Как подключить ScreenApp к агентам ИИ OpenClaw через сервер MCP
On this page
Ваш ИИ-агент должен быть способен найти заметки со встречи прошлого вторника, не заставляя вас копаться в папках. С помощью API ScreenApp и Model Context Protocol (MCP) вы можете предоставить агентам OpenClaw прямой доступ к вашим записям, стенограммам и ИИ-сводкам.
Это руководство описывает создание навыка сервера MCP ScreenApp, чтобы ваш агент OpenClaw мог искать записи, получать стенограммы и запускать ИИ-анализ вашего контента, всё это из чат-сообщения в Telegram, WhatsApp или Discord.
Если вы новичок в работе с MCP-серверами для записи встреч, ознакомьтесь с нашим сравнением лучших MCP-серверов для встреч, чтобы увидеть, как ScreenApp выделяется.
Что такое OpenClaw?
OpenClaw - это самостоятельно размещаемый шлюз, который соединяет приложения для обмена сообщениями (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage) с ИИ-агентами для кодирования. Вы запускаете один процесс на своей машине, и он связывает ваши чат-приложения с постоянно доступным ИИ-помощником.
Ключевая идея: вы отправляете сообщение своему агенту со своего телефона, и он может использовать инструменты, читать файлы, просматривать веб-страницы, а теперь и получать доступ к вашим записям ScreenApp.
OpenClaw использует навыки, чтобы научить агентов использовать инструменты. Каждый навык представляет собой папку с файлом SKILL.md, который описывает доступные команды. Навыки также могут оборачивать MCP-серверы, именно так мы подключим ScreenApp.
OpenClaw обнаруживает навыки через трехуровневую систему. При запуске сессии агент сканирует name и description из фронтматтера каждого навыка. Когда навык кажется релевантным, он загружает полный SKILL.md. Это означает, что ваше поле описания является единственным наиболее важным фактором для того, выберет ли агент ваш навык. Опишите его так, как будто вы рассказываете коллеге, что делает навык и когда его использовать.
Что такое MCP?
Model Context Protocol - это стандарт, созданный Anthropic, который позволяет ИИ-моделям получать доступ к внешним источникам данных. Думайте об этом как о USB-C для ИИ-приложений. Вместо того чтобы копировать и вставлять стенограммы в ChatGPT, MCP-сервер позволяет ИИ извлекать то, что ему нужно, напрямую.
MCP-серверы запускаются локально и предоставляют инструменты (действия, которые может выполнять ИИ) и ресурсы (данные, которые ИИ может читать). Для ScreenApp инструменты будут включать такие вещи, как “поиск записей”, “получить стенограмму” и “задать вопрос о видео”.
MCP работает с Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Cursor и, через OpenClaw, с любым приложением для обмена сообщениями.
Обзор API ScreenApp
ScreenApp предоставляет REST API, который охватывает все необходимое для интеграции с MCP. Основные конечные точки:
- Список записей - Просмотр вашей библиотеки записей с фильтрами
- Получить запись со стенограммой - Загрузка записи и ее полной стенограммы с отметками времени и метками говорящих
- ИИ-анализ - Задавайте вопросы о записи, используя конечную точку мультимодального анализа (
/v2/files/{fileId}/ask/multimodal) - Поиск - Находите записи по ключевым словам по всему вашему контенту
- Загрузка - Отправляйте новые аудио/видео файлы для обработки
Аутентификация использует Bearer-токены. Вы генерируете токен API в настройках вашей учетной записи ScreenApp.
Для полной справки см. документацию API ScreenApp.
Шаги настройки
1. Получите ваш API-токен ScreenApp
Войдите в ScreenApp, перейдите в Настройки > API и сгенерируйте новый токен. Скопируйте его в надежное место. Он понадобится вам на следующем шаге.
