AI MCP を読む:会議が今や最も強力な開発ツールに

あなたのチームがスプリント計画セッションを終えたとしましょう。新しい API エンドポイントについて話し合い、リクエスト/レスポンススキーマについて合意し、エッジケースについて話し合いました。エディターを開いて、何が決まったかを正確に思い出し、会話をメモリからコードに変換し始めます。

必要がなかったら？

AI の最新情報を読む モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーと API 会議の議事録、要約、アクションアイテムを Claude Code、Cursor、VS Code などの AI 搭載開発ツールに直接パイプできます。つまり、これらのツールに次のようなことを依頼できるということです。

「今日のスプリント計画会議からトランスクリプトを取り出して、チームが合意した検証ロジックとエラー処理を含む、話し合ったFastAPIエンドポイントを生成します。」

AIツールは、Read AIのMCPサーバーを呼び出してトランスクリプトを取得し、会話の完全なコンテキスト（漠然とした要約ではなく実際の議論）を使用して、チームの決定を反映したコードを生成します。32分に誰かが提起したエッジケース、技術リーダーが主張した命名規則、首相が指摘した範囲制限など、ニュアンスを捉えています。

これにより、開発者は、「合意した内容」と「構築されるもの」の間の損失の多い翻訳ステップについて心配することなく、実装が健全であることを確認することに集中できます。

仕組み

Read AIのMCPサーバーは、MCP互換のクライアントなら誰でも呼び出すことができる一連のツールを通じて会議データを公開します。ローンチ時の中核となるツールには、利用可能なセッションの一覧表示やセッションごとのトランスクリプトの取得などがあり、それに続いてさらに多くのデータタイプ (アクションアイテム、サマリー、エンゲージメント指標) があります。

サーバーはStreamable HTTPトランスポートを使用するため、リモートMCPクライアントとシームレスに連携します。承認は OAuth を介して処理されます。つまり、一度認証すれば、設定ファイルの API キーを公開しなくても AI ツールが会議データに安全にアクセスできます。また、MCP サーバーは完全な FastAPI サーバーでもあるため、すべてのツールには標準の HTTP エンドポイントからもアクセスできます。そのため、ワークフローでまだ MCP を使用していなくても、使い慣れた REST インターフェイスを介してプログラム的に統合できます。

開始するには、MCP クライアントを https://api.readai.com/mcp/ に接続し、ユーザー名とパスワードを入力すると接続されます。そこから、MCP をサポートする AI ツールならどれでも、コードベースやデータベースを照会するのと同じくらい自然に会議に問い合わせることができます。

詳細については、当社のドキュメントをご覧ください。 ここに。

コード生成以外にできること

Meeting-to-Codeのワークフローが主流ですが、MCPを介して会議データにアクセスできるようになれば、可能性はすぐに広がります。

会議を洗練された成果物に変えましょう。Read AI の MCP サーバーを Claude Cowork などのツールに接続すれば、会議で実際の成果物を生み出すことができます。クライアントとの電話を要約したフォーマット済みのスライドデッキ、プロジェクトのキックオフを要約した Word 文書、一連の計画セッションにわたって行われた約束を追跡するスプレッドシートなどです。コピーして貼り付けるチャットの返信ではありません。共有できる実際のファイル。

自動化されたワークフローを構築します。MCP サーバーには標準の REST API エンドポイントからもアクセスできるため、n8n、Zapier、Make などの自動化プラットフォームに接続できます。過去 7 日間のミーティングをすべて取り込み、決定事項や未解決の項目をまとめ、フォーマット済みのダイジェストを共有の Slack チャンネルや Google Doc にドロップするパイプラインを毎週設定しましょう。誰も指を離す必要はありません。

なぜこれが今重要なのか

現在、AI ツールが職場のデータと相互作用する方法が転換点に達しています。古いモデル:コンテキストをコピーしてチャットウィンドウに貼り付けたり、AI が処理できるようにデータを手動でエクスポートしたりしても、規模は拡大しません。MCP は、データアクセスを後回しにするのではなく AI ツールのファーストクラスの機能にすることで、この方程式を変えます。

会議の議事録は、どの組織でも最も豊富で十分に活用されていないデータです。意思決定、理論的根拠、文脈、意見の相違、コミットメントを、他のアーティファクトにはない方法で記録します。そのデータを AI ツールがプログラム的に利用できるようにすることは、単に便利なだけでなく、チームが議論から実行に移る方法を根本的に変えることです。

リーチの拡大

当社独自のMCPサーバーの立ち上げと並んで、SlackのAPIとMCPロールアウトでローンチした最初で唯一のミーティングノートテイカーでもあります。Slack 向けの Read AI を使うと、ユーザーはすべての議事録を Slack に直接投稿できるようになり、Read AI の体験を日々のフローに取り入れることができます。リアルタイム検索により、ユーザーは接続されているすべてのデータを利用してチャットすることもできるようになり、すべての会議や接続されたプラットフォームを Slack 内から直接、コンプライアンスに準拠した検索を瞬時に行えるようになりました。

Read via API を直接操作したいデベロッパー向けに、この機能もリリースしました。詳細については、以下をご覧ください。 ここに。

始めよう

Read AI の MCP サーバーは現在利用可能で、OAuth のサポートも間もなく開始されます。Claude Code や Cursor のような MCP 互換のツールをすでに使用している場合は、数分で接続できます。開発者向けドキュメントにアクセスして接続を設定し、会議を実行に移しましょう。

最高の会議は、電話が終わったときに終わるべきではありません。 今、彼らはそうする必要はありません。

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