Angenommen, Ihr Team hat gerade eine Sprint-Planungssitzung abgeschlossen. Sie haben einen neuen API-Endpunkt besprochen, das Anforderungs-/Antwortschema vereinbart und Grenzfälle besprochen. Sie öffnen Ihren Editor, versuchen sich genau zu merken, was entschieden wurde, und beginnen, Konversation aus dem Speicher in Code zu übersetzen.
Was wäre, wenn du nicht müsstest?
Lesen Sie die Neuigkeiten von KI MCP (Model Context Protocol) -Server und API ermöglicht es Ihnen, Ihre Sitzungsprotokolle, Zusammenfassungen und Aktionspunkte direkt in KI-gestützte Entwicklungstools wie Claude Code, Cursor und VS Code zu übertragen. Das heißt, Sie können diese Tools um Folgendes bitten:
„Holen Sie sich das Protokoll des heutigen Sprint-Planungsgesprächs und generieren Sie den FastAPI-Endpunkt, den wir besprochen haben, einschließlich der Validierungslogik und der Fehlerbehandlung, auf die sich das Team geeinigt hat.“
Das KI-Tool ruft den MCP-Server von Read AI auf, ruft das Protokoll ab und verwendet den gesamten Kontext Ihrer Konversation — keine vage Zusammenfassung, sondern die eigentliche Diskussion —, um Code zu generieren, der die Entscheidung Ihres Teams widerspiegelt. Es fängt die Nuancen ein: den Randfall, den jemand in Minute 32 angesprochen hat, die Namenskonvention, auf die der technische Leiter bestanden hat, die vom PM angegebene Bereichsbeschränkung.
Auf diese Weise können sich Entwickler darauf konzentrieren, sicherzustellen, dass die Implementierung solide ist, anstatt sich Gedanken über den verlustbehafteten Übersetzungsschritt zwischen „dem, worauf wir uns geeinigt haben“ und „dem, was gebaut wird“, zu machen.
Der MCP-Server von Read AI stellt Ihre Meeting-Daten über eine Reihe von Tools zur Verfügung, die jeder MCP-kompatible Client aufrufen kann. Bei der Markteinführung gehören zu den wichtigsten Tools das Auflisten Ihrer verfügbaren Sitzungen und das Abrufen der Protokolle für jede Sitzung, wobei weitere Datentypen (Aktionspunkte, Zusammenfassungen, Interaktionsmetriken) dicht dahinter folgen.
Der Server verwendet den Streamable HTTP-Transport, sodass er problemlos mit Remote-MCP-Clients funktioniert. Die Autorisierung erfolgt über OAuth, was bedeutet, dass Sie sich einmal authentifizieren und Ihre KI-Tools sicher auf Ihre Meeting-Daten zugreifen können, ohne API-Schlüssel in den Konfigurationsdateien preiszugeben. Und da der MCP-Server auch ein vollständiger FastAPI-Server ist, ist jedes Tool auch über Standard-HTTP-Endpunkte zugänglich. Selbst wenn Ihr Workflow MCP noch nicht verwendet, können Sie die Integration dennoch programmgesteuert über eine vertraute REST-Schnittstelle durchführen.
Rufen Sie zunächst Ihren MCP-Client auf https://api.readai.com/mcp/ auf, geben Sie Ihren Benutzernamen und Ihr Passwort ein und schon sind Sie verbunden. Von dort aus kann jedes KI-Tool mit MCP-Unterstützung Ihre Meetings genauso natürlich abfragen wie eine Codebasis oder eine Datenbank.
Um mehr zu erfahren, können Sie unsere Dokumentation lesen hier.
Der Meeting-to-Code-Workflow ist die Überschrift, aber sobald Ihre Meeting-Daten über MCP zugänglich sind, eröffnen sich die Möglichkeiten schnell.
Verwandeln Sie Besprechungen in ausgefeilte Ergebnisse. Verbinden Sie den MCP-Server von Read AI mit einem Tool wie Claude Cowork, und Ihre Besprechungen können echte Artefakte hervorbringen: eine formatierte Folie, die einen Kundenanruf zusammenfasst, ein Word-Dokument, das einen Projektstart zusammenfasst, oder eine Tabelle, in der die Verpflichtungen nachverfolgt werden, die während einer Reihe von Planungssitzungen eingegangen wurden. Keine Chat-Antwort, die Sie kopieren und einfügen. Eine tatsächliche Datei, bereit zum Teilen.
Erstellen Sie automatisierte Workflows. Da auf den MCP-Server auch über Standard-REST-API-Endpunkte zugegriffen werden kann, können Sie ihn mit Automatisierungsplattformen wie n8n, Zapier oder Make verbinden. Richten Sie eine wöchentliche Pipeline ein, die alle Ihre Meetings der letzten sieben Tage zusammenfasst, Entscheidungen und offene Punkte zusammenfasst und eine formatierte Zusammenfassung in einem geteilten Slack-Channel oder Google Doc ablegt, sodass niemand einen Finger rühren muss.
Wir befinden uns an einem Wendepunkt in der Art und Weise, wie KI-Tools mit Arbeitsplatzdaten interagieren. Das alte Modell: Kontext kopieren und in ein Chatfenster einfügen oder Daten manuell exportieren, damit eine KI sie verarbeiten kann, skaliert nicht. MCP ändert diese Gleichung, indem es den Datenzugriff zu einer erstklassigen Funktion von KI-Tools macht und nicht zu einem nachträglichen Einfall macht.
Sitzungsprotokolle gehören zu den umfangreichsten und am wenigsten genutzten Daten in einer Organisation. Sie erfassen Entscheidungen, Gründe, Kontext, Meinungsverschiedenheiten und Verpflichtungen auf eine Weise, wie es kein anderes Artefakt tut. Diese Daten programmatisch für KI-Tools zugänglich zu machen, ist nicht nur praktisch, sondern auch eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Teams von der Diskussion zur Ausführung übergehen können.
Neben der Einführung unseres eigenen MCP-Servers sind wir auch der erste und einzige Meeting-Notetaker, der mit der API und dem MCP-Rollout von Slack an den Start geht. Read AI for Slack ermöglicht es Benutzern, alle Besprechungsnotizen direkt in Slack zu posten. So kannst du die Erfahrung von Read AI direkt in deinen täglichen Arbeitsablauf integrieren. Mit der Echtzeitsuche können Nutzer jetzt auch mit all deinen verbundenen Daten chatten, was eine sofortige, regelkonforme Suche in allen Meetings und verbundenen Plattformen direkt von Slack aus ermöglicht.
Für Entwickler, die direkt mit Read via API interagieren möchten, haben wir diese Funktion ebenfalls eingeführt. Weitere Informationen finden Sie unter hier.
Der MCP-Server von Read AI ist ab sofort verfügbar. Unterstützung für OAuth wird in Kürze verfügbar sein. Wenn Sie bereits ein MCP-kompatibles Tool wie Claude Code oder Cursor verwenden, können Sie in wenigen Minuten eine Verbindung herstellen. Besuchen Sie unsere Entwicklerdokumentation, um die Verbindung einzurichten und Ihre Besprechungen in die Tat umzusetzen.
Ihre besten Besprechungen sollten nicht enden, wenn das Gespräch abgeschlossen ist. Jetzt müssen sie nicht.
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