2. Создайте папку навыка
Навыки OpenClaw хранятся в ~/.openclaw/skills/ (общие для всех агентов) или в папке /skills/ вашей рабочей области (для каждого агента). Имя папки навыка должно совпадать с полем name в шапке вашего SKILL.md. Создайте полную структуру:
mkdir -p ~/.openclaw/skills/screenapp/references
Окончательная структура папок:
screenapp/
├── SKILL.md # Обязательно: шапка + инструкции для агента
├── claw.json # Для публикации на ClawHub (опционально)
└── references/
└── api-endpoints.md # Подробная документация по конечным точкам, загружаемая по запросу
3. Напишите SKILL.md
Поле description определяет, выберет ли агент этот навык. OpenClaw сканирует name и description каждого установленного навыка в начале каждой сессии. Включите триггерные фразы и варианты ключевых слов, чтобы агент сопоставлял его с запросами о расшифровках, встречах, записях и создании заметок.
Создайте ~/.openclaw/skills/screenapp/SKILL.md:
---
name: screenapp
description: Ищите записи и расшифровки встреч, получайте заметки и пункты действий со встреч, транскрибируйте аудио и видео, задавайте вопросы ИИ о записанном контенте. Используйте, когда пользователь упоминает транскрипцию, заметки со встреч, записи, аудио-в-текст, речь-в-текст, поиск встреч или хочет найти или проанализировать записанные встречи и звонки.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"","requires":{"env":["SCREENAPP_API_TOKEN"]},"primaryEnv":"SCREENAPP_API_TOKEN","homepage":"https://screenapp.io"}}
---
# Интеграция ScreenApp
Получите доступ к записям, расшифровкам и анализу ИИ ScreenApp пользователя.
Аутентификация
Все запросы требуют переменной окружения SCREENAPP_API_TOKEN.
Headers: Authorization: Bearer $SCREENAPP_API_TOKEN Base URL: https://api.screenapp.io
Доступные действия
Поиск записей по ключевому слову
GET /v2/files?searchQuery={query}
Используйте это, когда пользователь хочет найти конкретную встречу, запись или тему.
Получить запись с ее расшифровкой
GET /v2/files/{fileId}
Возвращает полный объект записи, включая расшифровку с метками времени и указанием говорящих. Используйте это для получения заметок со встреч, повторного прослушивания сказанного или получения полного текста звонка.
Задать ИИ вопрос о записи
POST /v2/files/{fileId}/ask/multimodal Body: { “promptText”: “ваш вопрос здесь” }
Анализирует как расшифровку, так и видеоконтент. Используйте это для суммирования встреч, извлечения пунктов действий или ответа на конкретные вопросы о том, что произошло в записи.
Список последних записей
GET /v2/files?sortBy=createdAt&sortOrder=desc&limit=10
Используйте это, когда пользователь спрашивает о своих последних встречах или недавних записях.
При желании создайте `references/api-endpoints.md` с более подробной документацией по параметрам. Агент загружает ссылочные файлы только тогда, когда они ему нужны, сохраняя начальное сканирование навыков легковесным.
#
## 4. Установите токен API
Добавьте ваш токен ScreenApp в окружение OpenClaw. Отредактируйте `~/.openclaw/openclaw.json`:
```json
{
"env": {
"SCREENAPP_API_TOKEN": "ваш-токен-здесь"
}
}
Или экспортируйте его в свой профиль оболочки, если предпочитаете.
5. Перезапуск OpenClaw
openclaw gateway restart
Агент получит новый навык в следующей сессии. Вы можете убедиться, что он загружен, спросив своего агента: “Какие навыки у тебя есть?“
6. Протестируйте
Отправьте сообщение своему агенту OpenClaw в Telegram или WhatsApp:
- “Найди в моих записях ScreenApp обсуждение дорожной карты продукта”
- “Получи стенограмму с моей последней встречи”
- “Какие задачи возникли по итогам вчерашнего стендапа?”
Агент будет использовать навык ScreenApp для получения данных и ответа на ваш вопрос.
Публикация в ClawHub
Если вы хотите, чтобы другие пользователи OpenClaw находили и устанавливали ваш навык ScreenApp, опубликуйте его в ClawHub, официальном реестре навыков OpenClaw. ClawHub использует векторный поиск, поэтому запросы на естественном языке, такие как “поиск стенограмм совещаний” или “расшифровка аудиозаписей”, найдут ваш навык, если его описание будет содержать эти термины.
