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Tl;dv MCP Server for Zoom, Google Meet and MS Teams

Tl;dv MCP Server for Zoom, Google Meet and MS Teams

ローカル
github.com/tldv-publicコミュニケーション154 週間前に更新

Tl;dv MCP Server for Zoom, Google Meet and MS Teams について

tl;dv公式のMCPサーバーで、チームはAIクライアントから録画済みの会議ライブラリを検索できます。文字起こし、ノート、メタデータを読み取れ、既存の権限に基づく読み取り専用アクセスです。

主な機能

  1. 01条件を指定した会議検索
  2. 02会議メタデータの取得
  3. 03全文文字起こしの取得
  4. 04ノートと処理状況の取得
  5. 05ライブラリ権限に沿ったアクセス

活用シーン

  1. 01日付や参加状況から会議を検索
  2. 02会議の文字起こしを確認
  3. 03ノートや参加者の詳細を取得

MCP 対応

MCPクライアントに、会議検索、メタデータ、文字起こし、ノートの読み取り機能を提供します。ホスト型コネクターはOAuth、ローカル版はtl;dv APIキーで認証します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"tldv": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TLDV_API_KEY",
"tldv-mcp-server"
],
"env": {
"TLDV_API_KEY": "<TLDV_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm -e TLDV_API_KEY tldv-mcp-server
設定が必要な環境変数
TLDV_API_KEYシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ocitldv-mcp-server

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

tl;dv API 公式 MCP サーバー

Model Context Protocol を通じて、tl;dv の会議ライブラリを AI アシスタントに接続します。

このサーバーは tl;dv がホストしています。Claude または ChatGPT のコネクターディレクトリから接続し、OAuth で認証すれば、ライブラリへの問い合わせを開始できます。インストールも API キーも必要ありません。このリポジトリには、自分でサーバーを実行したい方向けに、ローカルビルドが含まれています。

tl;dv の公式 MCP リポジトリはこれだけです。 GitHub、GitLab、npm、その他の場所で見つかる tl;dv MCP サーバーは、いずれも tl;dv によって保守されていません。見つけた場合は、[email protected] まで tl;dv にご報告ください。 最終更新日:2026年9月。

公式 MCP

概要

  • 利用条件: tl;dv Pro プラン以上に含まれます。
  • ホスティング: tl;dv がホストします。ローカルへのインストールは不要です。
  • 認証: API キーではなく OAuth を使用します。アクセストークンの有効期間は5分です。
  • 権限: 権限の範囲は限定されており、ブラウザーで承認できます。また、パスワードを変更せずに、tl;dv アカウントからいつでも取り消せます。コネクターは既存の tl;dv ライブラリ権限を引き継ぎ、アプリで開けない会議にはアクセスできません。この制限はツールの説明に記載されているだけではなく、サーバー側で適用されます。
  • 接続: Claude と ChatGPT のコネクターディレクトリから利用できます。ChatGPT ではコネクターの利用に有料プランが必要です。また、ワークスペースプランでは、管理者による事前の有効化が必要な場合があります。
  • アクセス: 読み取り専用です。サーバーでは会議の作成、編集、削除、共有はできません。
  • デフォルトの対象範囲: 検索対象は、参加した会議です。対象を広げるには、「参加していない会議も含めて」のように依頼してください。
  • 会議の主催者のプラン: 主催者も Pro 以上の場合に限り、サーバーを通じて会議にアクセスできます。
  • クエリごとの結果数: 検索で返される会議は最大50件です。
  • 管理者の制御: 組織の管理者は、インテグレーションポリシーを通じて MCP アクセスをブロックできます。
  • セキュリティ: API と MCP エンドポイントはどちらも tl;dv の SOC 2 プログラムの対象であり、ペネトレーションテストの範囲に含まれています。trust.tldv.io をご覧ください。

機能

  • 会議を検索: クエリ、日付範囲、参加状況、種類などのフィルターを使って会議を取得し、ページネーションで表示します。
  • 会議のメタデータを取得: ID を指定して会議の詳細を取得します。タイトル、日付、所要時間、ステータス、主催者、参加者、会議 URL が含まれます。
  • 会議のトランスクリプトを取得: 任意の会議 ID を指定して完全なトランスクリプトを取得します。Markdown 形式で返されます。
  • 会議のメモを取得: AI が生成したメモ、手動で記録したメモ、タイムスタンプ、AI 処理のステータスを取得します。
  • ユーザープロフィールを取得: tl;dv のプロフィール、役割、登録日、チームの人数を取得します。(リモート MCP サーバーでのみ利用可能)

