Developer Integration
MCP Server
15 tools na nagpapahintulot sa AI assistants na mag-record, mag-transcribe, mag-search, at gumawa — lahat sa pamamagitan ng Model Context Protocol.
Ano ang MCP?
Ang Model Context Protocol (MCP) ay isang open standard para sa pag-connect ng AI assistants sa external data sources at tools. Sa halip na mag-copy at mag-paste ng text sa chat window, hinahayaan ng MCP ang AI tools na mag-query ng iyong data nang direkta sa pamamagitan ng structured interface.
Nag-i-implement ang SeaMeet ng MCP server na may 15 tools sa 4 na categories. Hindi lang pwedeng magbasa ng recordings ang AI clients — pwede rin nilang simulan ang recordings, mag-take ng screenshots, mag-search sa lahat ng transcripts, at mag-save ng generated content pabalik sa SeaMeet. Lahat nananatiling lokal.
15 Tools — Buong Reference
Data at Read (5 tools)
seameet_list_recordings I-list ang recordings at screenshots na may metadata. I-filter by type, date range, at limit.
seameet_get_artifact Basahin ang specific artifact: summary, transcription, action-items, chapters, key-decisions, description, o ocr-text.
seameet_get_asset_bundle Kunin ang buong manifest ng lahat ng artifacts para sa recording.
seameet_get_settings Kunin ang app settings: save directory, mic gain, recording format, language.
seameet_list_files I-list ang raw files sa recording save directory.
Write (2 tools)
seameet_save_artifact I-save ang AI-generated content (summary, slides, atbp.) kasabay ng recording.
seameet_rename_file I-rename ang recording o screenshot file.
Actions (6 tools) — kailangan ng running app
seameet_start_recording Simulan ang audio o video recording. Sumusuporta sa source: "microphone", "screen", o "both".
seameet_stop_recording Itigil ang kasalukuyang recording. Ibabalik ang saved file path.
seameet_take_screenshot Mag-capture ng screenshot ng kasalukuyang screen.
seameet_recording_status Kunin ang kasalukuyang state: active ba ang recording, paused, elapsed time, kasama ba ang video.
seameet_pause_recording I-pause ang active na audio-only recording.
seameet_resume_recording I-resume ang naka-pause na audio recording.
Search (1 tool)
seameet_search_text Mag-search sa lahat ng artifact text (case-insensitive). Nagbabalik ng matching snippets.
Artifact Keys
Gamitin ang mga keys na ito sa {toolName} para makuha ang specific data:
summarytranscriptionaction-itemschapterskey-decisionsdescriptionocr-text Paano ito gumagana
Nagra-run ang SeaMeet ng MCP server nang lokal
Kapag running ang app, nagsa-spawn ito ng local MCP server bilang child process na nakikipag-communicate sa pamamagitan ng stdio. Walang network traffic na umaalis sa iyong device.
I-configure ang iyong AI tool
Idagdag ang SeaMeet sa iyong MCP client config (Claude Code, Cursor, o kahit anong MCP-compatible tool). Isang linya sa iyong config file.
Direktang tina-call ng AI tools ang SeaMeet
Awtomatikong dini-discover ng iyong AI tool ang lahat ng 15 tools at pwedeng mag-list ng recordings, magbasa ng transcripts, magsimula ng recordings, mag-take ng screenshots, at mag-save ng AI-generated artifacts — lahat sa pamamagitan ng structured MCP tool calls.
Paano Gamitin
Walang manual configuration na kailangan. Awtomatikong hina-handle ng SeaMeet ang lahat:
I-run ang SeaMeet
Kapag nag-start ang SeaMeet, awtomatikong nagsa-spawn ng MCP server at nirerehistro ang lahat ng 15 tools. Walang setup na kailangan.
Gamitin ang built-in AI Agent
I-click ang Agent tab sa SeaMeet. Ang AI agent (GitHub Copilot o Claude) ay may access na sa lahat ng 15 MCP tools — hilingin sa kanya na mag-list ng recordings, mag-search ng transcripts, o magsimula ng recording.
O gamitin ang Claude Code / Codex nang external
Awtomatikong ini-merge ng SeaMeet ang MCP config nito sa iyong Claude settings. I-run lang ang Claude Code sa kahit anong terminal — awtomatikong madidi-discover nito ang tools ng SeaMeet habang running ang app.
Paano ito gumagana sa ilalim: Nagsa-spawn ang SeaMeet ng MCP server bilang local child process (stdio transport). Para sa tools na kumokontrol sa app (start recording, take screenshot), bina-call back ng MCP server ang Electron main process sa pamamagitan ng local HTTP bridge, na authenticated gamit ang per-session secret na nagre-regenerate sa bawat restart. Hindi kailanman kailangan ng developers na manual na mag-configure ng ports o secrets.
Halimbawa ng paggamit
Kapag na-configure na, natural na pwedeng makipag-interact ang iyong AI tool sa SeaMeet:
Nagtanong ka:
"I-list ang recordings ko ngayong linggo"
Tina-call ng AI:
seameet_list_recordings na may dateFrom filter Nagtanong ka:
"Ano ang action items mula sa product review?"
Tina-call ng AI:
seameet_get_artifact na may key: "action-items" Nagtanong ka:
"I-search lahat ng meetings ko para sa mentions ng Q3 budget"
Tina-call ng AI:
seameet_search_text na may query: "Q3 budget" Nagtanong ka:
"Simulan ang recording ng meeting na ito"
Tina-call ng AI:
seameet_start_recording na may source: "microphone" Para sa developers: Ang buong API reference kasama ang lahat ng 15 HTTP bridge endpoints, error codes, at authentication details ay available sa {url} kapag running ang app.
llms.txt — Machine-Readable Reference
Nagpu-publish ang SeaMeet ng {filename} file — isang plain-text reference ng bawat tool, endpoint, parameter, response shape, at error code. Pwedeng basahin ng AI agents ang file na ito para maintindihan ang buong API surface ng SeaMeet.