スクリーンアップをOpenClaw AIエージェントにMCPサーバー経由で接続する方法
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あなたのAIエージェントは、フォルダを探し回ることなく、先週火曜日の会議メモを呼び出すことができるはずです。ScreenAppのAPIとModel Context Protocol (MCP)を使用すると、OpenClawエージェントにあなたの録画、トランスクリプト、AI要約への直接アクセスを許可できます。
このガイドでは、ScreenApp MCPサーバーのスキルを構築する方法を説明します。これにより、OpenClawエージェントがTelegram、WhatsApp、またはDiscordのチャットメッセージから、録画を検索し、トランスクリプトを取得し、コンテンツに対してAI分析を実行できるようになります。
会議の録画用MCPサーバーが初めての方は、ScreenAppがどのように評価されているかを知るために、会議用ベストMCPサーバーの比較をご覧ください。
OpenClawとは？
OpenClawは、メッセージングアプリ（WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage）をAIコーディングエージェントに接続するセルフホスト型ゲートウェイです。マシン上で単一のプロセスを実行するだけで、チャットアプリと常時利用可能なAIアシスタントを橋渡しします。
重要なアイデア：携帯電話からエージェントにメッセージを送ると、ツールを使用したり、ファイルを読んだり、ウェブを閲覧したり、そして今ではScreenAppの録画にアクセスしたりできます。
OpenClawはエージェントにツールの使い方を教えるためにスキルを使用します。各スキルは、利用可能なコマンドを記述するSKILL.mdファイルを含むフォルダです。スキルはMCPサーバーをラップすることもでき、これがScreenAppを接続する方法です。
OpenClawは三層システムを通じてスキルを検出します。セッション開始時に、エージェントは各スキルのフロントマターからnameとdescriptionをスキャンします。スキルが関連性があると思われる場合、完全なSKILL.mdがロードされます。これは、あなたのdescriptionフィールドがエージェントがあなたのスキルを選択するかどうかを決定する最も重要な要素であることを意味します。スキルが何をし、いつ使用するかを同僚に伝えるように記述してください。
MCPとは？
Model Context Protocolは、Anthropicによって作成された標準であり、AIモデルが外部データソースにアクセスできるようにします。AIアプリにとってのUSB-Cのようなものだと考えてください。トランスクリプトをChatGPTにコピー＆ペーストする代わりに、MCPサーバーはAIが必要なものを直接取得できるようにします。
MCPサーバーはローカルで実行され、ツール（AIが実行できるアクション）とリソース（AIが読み取れるデータ）を公開します。ScreenAppの場合、ツールには「録画を検索」「トランスクリプトを取得」「動画について質問する」などが含まれます。
MCPはClaude Desktop、ChatGPT Desktop、Cursor、そしてOpenClawを介してあらゆるメッセージングアプリと連携します。
ScreenApp APIの概要
ScreenAppは、MCP統合に必要なすべてをカバーするREST APIを提供しています。主なエンドポイント：
- 録画リスト - フィルターを使って録画ライブラリを閲覧
- トランスクリプト付き録画取得 - 録画とその完全なトランスクリプトを、タイムスタンプと話者ラベル付きで取得
- AI分析 - マルチモーダル分析エンドポイント（
/v2/files/{fileId}/ask/multimodal）を使用して録画について質問 - 検索 - すべてのコンテンツからキーワードで録画を検索
- アップロード - 新しいオーディオ/ビデオファイルを処理のために送信
認証にはベアラートークンを使用します。ScreenAppアカウント設定からAPIトークンを生成します。
完全なリファレンスについては、ScreenApp APIドキュメントをご覧ください。
セットアップ手順
1. ScreenApp APIトークンを取得する
ScreenAppにログインし、設定 > APIに移動して新しいトークンを生成します。安全な場所にコピーしてください。次のステップで必要になります。
2. スキルフォルダを作成する
OpenClawのスキルは、~/.openclaw/skills/ (エージェント間で共有) またはワークスペースの/skills/フォルダ (エージェントごと) に保存されます。スキルフォルダの名前は、SKILL.mdのフロントマターにあるnameフィールドと一致する必要があります。完全な構造を作成してください:
mkdir -p ~/.openclaw/skills/screenapp/references
最終的なフォルダレイアウト:
screenapp/
├── SKILL.md # 必須: フロントマター + エージェント指示
├── claw.json # ClawHub公開用 (オプション)
