Come collegare ScreenApp agli agenti AI di OpenClaw tramite server MCP
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Il tuo agente AI dovrebbe essere in grado di recuperare gli appunti della riunione di martedì scorso senza che tu debba scavare tra le cartelle. Con l’API di ScreenApp e il Model Context Protocol (MCP), puoi dare agli agenti OpenClaw accesso diretto alle tue registrazioni, trascrizioni e riassunti AI.
Questa guida illustra la creazione di una “skill” per server MCP di ScreenApp, in modo che il tuo agente OpenClaw possa cercare registrazioni, recuperare trascrizioni ed eseguire analisi AI sui tuoi contenuti, tutto da un messaggio di chat su Telegram, WhatsApp o Discord.
Se sei nuovo ai server MCP per le registrazioni delle riunioni, dai un’occhiata al nostro confronto dei migliori server MCP per riunioni per vedere come si posiziona ScreenApp.
Cos’è OpenClaw?
OpenClaw è un gateway self-hosted che connette app di messaggistica (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage) ad agenti di codifica AI. Esegui un singolo processo sulla tua macchina e questo collega le tue app di chat a un assistente AI sempre disponibile.
L’idea chiave: invii un messaggio al tuo agente dal tuo telefono, e questo può usare strumenti, leggere file, navigare sul web e, ora, accedere alle tue registrazioni ScreenApp.
OpenClaw utilizza skill per insegnare agli agenti come usare gli strumenti. Ogni skill è una cartella con un file SKILL.md che descrive i comandi disponibili. Le skill possono anche incapsulare server MCP, ed è così che collegheremo ScreenApp.
OpenClaw scopre le skill tramite un sistema a tre livelli. All’avvio della sessione, l’agente scansiona il name e la description dal frontmatter di ogni skill. Quando una skill sembra pertinente, carica l’intero SKILL.md. Ciò significa che il campo della descrizione è il fattore più importante per determinare se l’agente sceglierà la tua skill. Scrivila come se stessi dicendo a un collega cosa fa la skill e quando usarla.
Cos’è l’MCP?
Il Model Context Protocol è uno standard creato da Anthropic che consente ai modelli AI di accedere a fonti di dati esterne. Pensalo come l’USB-C per le app AI. Invece di fare copia-incolla di trascrizioni in ChatGPT, un server MCP permette all’AI di prelevare ciò di cui ha bisogno direttamente.
I server MCP vengono eseguiti localmente ed espongono strumenti (azioni che l’AI può intraprendere) e risorse (dati che l’AI può leggere). Per ScreenApp, gli strumenti includerebbero cose come “cerca registrazioni”, “ottieni trascrizione” e “fai una domanda su un video”.
MCP funziona con Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Cursor e, tramite OpenClaw, qualsiasi app di messaggistica.
Panoramica dell’API di ScreenApp
ScreenApp fornisce un’API REST che copre tutto ciò di cui hai bisogno per un’integrazione MCP. Gli endpoint principali:
- Elenco registrazioni - Sfoglia la tua libreria di registrazioni con filtri
- Ottieni registrazione con trascrizione - Recupera una registrazione e la sua trascrizione completa, con timestamp ed etichette dei parlanti
- Analisi AI - Poni domande su una registrazione utilizzando l’endpoint di analisi multimodale (
/v2/files/{fileId}/ask/multimodal) - Cerca - Trova registrazioni per parola chiave in tutti i tuoi contenuti
- Carica - Invia nuovi file audio/video per l’elaborazione
L’autenticazione utilizza token Bearer. Generi un token API dalle impostazioni del tuo account ScreenApp.
Per il riferimento completo, consulta la documentazione API di ScreenApp.
Passaggi di configurazione
1. Ottieni il tuo token API ScreenApp
Accedi a ScreenApp, vai su Impostazioni > API e genera un nuovo token. Copialo in un luogo sicuro. Ti servirà nel prossimo passaggio.
2. Crea la cartella della skill
Le skill OpenClaw si trovano in ~/.openclaw/skills/ (condivise tra agenti) o nella cartella /skills/ del tuo workspace (per agente). Il nome della cartella della skill deve corrispondere al campo name nel frontmatter del tuo SKILL.md. Crea la struttura completa:
mkdir -p ~/.openclaw/skills/screenapp/references
Il layout finale della cartella:
screenapp/
├── SKILL.md # Obbligatorio: frontmatter + istruzioni agente
├── claw.json # Per la pubblicazione su ClawHub (opzionale)
└── references/
└── api-endpoints.md # Documentazione dettagliata degli endpoint caricata su richiesta
3. Scrivi il SKILL.md
Il campo description determina se l’agente seleziona questa skill. OpenClaw scansiona il name e la description di ogni skill installata all’inizio di ogni sessione. Includi frasi trigger e varianti di parole chiave in modo che l’agente le abbini a richieste riguardanti trascrizioni, riunioni, registrazioni e presa di appunti.
