ScreenApp을 MCP 서버를 통해 OpenClaw AI 에이전트에 연결하는 방법
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사용자는 폴더를 뒤지지 않고도 AI 에이전트가 지난 화요일 회의록을 찾아낼 수 있어야 합니다. ScreenApp의 API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하면 OpenClaw 에이전트에게 녹음, 녹취록, AI 요약본에 대한 직접 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.
이 가이드는 ScreenApp MCP 서버 스킬을 구축하는 과정을 설명하여 OpenClaw 에이전트가 Telegram, WhatsApp 또는 Discord의 채팅 메시지에서 녹음을 검색하고, 녹취록을 가져오고, 콘텐츠에 대한 AI 분석을 실행할 수 있도록 합니다.
회의 녹음을 위한 MCP 서버에 익숙하지 않다면, ScreenApp이 어떤지 확인하기 위해 최고의 회의 녹음용 MCP 서버 비교를 확인하세요.
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OpenClaw란 무엇인가요?
OpenClaw는 메시징 앱(WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage)을 AI 코딩 에이전트에 연결하는 자체 호스팅 게이트웨이입니다. 사용자 머신에서 단일 프로세스를 실행하면 채팅 앱과 항상 사용 가능한 AI 비서가 연결됩니다.
핵심 아이디어: 휴대폰에서 에이전트에게 메시지를 보내면, 에이전트가 도구를 사용하고, 파일을 읽고, 웹을 탐색하며, 이제 ScreenApp 녹음 파일에 액세스할 수 있습니다.
OpenClaw는 에이전트에게 도구 사용법을 가르치기 위해 스킬을 사용합니다. 각 스킬은 사용 가능한 명령을 설명하는 SKILL.md 파일이 있는 폴더입니다. 스킬은 MCP 서버를 래핑할 수도 있으며, 이것이 ScreenApp을 연결하는 방법입니다.
OpenClaw는 3단계 시스템을 통해 스킬을 발견합니다. 세션 시작 시 에이전트는 모든 스킬의 프런트매터에서 name과 description을 스캔합니다. 스킬이 관련성이 있어 보이면 전체 SKILL.md를 로드합니다. 이는 에이전트가 스킬을 선택하는지 여부에 있어 description 필드가 가장 중요한 요소임을 의미합니다. 동료에게 스킬이 무엇을 하고 언제 사용해야 하는지 알려주듯이 작성하세요.
===SECTION 3===
MCP란 무엇인가요?
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic이 생성한 표준으로, AI 모델이 외부 데이터 소스에 액세스할 수 있도록 합니다. AI 앱을 위한 USB-C와 같다고 생각해보세요. 녹취록을 ChatGPT에 복사하여 붙여넣는 대신, MCP 서버는 AI가 필요한 것을 직접 가져올 수 있도록 합니다.
MCP 서버는 로컬에서 실행되며 도구(AI가 취할 수 있는 조치)와 리소스(AI가 읽을 수 있는 데이터)를 노출합니다. ScreenApp의 경우, 도구에는 “녹음 검색”, “녹취록 가져오기”, “비디오에 대한 질문하기”와 같은 것들이 포함될 것입니다.
MCP는 Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Cursor와 함께 작동하며, OpenClaw를 통해 모든 메시징 앱과도 작동합니다.
===SECTION 4===
ScreenApp API 개요
ScreenApp은 MCP 통합에 필요한 모든 것을 다루는 REST API를 제공합니다. 주요 엔드포인트는 다음과 같습니다:
- 녹음 목록 - 필터를 사용하여 녹음 라이브러리 탐색
- 녹취록과 함께 녹음 가져오기 - 타임스탬프 및 화자 레이블이 포함된 녹음 및 전체 녹취록 가져오기
- AI 분석 - 멀티모달 분석 엔드포인트(
/v2/files/{fileId}/ask/multimodal)를 사용하여 녹음에 대한 질문하기 - 검색 - 모든 콘텐츠에서 키워드로 녹음 찾기
- 업로드 - 처리할 새 오디오/비디오 파일 보내기
인증은 Bearer 토큰을 사용합니다. ScreenApp 계정 설정에서 API 토큰을 생성할 수 있습니다.
전체 참조는 ScreenApp API 문서를 참조하세요.
===SECTION 5===
설정 단계
1. ScreenApp API 토큰 받기
ScreenApp에 로그인한 후, 설정 > API로 이동하여 새 토큰을 생성하십시오. 안전한 곳에 복사해 두십시오. 다음 단계에서 필요합니다.