└── references/
└── api-endpoints.md # 必要に応じてロードされる詳細なエンドポイントドキュメント
3. SKILL.mdを作成する
descriptionフィールドは、エージェントがこのスキルを選択するかどうかを決定します。OpenClawは、各セッションの開始時に、インストールされているすべてのスキルのnameとdescriptionをスキャンします。エージェントが、議事録、会議、録音、メモ取りに関するリクエストと一致するように、トリガーフレーズとキーワードバリエーションを含めてください。
~/.openclaw/skills/screenapp/SKILL.mdを作成します:
---
name: screenapp
description: 会議の録画や議事録を検索し、会議のメモやアクションアイテムを取得し、音声や動画を文字起こしし、録画されたコンテンツについてAIに質問します。ユーザーが文字起こし、会議のメモ、録音、音声テキスト化、音声認識、会議検索について言及した場合、または録画された会議や通話を見つけたり分析したりしたい場合に使用します。
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"","requires":{"env":["SCREENAPP_API_TOKEN"]},"primaryEnv":"SCREENAPP_API_TOKEN","homepage":"https://screenapp.io"}}
---
# ScreenApp連携
ユーザーのScreenApp録画、議事録、AI分析にアクセスします。
## 認証
すべてのリクエストにはSCREENAPP_API_TOKEN環境変数が必要です。
ヘッダー: Authorization: Bearer $SCREENAPP_API_TOKEN
ベースURL: https://api.screenapp.io
## 利用可能なアクション
#
## キーワードで録画を検索
GET /v2/files?searchQuery={query}
ユーザーが特定の会議、録画、またはトピックを見つけたい場合に使用します。
#
## トランスクリプト付きで録画を取得
GET /v2/files/{fileId}
タイムスタンプ付きのトランスクリプトと発話者ラベルを含む、完全な録画オブジェクトを返します。会議のメモを取得したり、発言内容を読み返したり、通話の全文を取得したりするのに使用します。
#
## 録画についてAIに質問
POST /v2/files/{fileId}/ask/multimodal
Body: { "promptText": "ここに質問を入力" }
トランスクリプトとビデオコンテンツの両方を分析します。会議の要約、アクションアイテムの抽出、または録画で何が起こったかについての具体的な質問に答えるために使用します。
#
## 最近の録画を一覧表示
GET /v2/files?sortBy=createdAt&sortOrder=desc&limit=10
ユーザーが最新の会議や最近の録画について尋ねた場合に使用します。
必要に応じて、より詳細なパラメータドキュメントを含む references/api-endpoints.md を作成してください。エージェントは必要なときにのみ参照ファイルをロードするため、初期スキルスキャンは軽量に保たれます。
4. APIトークンの設定
ScreenAppトークンをOpenClawの環境に追加します。~/.openclaw/openclaw.json を編集してください:
{
"env": {
"SCREENAPP_API_TOKEN": "ここにトークンを入力"
}
}
または、お好みであればシェルプロファイルにエクスポートしてください。
5. OpenClawの再起動
openclaw gateway restart
エージェントは次回のセッションで新しいスキルを認識します。エージェントに「どんなスキルを持っていますか？」と尋ねることで、ロードされたことを確認できます。
6. テスト
TelegramまたはWhatsAppでOpenClawエージェントにメッセージを送信してください:
- 「ScreenAppの録画から製品ロードマップの議論を検索して」
- 「前回の会議の議事録を取得して」
- 「昨日のスタンドアップ会議でどんなアクションアイテムが出ましたか？」
エージェントはScreenAppスキルを使用してデータをフェッチし、質問に回答します。
ClawHubへの公開
他のOpenClawユーザーがあなたのScreenAppスキルを見つけてインストールできるようにしたい場合は、OpenClawの公式スキルレジストリであるClawHubに公開してください。ClawHubはベクトル検索を使用するため、「会議の議事録を検索」や「音声録音を文字起こし」のような自然言語クエリでも、説明がそれらの用語をカバーしていればあなたのスキルが表示されます。
スキルフォルダーにclaw.jsonマニフェストを追加します:
{
"name": "screenapp",
"version": "1.0.0",
"description": "会議の録画を検索し、議事録を取得し、アクションアイテムを抽出し、ScreenApp APIを介して録画コンテンツについてAIに質問します。",
