Yapay zeka aracınızın, klasörleri karıştırmanıza gerek kalmadan geçen Salı günkü toplantı notlarını getirebilmesi gerekir. ScreenApp’in API’si ve Model Bağlam Protokolü (MCP) ile OpenClaw aracılara kayıtlarınıza, transkriptlerinize ve yapay zeka özetlerinize doğrudan erişim sağlayabilirsiniz.

Bu kılavuz, OpenClaw aracınızın kayıtları araması, transkriptleri alması ve içeriğiniz üzerinde yapay zeka analizi yapması için bir ScreenApp MCP sunucu becerisi oluşturmayı anlatır; tüm bunları Telegram, WhatsApp veya Discord’daki bir sohbet mesajından yapabilirsiniz.

Toplantı kayıtları için MCP sunucularına yeniyseniz, ScreenApp’in nasıl bir performans sergilediğini görmek için toplantılar için en iyi MCP sunucularının karşılaştırması yazımıza göz atın.

OpenClaw Nedir?

OpenClaw, mesajlaşma uygulamalarını (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage) yapay zeka kodlama ajanlarına bağlayan, kendi kendine barındırılan bir ağ geçididir. Makinenizde tek bir işlem çalıştırırsınız ve bu, sohbet uygulamalarınızı her zaman erişilebilir bir yapay zeka asistanına bağlar.

Ana fikir: Ajanınıza telefonunuzdan mesaj atarsınız ve o, araçları kullanabilir, dosyaları okuyabilir, internette gezinebilir ve şimdi de ScreenApp kayıtlarınıza erişebilir.

OpenClaw, ajanlara araçları nasıl kullanacaklarını öğretmek için beceriler kullanır. Her beceri, mevcut komutları açıklayan bir SKILL.md dosyasına sahip bir klasördür. Beceriler ayrıca MCP sunucularını da sarabilir, ScreenApp’i bu şekilde bağlayacağız.

OpenClaw, becerileri üç aşamalı bir sistem aracılığıyla keşfeder. Oturum başlangıcında, ajan her becerinin önyazısından name ve description alanlarını tarar. Bir beceri ilgili göründüğünde, tam SKILL.md dosyasını yükler. Bu, açıklama alanınızın, ajanın becerinizi seçip seçmeyeceği konusunda en önemli faktör olduğu anlamına gelir. Bir iş arkadaşınıza becerinin ne işe yaradığını ve ne zaman kullanılacağını anlatır gibi yazın.

MCP Nedir?

Model Bağlam Protokolü, Anthropic tarafından oluşturulan ve yapay zeka modellerinin harici veri kaynaklarına erişmesini sağlayan bir standarttır. Bunu yapay zeka uygulamaları için USB-C gibi düşünebilirsiniz. Transkriptleri ChatGPT’ye kopyala-yapıştır yapmak yerine, bir MCP sunucusu yapay zekanın ihtiyacı olanı doğrudan çekmesine olanak tanır.

MCP sunucuları yerel olarak çalışır ve araçlar (yapay zekanın yapabileceği eylemler) ve kaynaklar (yapay zekanın okuyabileceği veriler) sunar. ScreenApp için araçlar, “kayıtları ara,” “transkripti al” ve “bir video hakkında soru sor” gibi şeyleri içerecektir.

MCP, Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Cursor ve OpenClaw aracılığıyla herhangi bir mesajlaşma uygulamasıyla çalışır.

ScreenApp API’ye genel bakış

ScreenApp, bir MCP entegrasyonu için ihtiyacınız olan her şeyi kapsayan bir REST API sağlar. Ana uç noktalar:

• Kayıtları listele - Kayıt kitaplığınızda filtrelerle gezinin
• Transkriptli kayıt al - Bir kaydı ve zaman damgaları ile konuşmacı etiketleriyle tam transkriptini getirin
• Yapay zeka analizi - Çok modlu analiz uç noktasını (/v2/files/{fileId}/ask/multimodal) kullanarak bir kayıt hakkında sorular sorun
• Ara - Tüm içeriğinizde anahtar kelimeye göre kayıtları bulun
• Yükle - İşlenmek üzere yeni ses/video dosyaları gönderin

Kimlik doğrulama Taşıyıcı jetonlar (Bearer tokens) kullanır. Bir API jetonunu ScreenApp hesap ayarlarınızdan oluşturursunuz.

Tam referans için ScreenApp API belgelerine bakın.

Kurulum adımları

1. ScreenApp API belirtecinizi alın

ScreenApp’e giriş yapın, Ayarlar > API’ye gidin ve yeni bir belirteç oluşturun. Güvenli bir yere kopyalayın. Bir sonraki adımda ihtiyacınız olacak.