Добавьте манифест claw.json в папку навыка:
{
"name": "screenapp",
"version": "1.0.0",
"description": "Search meeting recordings, get transcripts, extract action items, and ask AI questions about recorded content via the ScreenApp API.",
"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"
}
Затем опубликуйте:
clawhub publish ~/.openclaw/skills/screenapp
После публикации любой может установить его с помощью:
clawhub install screenapp
Ваш навык также появится на Moltbook, кроссплатформенном индексе, который перечисляет навыки для OpenClaw, Claude Code, Cursor и других инструментов кодирования ИИ. Moltbook индексирует ClawHub автоматически, поэтому никаких дополнительных шагов не требуется.
Создание сервера MCP (продвинутый уровень)
Если вам нужен полноценный сервер MCP вместо подхода, основанного на навыках, вы можете обернуть API ScreenApp в сервер MCP на Node.js. Это обеспечит совместимость с Claude Desktop, Cursor и любым другим клиентом MCP, а не только с 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) }],
};
}
);
Затем зарегистрируйте его в конфигурации OpenClaw или используйте его автономно с Claude Desktop.
Варианты использования
Последующие действия по итогам встреч: Спросите своего агента: “Что Сара сказала о сроках во вчерашнем звонке?”, и он извлечет стенограмму, найдет соответствующий раздел и даст вам ответ.
Еженедельные сводки: “Суммируй все мои встречи за эту неделю” запускает поиск по вашим записям и генерирует сводный отчет.
Отслеживание задач: “Какие открытые задачи у меня есть по итогам встреч за этот месяц?” ищет в ваших стенограммах обязательства и сроки.
Перепрофилирование контента: “Преврати запись моего последнего вебинара в план для публикации в блоге” использует конечную точку анализа ИИ для генерации структурированного контента из вашего видео.
Связанные функции ScreenApp
- ИИ-суммаризатор встреч: Генерируйте резюме из любой записи
- Программа для транскрипции: Автоматическое преобразование речи в текст с метками диктора
- ИИ-составитель заметок: Структурированные заметки из ваших бесед
Часто задаваемые вопросы
Что такое MCP-сервер?
MCP (Model Context Protocol) сервер - это локальная программа, которая предоставляет данные и инструменты моделям ИИ. Он позволяет ИИ-помощникам, таким как Claude или агенты OpenClaw, получать доступ к внешним службам без ручного копирования и вставки данных.
Нужен ли мне платный тариф ScreenApp для доступа к API?
Доступ к API доступен на платных тарифах ScreenApp. Проверьте настройки вашей учетной записи, чтобы узнать, доступен ли раздел API. Бесплатные аккаунты имеют ограниченный доступ к API.
Могу ли я использовать это с Claude Desktop вместо OpenClaw?
Да. Подход с MCP-сервером работает с любым MCP-совместимым клиентом. Claude Desktop, ChatGPT Desktop и Cursor - все они поддерживают MCP-серверы. OpenClaw добавляет преимущество доступа к нему из мобильных приложений для обмена сообщениями.
Отправляются ли данные моей записи на серверы OpenClaw?
Нет. OpenClaw является саморазмещаемым и полностью работает на вашей машине. Ваш API-токен ScreenApp и данные записи остаются локальными. Модель ИИ обрабатывает данные, но сам OpenClaw не хранит и не пересылает ваш контент.
Как агент находит нужный навык?
OpenClaw сканирует поля name и description каждого установленного навыка в начале каждой сессии. Когда вы спрашиваете что-то вроде “найти мою последнюю встречу”, агент сопоставляет это с описаниями навыков и загружает полный файл SKILL.md для того навыка, который подходит лучше всего. Вот почему описание должно содержать конкретные триггерные фразы, такие как “транскрипция”, “заметки о встрече” и “записи”, а не расплывчатые формулировки вроде “помогает с записями”.
Сколько записей может обработать сервер MCP?
API ScreenApp поддерживает пагинацию, поэтому вы можете работать с библиотеками любого размера. Для достижения наилучших результатов используйте поисковые запросы для сужения результатов вместо того, чтобы выводить всё сразу.