"author": "your-clawhub-username",
"license": "MIT",
"permissions": ["network"],
"entry": "SKILL.md",
"tags": ["transcription", "meetings", "recordings", "note-taking", "productivity", "speech-to-text"],
"models": ["claude-*", "gpt-*", "gemini-*"],
"minOpenClawVersion": "0.8.0"
}
次に公開します:
clawhub publish ~/.openclaw/skills/screenapp
公開されれば、誰でも以下でインストールできます:
clawhub install screenapp
あなたのスキルは、OpenClaw、Claude Code、Cursor、その他のAIコーディングツールのスキルを一覧表示するクロスプラットフォームインデックスであるMoltbookにも表示されます。MoltbookはClawHubを自動的にインデックス化するため、追加の手順は必要ありません。
MCPサーバーの構築（上級者向け）
スキルベースのアプローチではなく、適切なMCPサーバーが必要な場合は、ScreenApp APIをNode.js MCPサーバーでラップできます。これにより、OpenClawだけでなく、Claude Desktop、Cursor、およびその他のMCPクライアントとの互換性が得られます。
// 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) }],
};
}
);
次に、OpenClawの設定に登録するか、Claude Desktopでスタンドアロンとして使用します。
使用例
会議のフォローアップ: エージェントに「サラは昨日の電話でタイムラインについて何と言いましたか？」と尋ねると、議事録を検索し、関連するセクションを見つけて答えを提供します。
週次要約: 「今週のすべての会議を要約して」と指示すると、録画全体を検索し、統合されたレポートを生成します。
アクションアイテムの追跡: 「今月の会議で未完了のアクションアイテムは何ですか？」と尋ねると、議事録からコミットメントと期限を検索します。
コンテンツの再利用: 「前回のウェビナー録画をブログ投稿の概要に変換して」と指示すると、AI分析エンドポイントを使用して、ビデオから構造化されたコンテンツを生成します。
関連するScreenAppの機能
- AI会議要約ツール: あらゆる録音から要約を生成
- 文字起こしソフトウェア: 話者ラベル付きの自動音声テキスト変換
- AIノートテイカー: 会話から構造化されたメモを作成
よくある質問
MCPサーバーとは何ですか？
MCP（Model Context Protocol）サーバーは、データとツールをAIモデルに公開するローカルプログラムです。これにより、ClaudeやOpenClawのエージェントのようなAIアシスタントが、データを手動でコピー＆ペーストすることなく外部サービスにアクセスできるようになります。
APIアクセスにはScreenAppの有料プランが必要ですか？
APIアクセスはScreenAppの有料プランで利用可能です。アカウント設定でAPIセクションが利用可能かどうかを確認してください。無料アカウントではAPIアクセスが制限されています。
これをOpenClawの代わりにClaude Desktopで使用できますか？
はい。MCPサーバーのアプローチは、あらゆるMCP互換クライアントで動作します。Claude Desktop、ChatGPT Desktop、CursorはすべてMCPサーバーをサポートしています。OpenClawは、モバイルメッセージングアプリからアクセスできるという利点を追加します。
私の録音データはOpenClawのサーバーに送信されますか？
いいえ。OpenClawはセルフホスト型であり、完全にあなたのマシン上で動作します。ScreenAppのAPIトークンと録音データはローカルに保持されます。AIモデルがデータを処理しますが、OpenClaw自体があなたのコンテンツを保存したり転送したりすることはありません。
エージェントはどのようにして適切なスキルを見つけますか？
OpenClawは、各セッションの開始時に、インストールされているすべてのスキルのnameフィールドとdescriptionフィールドをスキャンします。「前回の会議を見つけて」のように尋ねると、エージェントはそれをスキルの説明と照合し、最も適したスキルの完全なSKILL.mdを読み込みます。このため、説明には「文字起こし」、「会議のメモ」、「録音」のような具体的なトリガーフレーズを含めるべきであり、「録音に役立ちます」のような曖昧な言葉は避けるべきです。
MCPサーバーはいくつの録音を処理できますか？
ScreenApp APIはページネーションを処理するため、あらゆるサイズのライブラリを扱えます。最良の結果を得るには、すべてを一度にリストアップするのではなく、検索クエリを使用して結果を絞り込んでください。