2. 스킬 폴더 생성
OpenClaw 스킬은 ~/.openclaw/skills/ (에이전트 전체 공유) 또는 작업 공간의 /skills/ 폴더 (에이전트별)에 있습니다. 스킬 폴더 이름은 SKILL.md 프런트매터의 name 필드와 일치해야 합니다. 전체 구조를 생성하십시오:
mkdir -p ~/.openclaw/skills/screenapp/references
최종 폴더 레이아웃:
screenapp/
├── SKILL.md # 필수: 프런트매터 + 에이전트 지침
├── claw.json # ClawHub 게시용 (선택 사항)
└── references/
└── api-endpoints.md # 필요에 따라 로드되는 상세 엔드포인트 문서
3. SKILL.md 작성
description 필드는 에이전트가 이 스킬을 선택하는지 여부를 결정합니다. OpenClaw는 각 세션 시작 시 설치된 모든 스킬의 name 및 description을 스캔합니다. 에이전트가 스크립트, 회의, 녹화 및 메모 작성에 대한 요청과 일치시킬 수 있도록 트리거 구문과 키워드 변형을 포함하십시오.
~/.openclaw/skills/screenapp/SKILL.md 생성:
---
name: screenapp
description: 회의 녹화 및 스크립트 검색, 회의록 및 실행 항목 가져오기, 오디오 및 비디오 전사, 녹화된 콘텐츠에 대해 AI 질문하기. 사용자가 전사, 회의록, 녹화, 음성-텍스트 변환, 음성 인식, 회의 검색을 언급하거나 녹화된 회의 및 통화를 찾거나 분석하고 싶을 때 사용하십시오.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"","requires":{"env":["SCREENAPP_API_TOKEN"]},"primaryEnv":"SCREENAPP_API_TOKEN","homepage":"https://screenapp.io"}}
---
# ScreenApp 통합
사용자의 ScreenApp 녹화, 스크립트 및 AI 분석에 접근합니다.
## 인증
모든 요청은 SCREENAPP_API_TOKEN 환경 변수를 필요로 합니다.
Headers: Authorization: Bearer $SCREENAPP_API_TOKEN
Base URL: https://api.screenapp.io
## 사용 가능한 작업
#
## 키워드로 녹음 검색
GET /v2/files?searchQuery={query}
사용자가 특정 회의, 녹음 또는 주제를 찾고 싶을 때 사용합니다.
#
## 스크립트와 함께 녹음 가져오기
GET /v2/files/{fileId}
타임스탬프가 찍힌 화자 레이블이 포함된 스크립트와 함께 전체 녹음 개체를 반환합니다. 회의록을 검색하거나, 말한 내용을 다시 읽거나, 통화의 전체 텍스트를 가져오는 데 사용합니다.
#
## 녹음에 대해 AI에게 질문하기
POST /v2/files/{fileId}/ask/multimodal
Body: { "promptText": "여기에 질문 입력" }
스크립트와 비디오 콘텐츠를 모두 분석합니다. 회의 요약, 실행 항목 추출 또는 녹음에서 발생한 일에 대한 특정 질문에 답변하는 데 사용합니다.
#
## 최근 녹음 목록
GET /v2/files?sortBy=createdAt&sortOrder=desc&limit=10
사용자가 최신 회의 또는 최근 녹음에 대해 물어볼 때 사용합니다.
선택적으로, references/api-endpoints.md 파일을 생성하여 더 자세한 파라미터 문서를 포함할 수 있습니다. 에이전트는 필요한 경우에만 참조 파일을 로드하여 초기 스킬 스캔을 경량으로 유지합니다.
4. API 토큰 설정
ScreenApp 토큰을 OpenClaw 환경에 추가하세요. ~/.openclaw/openclaw.json 파일을 편집하세요:
{
"env": {
"SCREENAPP_API_TOKEN": "여기에 토큰 입력"
}
}
또는 선호하는 경우 셸 프로필에서 내보낼 수 있습니다.
5. OpenClaw 재시작
openclaw gateway restart
에이전트는 다음 세션에서 새 스킬을 습득합니다. 에이전트에게 “어떤 스킬을 가지고 있나요?”라고 물어봄으로써 로드되었는지 확인할 수 있습니다.
6. 테스트하기
Telegram 또는 WhatsApp에서 OpenClaw 에이전트에게 메시지를 보냅니다:
- “제품 로드맵 논의를 위해 내 ScreenApp 녹화물을 검색해 줘”
- “내 마지막 회의에서 대본을 가져와 줘”
- “어제 스탠드업에서 나온 조치 항목은 무엇인가요?”
에이전트는 ScreenApp 스킬을 사용하여 데이터를 가져오고 질문에 답변합니다.
ClawHub에 게시하기
다른 OpenClaw 사용자가 ScreenApp 스킬을 찾고 설치하도록 하려면 OpenClaw의 공식 스킬 레지스트리인 ClawHub에 게시하세요. ClawHub는 벡터 검색을 사용하므로 “회의록 검색” 또는 “오디오 녹음 파일 전사”와 같은 자연어 쿼리는 설명에 해당 용어가 포함되어 있는 한 스킬을 찾아줍니다.
