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

Bu kılavuz, OpenClaw temsilcinizin Telegram, WhatsApp veya Discord’dan gelen bir sohbet mesajıyla kayıtları aramasına, transkriptleri getirmesine ve içeriğiniz üzerinde yapay zeka analizi yapmasına olanak tanıyan bir ScreenApp MCP sunucu becerisi oluşturmayı anlatır.

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

OpenClaw Nedir?

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

Ana fikir: telefonunuzdan temsilcinize mesaj gönderirsiniz ve o araçları kullanabilir, dosyaları okuyabilir, web’de gezinebilir ve şimdi de ScreenApp kayıtlarınıza erişebilir.

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

OpenClaw, becerileri üç aşamalı bir sistem aracılığıyla keşfeder. Oturum başlangıcında, temsilci her becerinin önyüzündeki name ve description alanlarını tarar. Bir beceri ilgili göründüğünde, tam SKILL.md dosyasını yükler. Bu, açıklama alanınızın, temsilcinin becerinizi seçip seçmemesi için en önemli faktör olduğu anlamına gelir. Bunu, 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 kopyalayıp yapıştırmak yerine, bir MCP sunucusu yapay zekanın ihtiyacı olanı doğrudan çekmesini sağlar.

MCP sunucuları yerel olarak çalışır ve araçlar (yapay zekanın gerçekleştirebileceği eylemler) ile kaynaklar (yapay zekanın okuyabileceği veriler) sunar. ScreenApp için araçlar “kayıtları ara”, “transkript 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’sine Genel Bakış

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

• Kayıtları Listele - Kayıt kitaplığınızı filtrelerle inceleyin
• Transkriptli Kayıt Al - Bir kaydı ve zaman damgaları ile konuşmacı etiketleri içeren 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 (Bearer) tokenları kullanır. ScreenApp hesap ayarlarınızdan bir API tokenı oluşturursunuz.

Tam referans için ScreenApp API belgelerine bakın.

Kurulum Adımları

1. ScreenApp API belirtecinizi alın

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

2. Yetenek klasörünü oluşturun

OpenClaw yetenekleri ~/.openclaw/skills/ içinde (tüm aracılar arasında paylaşılır) veya çalışma alanınızın /skills/ klasöründe (aracı başına) bulunur. Yetenek klasör 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  # İsteğe bağlı olarak yüklenen ayrıntılı uç nokta belgeleri

3. SKILL.md dosyasını yazın

description alanı, aracının bu yeteneği seçip seçmeyeceğini belirler. OpenClaw, her oturumun başlangıcında yüklü her yeteneğin name ve description alanlarını tarar. Aracıya toplantı kayıtları, transkriptler ve not alma hakkındaki isteklere uygun olması 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 videoyu yazıya dökün, kaydedilen içerik hakkında yapay zekaya sorular sorun. Kullanıcı transkripsiyon, toplantı notları, kayıtlar, sesten-yazıya, konuşmadan-yazıya, toplantı araması bahsettiğinde veya kaydedilen 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: Yetkilendirme: Taşıyıcı $SCREENAPP_API_TOKEN Temel URL: https://api.screenapp.io

Mevcut eylemler

Kayıtları anahtar kelimeye göre ara

GET /v2/files?searchQuery={query}

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

Bir kaydı transkriptiyle birlikte al

GET /v2/files/{fileId}

Konuşmacı etiketli, zaman damgalı transkript 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 sor

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 dokümantasyonu içeren `references/api-endpoints.md` dosyasını oluşturun. Aracı, referans dosyalarını yalnızca ihtiyaç duyduğunda yükler, böylece ilk yetenek taraması hafif kalır.

#

## 4. API belirtecini ayarla

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

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

Ya da tercih ederseniz kabuk profilinizde dışa aktarın.

5. OpenClaw’u Yeniden Başlat

openclaw gateway restart

Aracı, bir sonraki oturumda yeni yeteneği edinecektir. Yüklendiğini aracıya sorarak doğrulayabilirsiniz: “Hangi yeteneklere sahipsin?“

6. Test edin

Telegram veya WhatsApp üzerinden OpenClaw aracınıza bir mesaj gönderin:

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

Aracı, verileri almak ve sorunuzu yanıtlamak için ScreenApp yeteneğini kullanacaktır.

