Как подключить ScreenApp к агентам ИИ OpenClaw через сервер MCP
On this page
Ваш ИИ-агент должен уметь подтягивать записи совещаний за прошлый вторник, не заставляя вас копаться в папках. С помощью API ScreenApp и протокола Model Context Protocol (MCP) вы можете предоставить агентам OpenClaw прямой доступ к вашим записям, расшифровкам и ИИ-сводкам.
В этом руководстве описывается создание навыка MCP-сервера ScreenApp, чтобы ваш агент OpenClaw мог искать записи, получать расшифровки и выполнять ИИ-анализ вашего контента, всё это из чата в Telegram, WhatsApp или Discord.
Если вы новичок в MCP-серверах для записей совещаний, ознакомьтесь с нашим сравнением лучших MCP-серверов для совещаний, чтобы увидеть, как ScreenApp выделяется среди них.
Что такое OpenClaw?
OpenClaw — это самостоятельно размещаемый шлюз, который подключает приложения для обмена сообщениями (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage) к ИИ-агентам для кодирования. Вы запускаете один процесс на своей машине, и он связывает ваши чат-приложения с всегда доступным ИИ-помощником.
Ключевая идея: вы отправляете сообщения своему агенту с 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 — это папка с файлом SKILL.md, который описывает доступные команды. Навыки также могут оборачивать MCP-серверы, именно так мы и подключим ScreenApp.
OpenClaw обнаруживает навыки с помощью трехуровневой системы. В начале сеанса агент сканирует поля name и description из фронтматтера каждого навыка. Когда навык кажется релевантным, он загружает полный файл SKILL.md. Это означает, что ваше поле описания является единственным наиболее важным фактором для того, выберет ли агент ваш навык. Напишите его так, как будто вы рассказываете коллеге, что делает навык и когда его использовать.
Что такое MCP?
Model Context Protocol — это стандарт, разработанный Anthropic, который позволяет ИИ-моделям получать доступ к внешним источникам данных. Представьте его как USB-C для ИИ-приложений. Вместо копирования-вставки расшифровок в ChatGPT, MCP-сервер позволяет ИИ напрямую получать то, что ему нужно.
MCP-серверы работают локально и предоставляют инструменты (действия, которые может выполнять ИИ) и ресурсы (данные, которые ИИ может читать). Для ScreenApp инструменты будут включать такие действия, как “поиск записей”, “получение расшифровки” и “задать вопрос о видео”.
MCP работает с Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Cursor, а через OpenClaw — с любым приложением для обмена сообщениями.
Обзор API ScreenApp
ScreenApp предоставляет REST API, который охватывает всё необходимое для интеграции с MCP. Основные конечные точки:
- Список записей - Просматривайте свою библиотеку записей с фильтрами
- Получить запись с расшифровкой - Извлеките запись и её полную расшифровку с метками времени и метками говорящих
- ИИ-анализ - Задавайте вопросы о записи с помощью многомодальной конечной точки 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 токены Bearer. 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 безопасное 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/ вашего рабочего пространства (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 требованию
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: Искать записи и расшифровки встреч, получать заметки и пункты действий со встреч, транскрибировать аудио и видео, задавать вопросы ИИ о записанном контенте. Используйте, когда пользователь упоминает транскрипцию, заметки о встречах, записи, перевод аудио в текст, перевод речи 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 с ScreenApp
Доступ к записям, расшифровкам и анализу ИИ ScreenApp пользователя.
## Аутентификация
Все запросы требуют переменной окружения SCREENAPP_API_TOKEN.
Заголовки: Authorization: Bearer $SCREENAPP_API_TOKEN
Базовый 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 именами говорящих. Используйте это для получения заметок о встрече, повторного прослушивания сказанного или получения полного текста звонка.
#
## Задать ИИ вопрос о записи
POST /v2/files/{fileId}/ask/multimodal
Тело запроса: { "promptText": "ваш вопрос здесь" }
Анализирует как расшифровку, так и видеоконтент. Используйте это для обобщения встреч, извлечения пунктов действий или ответа на конкретные вопросы о том, что произошло в записи.
#
## Список недавних записей
GET /v2/files?sortBy=createdAt&sortOrder=desc&limit=10
Используйте это, когда пользователь спрашивает о своих последних встречах или недавних записях.
При необходимости создайте references/api-endpoints.md с более подробной документацией по параметрам. Агент загружает справочные файлы только при необходимости, сохраняя первоначальное сканирование навыков легким.
4. Установка токена API
Добавьте свой токен ScreenApp в окружение OpenClaw. Отредактируйте ~/.openclaw/openclaw.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 проверить, что он загружен, спросив у своего агента: “Какие у тебя есть навыки?“
6. Проверьте это
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 пункты действий появились после вчерашнего стендапа?”
Агент использует навык ScreenApp для получения данных и ответа на ваш вопрос.
Публикация в ClawHub
Если вы хотите, чтобы другие пользователи OpenClaw нашли и установили ваш навык ScreenApp, опубликуйте его на ClawHub, официальном реестре навыков OpenClaw. ClawHub использует векторный поиск, поэтому запросы на естественном языке, такие как “поиск стенограмм встреч” или “транскрибировать аудиозаписи”, выведут ваш навык на поверхность, если описание охватывает эти термины.
Добавьте манифест claw.json в папку вашего навыка:
{
"name": "screenapp",
"version": "1.0.0",
"description": "Ищите записи встреч, получайте стенограммы, извлекайте пункты действий и задавайте вопросы ИИ о записанном контенте через API ScreenApp.",
"author": "ваше-clawhub-имя-пользователя",
"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 автоматически индексирует ClawHub, поэтому никаких дополнительных шагов не требуется.
Создание MCP-сервера (продвинутый уровень)
Если вы хотите полноценный MCP-сервер вместо подхода, основанного на навыках, вы можете обернуть API ScreenApp в MCP-сервер Node.js. Это обеспечивает совместимость с Claude Desktop, Cursor и любым другим MCP-клиентом, 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 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: Запрос “Обобщи мои встречи за эту неделю” запускает поиск по вашим записям и генерирует консолидированный отчет.
Отслеживание пунктов действий: Запрос “Какие незавершенные пункты действий у меня есть со встреч в этом месяце?” ищет в ваших стенограммах обязательства и сроки.
Повторное использование контента: Запрос “Преврати мою последнюю запись вебинара в план статьи для блога” использует конечную точку анализа ИИ для генерации структурированного контента из вашего видео.
Связанные функции ScreenApp
- Суммаризатор встреч с ИИ: Создавайте резюме из любой записи
- Программа для транскрипции: Автоматическое преобразование речи в текст с метками дикторов
- ИИ-помощник для заметок: Структурированные заметки из ваших разговоров
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-ассистентам, таким как Claude или агенты OpenClaw, получать доступ к внешним сервисам без ручного копирования и вставки данных.
Нужен ли мне платный тариф ScreenApp для доступа к API?
Доступ к API предоставляется в рамках платных тарифов ScreenApp. Проверьте настройки вашей учетной записи, чтобы узнать, доступен ли раздел API. Бесплатные учетные записи 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 мессенджеров.
Отправляются ли данные моей записи на серверы OpenClaw?
Нет. OpenClaw является самохостинговым и работает полностью на вашем компьютере. 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 задаете 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, такие как “помогает с записями”.
Сколько записей может обработать сервер MCP?
API ScreenApp обрабатывает пагинацию, поэтому вы можете работать с библиотеками любого размера. Для достижения наилучших результатов используйте поисковые запросы для сужения результатов, а не для вывода всего списка сразу.
