Supponiamo che il tuo team abbia appena terminato una sessione di pianificazione dello sprint. Avete discusso di un nuovo endpoint API, concordato lo schema di richiesta/risposta e discusso dei casi limite. Apri l'editor, cerchi di ricordare esattamente cosa è stato deciso e inizi a tradurre la conversazione in codice partendo dalla memoria.
E se non fosse necessario?
Leggi le novità di AI Server e API Model Context Protocol (MCP) ti consente di inserire le trascrizioni, i riepiloghi e le azioni delle riunioni direttamente in strumenti di sviluppo basati sull'intelligenza artificiale come Claude Code, Cursor e VS Code. Ciò significa che puoi chiedere a questi strumenti di fare qualcosa come:
«Estrai la trascrizione della riunione di pianificazione dello sprint di oggi e genera l'endpoint FastAPI di cui abbiamo discusso, inclusa la logica di convalida e la gestione degli errori concordata dal team».
Lo strumento di intelligenza artificiale chiama il server MCP di Read AI, recupera la trascrizione e utilizza l'intero contesto della conversazione, non un vago riepilogo, ma la discussione vera e propria, per generare codice che rifletta ciò che il team ha deciso. Ne coglie tutte le sfumature: il caso limite sollevato da qualcuno al minuto 32, la convenzione di denominazione su cui il responsabile tecnico ha insistito, la limitazione dell'ambito segnalata dal PM.
Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla garanzia che l'implementazione sia valida, invece di preoccuparsi della fase di traduzione con perdite tra «ciò che abbiamo concordato» e «ciò che viene creato».
Il server MCP di Read AI espone i dati delle riunioni tramite una serie di strumenti che qualsiasi client compatibile con MCP può chiamare. Al momento del lancio, gli strumenti principali includono l'elenco delle sessioni disponibili e il recupero delle trascrizioni per sessione, seguendo da vicino più tipi di dati (azioni, riepiloghi, metriche di coinvolgimento).
Il server utilizza il trasporto HTTP Streamable, quindi funziona perfettamente con i client MCP remoti. L'autorizzazione viene gestita tramite OAuth, il che significa che ti autentichi una volta e i tuoi strumenti di intelligenza artificiale possono accedere in modo sicuro ai dati delle riunioni senza esporre le chiavi API nei file di configurazione. E poiché il server MCP è anche un server FastAPI completo, ogni strumento è accessibile anche tramite endpoint HTTP standard, quindi anche se il tuo flusso di lavoro non utilizza ancora MCP, puoi comunque integrarlo a livello di programmazione tramite una familiare interfaccia REST.
Per iniziare, indirizza il tuo client MCP su https://api.readai.com/mcp/, inserisci nome utente e password e sei connesso. Da lì, qualsiasi strumento di intelligenza artificiale con supporto MCP può interrogare le riunioni con la stessa naturalezza con cui interroga una base di codice o un database.
Per saperne di più puoi leggere la nostra documentazione qui.
Il flusso di lavoro dalla riunione al codice è il titolo principale, ma una volta che i dati della riunione sono accessibili tramite MCP, le possibilità si aprono rapidamente.
Trasforma le riunioni in risultati eccellenti. Collega il server MCP di Read AI a uno strumento come Claude Cowork e le tue riunioni possono produrre veri e propri artefatti: una presentazione formattata che riassume una chiamata con un cliente, un documento Word che riepiloga l'avvio di un progetto o un foglio di calcolo che traccia gli impegni presi in una serie di sessioni di pianificazione. Non è una risposta via chat da copiare e incollare. Un file vero e proprio, pronto per essere condiviso.
Crea flussi di lavoro automatizzati. Poiché il server MCP è accessibile anche tramite endpoint API REST standard, puoi collegarlo a piattaforme di automazione come n8n, Zapier o Make. Imposta una pipeline settimanale che raccolga tutte le riunioni degli ultimi sette giorni, sintetizzi le decisioni e apra gli argomenti in esse contenuti e inserisca un riassunto formattato in un canale Slack condiviso o Google Doc senza che nessuno debba alzare un dito.
Siamo a un punto di svolta nel modo in cui gli strumenti di intelligenza artificiale interagiscono con i dati sul posto di lavoro. Il vecchio modello: copiare e incollare il contesto in una finestra di chat o esportare manualmente i dati per l'elaborazione da parte di un'intelligenza artificiale non è scalabile. MCP modifica questa equazione rendendo l'accesso ai dati una funzionalità di prim'ordine degli strumenti di intelligenza artificiale piuttosto che un elemento secondario.
Le trascrizioni delle riunioni sono tra i dati più ricchi e sottoutilizzati di qualsiasi organizzazione. Catturano decisioni, motivazioni, contesto, disaccordi e impegni in un modo che nessun altro artefatto riesce a fare. Rendere quei dati accessibili programmaticamente agli strumenti di intelligenza artificiale non è solo una comodità, è un cambiamento fondamentale nel modo in cui i team possono passare dalla discussione all'esecuzione.
Oltre al lancio del nostro server MCP, siamo anche il primo e unico meeting notetaker a lanciare l'API e il rollout MCP di Slack. Read AI for Slack consente agli utenti di pubblicare tutte le note delle riunioni direttamente su Slack, portando l'esperienza di Read AI direttamente nel flusso quotidiano. Ora con Real-Time Search, gli utenti possono anche chattare con tutti i dati connessi, consentendo una ricerca istantanea e conforme in tutte le riunioni e le piattaforme connesse direttamente da Slack.
Per gli sviluppatori che desiderano interagire direttamente con Read tramite API, abbiamo lanciato anche questa funzionalità. Per maggiori dettagli, vai qui.
Il server MCP di Read AI è ora disponibile, con il supporto per OAuth in arrivo. Se stai già utilizzando uno strumento compatibile con MCP come Claude Code o Cursor, puoi connetterti in pochi minuti. Consulta la nostra documentazione per sviluppatori per configurare la connessione e iniziare a trasformare le riunioni in azioni concrete.
Le tue riunioni migliori non dovrebbero terminare quando finisce la chiamata. Ora non devono.
%2C%20Color%3DOriginal.png)