2. Beceri klasörünü oluşturun

OpenClaw becerileri ~/.openclaw/skills/ (tüm aracılar arasında paylaşılan) veya çalışma alanınızın /skills/ klasöründe (aracı başına) bulunur. Beceri klasörü adı, SKILL.md ön verilerinizdeki name alanı ile eşleşmelidir. Tam yapıyı oluşturun:

mkdir -p ~/.openclaw/skills/screenapp/references

Son klasör düzeni:

screenapp/
├── SKILL.md              # Gerekli: ön veri + aracı talimatları
├── claw.json             # ClawHub yayıncılığı için (isteğe bağlı)
└── references/
    └── api-endpoints.md  # Talep üzerine yüklenen ayrıntılı uç nokta belgeleri

3. SKILL.md dosyasını yazın

description alanı, aracının bu beceriyi seçip seçmeyeceğini belirler. OpenClaw, her oturumun başında yüklü her becerinin name ve description alanlarını tarar. Aracının bunu transkriptler, toplantılar, kayıtlar ve not alma ile ilgili isteklere eşleştirebilmesi için tetikleyici ifadeler ve anahtar kelime varyantları ekleyin.

~/.openclaw/skills/screenapp/SKILL.md dosyasını oluşturun:

---
name: screenapp
description: Toplantı kayıtlarını ve transkriptlerini arayın, toplantı notları ve eylem öğeleri alın, ses ve video transkripsiyonu yapın, kaydedilmiş içerik hakkında yapay zeka soruları sorun. Kullanıcı transkripsiyon, toplantı notları, kayıtlar, sesten metne, konuşmadan metne, toplantı araması bahsettiğinde veya kaydedilmiş toplantıları ve aramaları bulmak veya analiz etmek istediğinde kullanın.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"","requires":{"env":["SCREENAPP_API_TOKEN"]},"primaryEnv":"SCREENAPP_API_TOKEN","homepage":"https://screenapp.io"}}
---

# ScreenApp Entegrasyonu

Kullanıcının ScreenApp kayıtlarına, transkriptlerine ve yapay zeka analizine erişin.

Kimlik Doğrulama

Tüm istekler SCREENAPP_API_TOKEN ortam değişkenini gerektirir.

Başlıklar: Authorization: Bearer $SCREENAPP_API_TOKEN Temel URL: https://api.screenapp.io

Mevcut eylemler

Kayıtlarda anahtar kelimeye göre arama yapın

GET /v2/files?searchQuery={query}

Kullanıcı belirli bir toplantı, kayıt veya konu bulmak istediğinde bunu kullanın.

Bir kaydı transkriptiyle birlikte alın

GET /v2/files/{fileId}

Konuşmacı etiketleri içeren zaman damgalı transkripti de dahil olmak üzere tam kayıt nesnesini döndürür. Bunu toplantı notlarını almak, söylenenleri tekrar okumak veya bir görüşmenin tam metnini almak için kullanın.

Yapay Zekaya bir kayıt hakkında soru sorun

POST /v2/files/{fileId}/ask/multimodal Body: { “promptText”: “sorunuz buraya” }

Hem transkripti hem de video içeriğini analiz eder. Bunu toplantıları özetlemek, eylem öğelerini çıkarmak veya bir kayıtta ne olduğu hakkında belirli soruları yanıtlamak için kullanın.

Son kayıtları listele

GET /v2/files?sortBy=createdAt&sortOrder=desc&limit=10

Kullanıcı en son toplantılarını veya yeni kayıtlarını sorduğunda bunu kullanın.

İsteğe bağlı olarak, daha ayrıntılı parametre belgeleriyle `references/api-endpoints.md` dosyasını oluşturun. Aracı, başvuru dosyalarını yalnızca ihtiyaç duyduğunda yükler, böylece ilk yetenek taramasını hafif tutar.