Crea ~/.openclaw/skills/screenapp/SKILL.md:
---
name: screenapp
description: Cerca registrazioni e trascrizioni di riunioni, ottieni note di riunione e elementi di azione, trascrivi audio e video, poni domande all'IA sul contenuto registrato. Utilizza quando l'utente menziona trascrizione, note di riunione, registrazioni, audio-to-text, speech-to-text, ricerca di riunioni, o vuole trovare o analizzare riunioni e chiamate registrate.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"","requires":{"env":["SCREENAPP_API_TOKEN"]},"primaryEnv":"SCREENAPP_API_TOKEN","homepage":"https://screenapp.io"}}
---
# Integrazione ScreenApp
Accedi alle registrazioni, trascrizioni e analisi AI di ScreenApp dell'utente.
## Autenticazione
Tutte le richieste richiedono la variabile d'ambiente SCREENAPP_API_TOKEN.
Intestazioni: Authorization: Bearer $SCREENAPP_API_TOKEN
URL di Base: https://api.screenapp.io
## Azioni disponibili
#
## Cerca registrazioni per parola chiave
GET /v2/files?searchQuery={query}
Usalo quando l'utente vuole trovare una riunione, registrazione o argomento specifico.
#
## Ottieni una registrazione con la sua trascrizione
GET /v2/files/{fileId}
Restituisce l'oggetto completo della registrazione, inclusa la trascrizione con timestamp e etichette degli oratori. Usalo per recuperare appunti di riunione, rileggere ciò che è stato detto o ottenere il testo completo di una chiamata.
#
## Poni una domanda all'IA riguardo a una registrazione
POST /v2/files/{fileId}/ask/multimodal
Body: { "promptText": "la tua domanda qui" }
Analizza sia la trascrizione che il contenuto video. Usalo per riassumere riunioni, estrarre elementi di azione o rispondere a domande specifiche su ciò che è accaduto in una registrazione.
#
## Elenca registrazioni recenti
GET /v2/files?sortBy=createdAt&sortOrder=desc&limit=10
Usalo quando l'utente chiede delle sue ultime riunioni o registrazioni recenti.
Opzionalmente, crea `references/api-endpoints.md` con documentazione più dettagliata sui parametri. L'agente carica i file di riferimento solo quando ne ha bisogno, mantenendo leggero lo scan iniziale delle abilità.
#
## 4. Imposta il token API
Aggiungi il tuo token ScreenApp all'ambiente di OpenClaw. Modifica `~/.openclaw/openclaw.json`:
```json
{
"env": {
"SCREENAPP_API_TOKEN": "your-token-here"
}
}
Oppure esportalo nel tuo profilo shell se preferisci.
5. Riavvia OpenClaw
openclaw gateway restart
L’agente acquisirà la nuova skill nella prossima sessione. Puoi verificare che sia stata caricata chiedendo al tuo agente: “Quali skill hai?“
6. Provalo
Invia un messaggio al tuo agente OpenClaw su Telegram o WhatsApp:
- “Cerca nelle mie registrazioni ScreenApp la discussione sulla roadmap del prodotto”
- “Ottieni la trascrizione dal mio ultimo incontro”
- “Quali elementi d’azione sono emersi dallo standup di ieri?”
L’agente userà la skill ScreenApp per recuperare i dati e rispondere alla tua domanda.
Pubblicazione su ClawHub
Se vuoi che altri utenti OpenClaw trovino e installino la tua skill ScreenApp, pubblicala su ClawHub, il registro ufficiale delle skill di OpenClaw. ClawHub utilizza la ricerca vettoriale, quindi query in linguaggio naturale come “cerca trascrizioni di riunioni” o “trascrivi registrazioni audio” faranno emergere la tua skill purché la descrizione copra tali termini.
Aggiungi un manifest claw.json alla tua cartella skill:
{
"name": "screenapp",
"version": "1.0.0",
"description": "Cerca registrazioni di riunioni, ottieni trascrizioni, estrai elementi d'azione e poni domande all'IA sui contenuti registrati tramite l'API di ScreenApp.",
"author": "il-tuo-nome-utente-clawhub",
"license": "MIT",
"permissions": ["network"],
"entry": "SKILL.md",
"tags": ["trascrizione", "riunioni", "registrazioni", "prendere-appunti", "produttività", "speech-to-text"],
"models": ["claude-*", "gpt-*", "gemini-*"],
"minOpenClawVersion": "0.8.0"
}
Poi pubblica:
clawhub publish ~/.openclaw/skills/screenapp
Una volta pubblicata, chiunque può installarla con:
clawhub install screenapp
La tua skill apparirà anche su Moltbook, un indice multipiattaforma che elenca le skill per OpenClaw, Claude Code, Cursor e altri strumenti di codifica AI. Moltbook indicizza ClawHub automaticamente, quindi non è necessario alcun passaggio aggiuntivo.