ClawHub’da Yayınlama

Diğer OpenClaw kullanıcılarının ScreenApp yeteneğinizi bulmasını ve yüklemesini istiyorsanız, onu OpenClaw’un resmi yetenek kayıt defteri olan ClawHub’da yayınlayın. ClawHub vektör arama kullanır, bu nedenle “toplantı dökümlerini ara” veya “ses kayıtlarını yazıya dök” gibi doğal dil sorguları, açıklama bu terimleri kapsadığı sürece yeteneğinizi ortaya çıkaracaktır.

Yetenek klasörünüze bir claw.json manifesti ekleyin:

{
  "name": "screenapp",
  "version": "1.0.0",
  "description": "ScreenApp API aracılığıyla toplantı kayıtlarını arayın, dökümleri alın, eylem maddelerini çıkarın ve kaydedilen içerik hakkında yapay zeka soruları sorun.",
  "author": "clawhub-kullanıcı-adınız",
  "license": "MIT",
  "permissions": ["network"],
  "entry": "SKILL.md",
  "tags": ["yazıya dökme", "toplantılar", "kayıtlar", "not alma", "üretkenlik", "konuşmadan metne"],
  "models": ["claude-*", "gpt-*", "gemini-*"],
  "minOpenClawVersion": "0.8.0"
}

Ardından yayınlayın:

clawhub publish ~/.openclaw/skills/screenapp

Yayınlandıktan sonra herkes şu şekilde yükleyebilir:

clawhub install screenapp

Yetenekiniz ayrıca OpenClaw, Claude Code, Cursor ve diğer yapay zeka kodlama araçları için yetenekleri listeleyen çapraz platform bir dizin olan Moltbook’ta da görünecektir. Moltbook, ClawHub’ı otomatik olarak dizinlediği için ekstra bir adım gerekmez.

Bir MCP sunucusu kurmak (gelişmiş)

Yetenek tabanlı bir yaklaşım yerine düzgün bir MCP sunucusu istiyorsanız, ScreenApp API’sini bir Node.js MCP sunucusuna sarabilirsiniz. Bu, yalnızca 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 “Dünkü görüşmede Sarah 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, kayıtlarınız arasında bir arama tetikler ve konsolide bir rapor oluşturur.

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

İçerik yeniden kullanımı: “Son web semineri 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
• Yazıya Çevirme Yazılımı: Konuşmacı etiketleriyle otomatik konuşmadan metne dönüştürme
• Yapay Zeka Not Alma Aracı: Konuşmalarınızdan yapılandırılmış notlar

Sıkça Sorulan Sorular

MCP sunucusu nedir?

Bir MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucusu, veri ve araçları yapay zeka modellerine sunan yerel bir programdır. Claude veya OpenClaw ajanları gibi yapay zeka asistanlarının verileri manuel olarak kopyalayıp yapıştırmadan 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, buna mobil mesajlaşma uygulamalarından erişme avantajını ekler.

Kayıt verilerim OpenClaw sunucularına mı gönderiliyor?

Hayır. OpenClaw kendi kendine barındırılır ve tamamen makinenizde çalışır. ScreenApp API belirteciniz ve kayıt verileriniz yerel kalır. Yapay zeka modeli verileri işler, ancak OpenClaw’un kendisi içeriğinizi depolamaz 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 beceri için tam SKILL.md dosyasını yükler. Bu nedenle açıklama, “transkripsiyon”, “toplantı notları” ve “kayıtlar” gibi somut tetikleyici ifadeler içermelidir, “kayıtlarla yardımcı olur” gibi belirsiz bir dil yerine.

MCP sunucusu kaç kaydı işleyebilir?

ScreenApp API, sayfalama işlemini yönetir, böylece her boyutta kütüphane ile çalışabilirsiniz. En iyi sonuçlar için, her şeyi bir kerede listelemek yerine, sonuçları daraltmak için arama sorguları kullanın.