#

## 4. API belirtecini ayarlayın

ScreenApp belirtecinizi OpenClaw'ın ortamına ekleyin. `~/.openclaw/openclaw.json` dosyasını düzenleyin:

```json
{
  "env": {
    "SCREENAPP_API_TOKEN": "belirteciniz-burada"
  }
}

Dilerseniz kabuk profilinize de aktarabilirsiniz.

5. OpenClaw’u Yeniden Başlat

openclaw gateway restart

Aracı, bir sonraki oturumda yeni beceriyi edinecektir. Yüklendiğini aracınıza “Hangi becerilere sahipsin?” diye sorarak doğrulayabilirsiniz.

6. Test Edin

Telegram veya WhatsApp üzerinden OpenClaw aracınıza bir mesaj gönderin:

• “ScreenApp kayıtlarımda ürün yol haritası tartışmasını ara”
• “Son toplantımın dökümünü al”
• “Dünkü standup’tan hangi eylem maddeleri çıktı?”

Aracı, verileri getirmek ve sorunuzu yanıtlamak için ScreenApp becerisini kullanacaktır.

ClawHub’da Yayınlama

Diğer OpenClaw kullanıcılarının ScreenApp becerinizi bulmasını ve yüklemesini istiyorsanız, bunu OpenClaw’un resmi beceri kayıt yeri olan ClawHub’da yayınlayın. ClawHub vektör araması kullanır, bu nedenle “toplantı dökümlerini ara” veya “ses kayıtlarını yazıya dök” gibi doğal dil sorguları, açıklamanız bu terimleri kapsadığı sürece becerinizi ortaya çıkaracaktır.

Beceri klasörünüze bir claw.json manifesti ekleyin:

{
  "name": "screenapp",
  "version": "1.0.0",
  "description": "ScreenApp API aracılığıyla toplantı kayıtlarını arayın, dökümleri alın, eylem öğelerini çıkarın ve kaydedilmiş içerik hakkında yapay zeka soruları sorun.",
  "author": "sizin-clawhub-kullanıcı-adınız",
  "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"
}

Ardından yayınlayın:

clawhub publish ~/.openclaw/skills/screenapp

Yayınlandıktan sonra herkes şu şekilde yükleyebilir:

clawhub install screenapp

Beceriniz ayrıca OpenClaw, Claude Code, Cursor ve diğer yapay zeka kodlama araçları için becerileri listeleyen çapraz platform bir dizin olan Moltbook’ta da görünecektir. Moltbook, ClawHub’ı otomatik olarak dizine ekler, bu yüzden ek bir adım yoktur.

Bir MCP sunucusu oluşturma (gelişmiş)

Beceri tabanlı bir yaklaşım yerine düzgün bir MCP sunucusu istiyorsanız, ScreenApp API’sini bir Node.js MCP sunucusuna sarabilirsiniz. Bu, size sadece OpenClaw ile değil, Claude Desktop, Cursor ve diğer tüm MCP istemcileriyle uyumluluk sağlar.

// 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) }],
    };
  }
);

Ardından OpenClaw’un yapılandırmasına kaydedin veya Claude Desktop ile bağımsız olarak kullanın.

Kullanım alanları

Toplantı takipleri: Aracınıza “Sarah dünkü görüşmede zaman çizelgesi hakkında ne söyledi?” diye sorun, o da dökümü çeker, ilgili bölümü bulur ve size cevabı verir.

Haftalık özetler: “Bu haftaki tüm toplantılarımı özetle” komutu kayıtlarınızda bir arama tetikler ve birleştirilmiş bir rapor oluşturur.

Eylem maddesi takibi: “Bu ayki toplantılardan hangi açık eylem maddelerim var?” komutu, taahhütler ve son tarihler için dökümlerinizi arar.

İçerik yeniden kullanımı: “Son webinar kaydımı bir blog yazısı taslağına dönüştür” komutu, videonuzdan yapılandırılmış içerik oluşturmak için yapay zeka analiz uç noktasını kullanır.

İlgili ScreenApp özellikleri

• Yapay Zeka Toplantı Özetleyici: Herhangi bir kayıttan özetler oluşturun
• Transkripsiyon Yazılımı: Konuşmacı etiketleriyle otomatik konuşmadan metne dönüştürme
• Yapay Zeka Not Alıcı: Konuşmalarınızdan yapılandırılmış notlar

SSS

MCP sunucusu nedir?

Bir MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucusu, yapay zeka modellerine veri ve araçlar sağlayan yerel bir programdır. Claude veya OpenClaw aracıları gibi yapay zeka asistanlarının verileri manuel olarak kopyala-yapıştır yapmadan harici hizmetlere erişmesini sağlar.

API erişimi için ücretli bir ScreenApp planına ihtiyacım var mı?

API erişimi ScreenApp ücretli planlarında mevcuttur. API bölümünün mevcut olup olmadığını görmek için hesap ayarlarınızı kontrol edin. Ücretsiz hesapların sınırlı API erişimi vardır.

Bunu OpenClaw yerine Claude Desktop ile kullanabilir miyim?

Evet. MCP sunucusu yaklaşımı, MCP uyumlu herhangi bir istemciyle çalışır. Claude Desktop, ChatGPT Desktop ve Cursor’un hepsi MCP sunucularını destekler. OpenClaw, mobil mesajlaşma uygulamalarından erişim avantajını ekler.

Kayıt verilerim OpenClaw’ın sunucularına gönderiliyor mu?

Hayır. OpenClaw kendi kendine barındırılır ve tamamen makinenizde çalışır. ScreenApp API belirteciniz ve kayıt verileriniz yerel kalır. Yapay zeka modeli verileri işler, ancak OpenClaw’ın kendisi içeriğinizi saklamaz veya iletmez.

Ajan doğru beceriyi nasıl bulur?

OpenClaw, her oturumun başlangıcında yüklü her becerinin name ve description alanlarını tarar. Siz “son toplantımı bul” gibi bir şey sorduğunuzda, ajan bunu beceri açıklamalarıyla eşleştirir ve en uygun becerinin tam SKILL.md dosyasını yükler. Bu nedenle açıklama, “kayıtlar konusunda yardımcı olur” gibi belirsiz bir dil yerine “transkripsiyon,” “toplantı notları” ve “kayıtlar” gibi somut tetikleyici ifadeler içermelidir.

MCP sunucusu kaç kaydı işleyebilir?

ScreenApp API’si sayfalama özelliğini destekler, böylece her boyuttaki kütüphanelerle çalışabilirsiniz. En iyi sonuçlar için, her şeyi bir kerede listelemek yerine sonuçları daraltmak için arama sorguları kullanın.