辅助工作时，有一个流程几乎每次都要重复：发现问题 → 截图或复制文字 → 切换到 AI 窗口 → 粘贴内容 → 再描述一遍你的问题。整个流程下来，原本的工作节奏很容易断掉。这种在不同软件窗口之间来回倒腾的重复操作成本，正是 Everywhere 想要减少的摩擦点。
与主流的独立窗口 AI 客户端不同，Everywhere 深度集成了系统级 Accessibility API（辅助功能权限）和 UI 自动化技术，能主动读取当前活跃窗口的结构化内容。
这不是简单的截图 OCR 识别，而是更接近系统层面的上下文抓取。在任意界面按下全局快捷键，它就会以半透明磨砂玻璃效果的浮层叠加在当前窗口上方，不会强制切走你的工作焦点。
你不需要多费口舌解释“我在看什么”，它可以在多数支持的应用场景中读取当前界面上下文，减少手动补充信息的步骤。
Everywhere 的核心能力：多模型接入、Ollama 本地模型与 MCP 工具
在核心能力上，Everywhere 并没有走封闭路线，而是做成了一个具备强扩展性的桌面入口。目前它主要提供两层核心玩法：
1. 云端多模型支持与 Ollama 本地部署
工具目前已支持标准 OpenAI、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）、DeepSeek、Moonshot（Kimi）、MiniMax 等主流云端模型来源。如果你对数据本地化有较高要求，希望减少对云端模型的依赖，它也完整支持通过 Ollama 接入本地模型，使部分交互可以在本机完成。
接入 Ollama 本地模型的基本配置路径：
1、在本地环境安装并运行 Ollama，拉取所需的开源多模态或文本大模型；
2、打开 Everywhere 的设置面板，将模型提供商（Provider）切换为 Ollama；
3、填入本地 API 地址（默认通常为 http://localhost:11434）；
4、在列表中选择已拉取的模型名称，即可直接调用本地算力。
2. MCP 工具接入与工作流自动化
Everywhere 另一个值得关注的能力是支持 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）工具接入。通过该协议，AI 不再局限于“被动聊天”，而是可以挂载并调用外部服务或本地资源。
目前其 Agent 系统已支持网页浏览、本地文件系统访问、终端脚本执行、Everything 快速搜索（Windows 平台）以及 macOS 系统应用集成。这意味着，在配置妥当后，它有机会结合当前屏幕报错、本地文件系统访问和终端工具，辅助定位相关配置文件或生成修复建议。
不过，MCP 不是打开开关就能直接用的功能，通常需要按文档配置对应的 MCP 工具或服务端；如果你只是普通聊天需求，可以先从基础的屏幕上下文功能用起。
Everywhere 的隐私边界：屏幕权限、数据流向与 API 成本
Everywhere 的核心卖点是读取当前屏幕上下文，所以它和普通聊天网页不太一样。使用前需要授予系统辅助功能权限，部分场景还可能涉及屏幕录制权限；如果接入 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 等云端模型，当前屏幕里的部分上下文也可能随请求发送给对应模型服务商。
如果你更在意本地化处理，可以优先考虑 Ollama 本地模型。但本地模型并不等于所有功能都完全离线，具体还要看你是否启用了云端 API、同步功能或其他扩展工具。高频使用云端模型时，长上下文也会带来额外 Token 消耗，API 成本需要提前留意。
1. 屏幕权限要看清楚
Everywhere 需要读取当前屏幕或应用上下文，所以在 macOS 和 Windows 上都少不了系统权限。macOS 用户通常需要开启辅助功能权限，部分能力还可能涉及屏幕录制权限。桌面上下文会优先在本地提取；但只要你把问题发给 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 这类云端模型，相关上下文就可能随请求交给对应服务商处理。公司内部资料、客户数据、财务信息这类内容，不建议随手拿来测试。
2. 高频使用会带来 API 成本
普通聊天往往只是一两句话，Everywhere 这类桌面 AI 助手则可能把当前屏幕、选中文本或窗口上下文一起带进去。上下文越长，Token 消耗越高。如果接的是高价云端模型，频繁使用后 API 成本可能比预期更快上涨。日常轻量场景可以考虑搭配 Ollama 本地模型，或者把云端模型留给更复杂的任务。
3. 源码公开，不等于完全自由商用
Everywhere 使用的是 Business Source License 1.1，也就是 BSL 1.1 许可证。简单理解，个人学习、非商业研究、内部测试这类场景相对好处理，但如果你想把它改造成商业产品、托管服务，或者做成竞争性工具，就不能只看“GitHub 开源”几个字。企业部署和二次开发前，最好先把 LICENSE 文件读完。
4. 目前还不是全平台全场景通吃
项目目前主要支持 Windows 10+ 和 macOS Monterey 12.0+，Linux 版本还在开发中。屏幕上下文感知的效果也和具体软件有关：标准网页、常见编辑器、终端窗口通常更容易处理，一些闭源软件、特殊 UI 框架或防读取界面，提取效果可能没那么稳定。官方提到的跨对话记忆系统也还在开发阶段，不适合把它当成已经成熟的长期记忆助手来看。
Everywhere 适合哪些人？开发者、运维和本地 AI 用户更值得看
Everywhere 更适合已经把 AI 当成日常工作工具的人。比如每天要看报错、查文档、改脚本、写邮件，窗口之间切来切去已经成了固定动作，这类用户会更容易感受到它的价值。
更适合开发者、运维和重度 AI 用户：如果你经常在 IDE、终端、浏览器文档和聊天窗口之间来回切换，Everywhere 可以减少复制报错、粘贴上下文、重新描述问题的步骤。已经在用 Ollama、本地模型或自备 API 密钥的用户，也更容易把它接进自己的桌面工作流。
普通聊天需求可以先观望：如果你只是偶尔问 AI 几个问题，或者更习惯使用 ChatGPT、Claude 这类官方网页端 / 客户端，Everywhere 的屏幕上下文感知未必是刚需。Linux 用户也可以先等后续版本；企业部署、二次开发或商业使用，则需要提前看清 BSL 1.1 许可证限制。
如果你已经在使用 Ollama、本地大模型或多模型 API 客户端，可以把 Everywhere 看作一个更贴近桌面工作流的入口，而不是单纯的聊天窗口替代品。
延伸阅读：如果 Everywhere 的桌面端感知还不能完全满足你的团队场景，或者你对数据合规与私有化有着更严苛的企业级需求，可以参考站内这篇深度实战指南：
OpenClaw 自动化部署教程：7天搭建企业级 AI 助手（私有化部署） →