스킬 폴더에 claw.json 매니페스트를 추가하세요:
{
"name": "screenapp",
"version": "1.0.0",
"description": "회의 녹화물을 검색하고, 대본을 가져오고, 조치 항목을 추출하고, ScreenApp API를 통해 녹화된 콘텐츠에 대해 AI 질문을 합니다.",
"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"
}
그런 다음 게시:
clawhub publish ~/.openclaw/skills/screenapp
게시되면 누구나 다음으로 설치할 수 있습니다:
clawhub install screenapp
귀하의 스킬은 OpenClaw, Claude Code, Cursor 및 기타 AI 코딩 도구의 스킬을 나열하는 크로스 플랫폼 인덱스인 Moltbook에도 나타납니다. Moltbook은 ClawHub를 자동으로 인덱싱하므로 추가 단계가 필요 없습니다.
MCP 서버 구축 (고급)
스킬 기반 접근 방식 대신 적절한 MCP 서버를 원한다면 ScreenApp API를 Node.js MCP 서버에 래핑할 수 있습니다. 이렇게 하면 OpenClaw뿐만 아니라 Claude Desktop, Cursor 및 기타 모든 MCP 클라이언트와의 호환성이 제공됩니다.
// 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) }],
};
}
);
그런 다음 OpenClaw의 설정에 등록하거나 Claude Desktop과 함께 독립적으로 사용하십시오.
사용 사례
회의 후속 조치: 에이전트에게 “어제 통화에서 Sarah가 일정에 대해 뭐라고 말했나요?”라고 물으면 대본을 가져와 관련 섹션을 찾아 답변을 제공합니다.
주간 요약: “이번 주 모든 회의를 요약해 줘”라고 말하면 녹화물을 검색하여 통합 보고서를 생성합니다.
조치 항목 추적: “이번 달 회의에서 미결 조치 항목은 무엇인가요?”라고 물으면 대본에서 약속과 마감일을 검색합니다.
콘텐츠 재활용: “내 마지막 웨비나 녹화물을 블로그 게시물 개요로 만들어 줘”라고 말하면 AI 분석 엔드포인트를 사용하여 비디오에서 구조화된 콘텐츠를 생성합니다.
관련 ScreenApp 기능
FAQ
MCP 서버란 무엇인가요?
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 AI 모델에 데이터와 도구를 노출하는 로컬 프로그램입니다. 이를 통해 Claude 또는 OpenClaw 에이전트와 같은 AI 비서가 데이터를 수동으로 복사하여 붙여넣지 않고도 외부 서비스에 액세스할 수 있습니다.
API 액세스를 위해 유료 ScreenApp 요금제가 필요한가요?
API 액세스는 ScreenApp 유료 요금제에서 사용할 수 있습니다. 계정 설정을 확인하여 API 섹션이 사용 가능한지 확인하세요. 무료 계정은 API 액세스가 제한됩니다.
OpenClaw 대신 Claude Desktop으로 이것을 사용할 수 있나요?
네. MCP 서버 접근 방식은 모든 MCP 호환 클라이언트에서 작동합니다. Claude Desktop, ChatGPT Desktop 및 Cursor는 모두 MCP 서버를 지원합니다. OpenClaw는 모바일 메시징 앱에서 액세스할 수 있는 이점을 추가합니다.
내 녹음 데이터가 OpenClaw 서버로 전송되나요?
아니요. OpenClaw는 자체 호스팅되며 전적으로 사용자 기기에서 실행됩니다. 귀하의 ScreenApp API 토큰 및 녹음 데이터는 로컬에 유지됩니다. AI 모델이 데이터를 처리하지만 OpenClaw 자체는 귀하의 콘텐츠를 저장하거나 전달하지 않습니다.
에이전트는 어떻게 적합한 스킬을 찾을까요?
OpenClaw는 각 세션 시작 시 모든 설치된 스킬에서 name 및 description 필드를 스캔합니다. 당신이 “내 마지막 회의를 찾아줘”와 같은 질문을 할 때, 에이전트는 이를 스킬 설명과 일치시키고 가장 적합한 스킬에 대해 전체 SKILL.md를 로드합니다. 이것이 설명에 “녹음을 도와줍니다.”와 같은 모호한 언어 대신 “전사,” “회의록,” 및 “녹음”과 같은 구체적인 트리거 문구를 포함해야 하는 이유입니다.
MCP 서버는 몇 개의 녹음을 처리할 수 있나요?
ScreenApp API는 페이지네이션을 처리하므로 어떤 크기의 라이브러리든 작업할 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 모든 것을 한 번에 나열하는 대신 검색 쿼리를 사용하여 결과를 좁히십시오.