Costruire un server MCP (avanzato)
Se desideri un server MCP adeguato invece di un approccio basato sulle skill, puoi avvolgere l’API di ScreenApp in un server MCP Node.js. Questo ti offre compatibilità con Claude Desktop, Cursor e qualsiasi altro client MCP, non solo OpenClaw.
// screenapp-mcp/index.js
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
const server = new McpServer({
name: "screenapp",
version: "1.0.0",
});
const API_BASE = "https://api.screenapp.io";
const TOKEN = process.env.SCREENAPP_API_TOKEN;
server.tool(
"search_recordings",
{ query: z.string() },
async ({ query }) => {
const res = await fetch(
`${API_BASE}/v2/files?searchQuery=${encodeURIComponent(query)}`,
{ headers: { Authorization: `Bearer ${TOKEN}` } }
);
const data = await res.json();
return {
content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(data, null, 2) }],
};
}
);
server.tool(
"get_transcript",
{ fileId: z.string() },
async ({ fileId }) => {
const res = await fetch(`${API_BASE}/v2/files/${fileId}`, {
headers: { Authorization: `Bearer ${TOKEN}` },
});
const data = await res.json();
return {
content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(data.transcript, null, 2) }],
};
}
);
server.tool(
"analyze_recording",
{ fileId: z.string(), question: z.string() },
async ({ fileId, question }) => {
const res = await fetch(
`${API_BASE}/v2/files/${fileId}/ask/multimodal`,
{
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${TOKEN}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ promptText: question }),
}
);
const data = await res.json();
return {
content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(data, null, 2) }],
};
}
);
Poi registralo nella configurazione di OpenClaw o usalo autonomamente con Claude Desktop.
Casi d’uso
Follow-up delle riunioni: Chiedi al tuo agente “Cosa ha detto Sarah riguardo alla tempistica nella chiamata di ieri?” e recupererà la trascrizione, troverà la sezione pertinente e ti darà la risposta.
Riepiloghi settimanali: “Riassumi tutte le mie riunioni di questa settimana” attiva una ricerca tra le tue registrazioni e genera un rapporto consolidato.
Tracciamento degli elementi d’azione: “Quali elementi d’azione aperti ho dalle riunioni di questo mese?” cerca nelle tue trascrizioni impegni e scadenze.
Riproposizione dei contenuti: “Trasforma la registrazione del mio ultimo webinar in uno schema per un post del blog” utilizza l’endpoint di analisi AI per generare contenuti strutturati dal tuo video.
Funzionalità correlate di ScreenApp
- Riassumitore riunioni AI: Genera riassunti da qualsiasi registrazione
- Software di trascrizione: Trascrizione automatica da voce a testo con etichette per gli oratori
- Prendiappunti AI: Note strutturate dalle tue conversazioni
FAQ
Cos’è un server MCP?
Un server MCP (Model Context Protocol) è un programma locale che espone dati e strumenti a modelli di IA. Consente agli assistenti IA come Claude o agli agenti OpenClaw di accedere a servizi esterni senza copiare e incollare manualmente i dati.
Ho bisogno di un piano ScreenApp a pagamento per l’accesso API?
L’accesso API è disponibile con i piani a pagamento di ScreenApp. Controlla le impostazioni del tuo account per vedere se la sezione API è disponibile. Gli account gratuiti hanno un accesso API limitato.
Posso usarlo con Claude Desktop invece di OpenClaw?
Sì. L’approccio del server MCP funziona con qualsiasi client compatibile con MCP. Claude Desktop, ChatGPT Desktop e Cursor supportano tutti i server MCP. OpenClaw aggiunge il vantaggio di accedervi da app di messaggistica mobile.
I dati delle mie registrazioni vengono inviati ai server di OpenClaw?
No. OpenClaw è auto-ospitato e funziona interamente sulla tua macchina. Il tuo token API di ScreenApp e i dati delle registrazioni rimangono locali. Il modello di IA elabora i dati, ma OpenClaw stesso non memorizza né inoltra i tuoi contenuti.
Come trova l’agente la skill giusta?
OpenClaw scansiona i campi name e description di ogni skill installata all’inizio di ogni sessione. Quando chiedi qualcosa come “trova il mio ultimo meeting”, l’agente lo confronta con le descrizioni delle skill e carica l’intero SKILL.md per la skill che meglio si adatta. Per questo la descrizione dovrebbe includere frasi trigger concrete come “trascrizione”, “note del meeting” e “registrazioni” piuttosto che un linguaggio vago come “aiuta con le registrazioni”.
Quante registrazioni può gestire il server MCP?
L’API di ScreenApp gestisce la paginazione, così puoi lavorare con librerie di qualsiasi dimensione. Per ottenere i migliori risultati, utilizza query di ricerca per restringere i risultati piuttosto che elencare tutto in una volta.