ミーティングがライブラリに追加される仕組み

MCP サーバーは、tl;dv がすでに録画したミーティングを読み取ります。ミーティングが録画される方法は 2 つあります。

  • tl;dv ボットは、Google Meet、Zoom、Microsoft Teams の通話に、参加者として表示される形で参加します。カレンダーを同期すると、予定されているミーティングに自動的に参加し、動画と音声をキャプチャします。
  • tl;dv デスクトップアプリは、ボットが参加することなく、Mac または Windows マシンのシステム音声を録音します。ミーティングデータではなくデバイスの音声をキャプチャするため、Slack ハドル、Discord、WhatsApp、Google Meet、Zoom、Teams など、音声が出力されるあらゆるプラットフォームで利用できます。ボットを使わない録音は音声のみで、動画、画面共有、チャットは含まれません。
  • tl;dv モバイルアプリは、iOS および Android を搭載したモバイルデバイスで、対面での音声を録音します。オフラインでも動作し、デバイスが再びオンラインになるとワークスペースに同期されます。これらの録音は音声のみです。

ボットを使わずに録音しても、参加者が画面上に表示されなくなるだけで、録音することを相手に伝える義務はなくなりません。対面での会話にも同意に関する要件が適用され、要件は管轄区域によって異なります。


サーバーをローカルで実行する

このリポジトリは、自分で実行し、OAuth ではなく tl;dv API キーで認証するローカルビルドです。ほとんどの方には上記のホスト型コネクターの利用をおすすめします。MCP クライアントがリモートコネクターに対応していない場合は、このローカル版を使用できます。

免責事項

これは tl;dv チームが保守する公式のローカル MCP サーバーリポジトリですが、リモート MCP サーバーを優先しているため、定期的には更新していません。

前提条件
  • tl;dv アカウント: Pro プラン以上が必要です。
  • tl;dv API キー: API キーが必要です。tl;dv の設定からリクエストできます:https://tldv.io/app/settings/personal-settings/api-keys。
  • Node.js と npm(Node でインストールする場合): Node.js でインストールする場合は、Node.js と npm がインストールされていることを確認してください。
  • Docker(Docker でインストールする場合): Docker でインストールする場合は、Docker がインストールされ、実行中であることを確認してください。

インストールと設定

この MCP サーバーは Docker または Node.js を使って実行できます。MCP クライアント(例:Claude Desktop、Cursor)を設定して、サーバーに接続してください。

Docker を使う

リポジトリに移動します。

  1. Docker イメージをビルドします:

    docker build -t tldv-mcp-server .
    
  2. MCP クライアントを設定します: MCP クライアントの設定ファイル(例:claude_desktop_config.json)を更新します。正確な場所と形式は、クライアントによって異なる場合があります。

    {
      "mcpServers": {
        "tldv": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--init",
            "--rm",
            "-e",
            "TLDV_API_KEY=<your-tldv-api-key>",
            "tldv-mcp-server"
          ]
        }
      }
    }
    

    <your-tldv-api-key> を実際の tl;dv API キーに置き換えてください。

Node.js を使う
  1. 依存関係をインストールします:

    npm install
    
  2. サーバーをビルドします:

    npm run build
    

    このコマンドにより、コンパイル済みのサーバーコード(index.js)を含む dist フォルダーが作成されます。

  3. MCP クライアントを設定します: MCP クライアントの設定ファイルを更新します。

    {
      "mcpServers": {
        "tldv": {
          "command": "node",
          "args": ["/absolute/path/to/tldv-mcp-server/dist/index.js"],
          "env": {
            "TLDV_API_KEY": "your_tldv_api_key"
          }
        }
      }
    }
    

    /absolute/path/to/tldv-mcp-server/dist/index.js をビルドしたサーバーファイルの正しい絶対パスに、your_tldv_api_key を tl;dv API キーに置き換えてください。

詳しい設定方法については、お使いの MCP クライアントのドキュメント(例:Claude Tools)を参照してください。

免責事項 この設定ファイルを更新した後、変更を反映するには MCP クライアントを終了して再起動する必要があります。

開発

  1. 依存関係をインストールします:

    npm install
    
  2. 環境変数を設定します: 環境変数ファイルのサンプルをコピーします:

    cp .env.example .env
    

    .env ファイルを編集し、TLDV_API_KEY を追加します。その他の変数は必要に応じて設定できます。

  3. 開発モードで実行します: このコマンドを実行すると、ファイルの変更時に自動で再読み込みされるサーバーが起動します:

    npm run watch
    
  4. ローカル開発用にクライアントを更新します: MCP クライアントで、ローカル開発サーバーのパス(通常は /path/to/your/project/dist/index.js)を使用するように設定します。クライアントの env 設定を通じて、またはサーバープロセスが .env ファイルを読み込むことで、TLDV_API_KEY を利用できるようにしてください。

  5. MCP クライアントを再読み込みします watch コマンドを実行しているため、新しいバージョンが再コンパイルされます。クライアント(例:Claud Desktop App)を再読み込みすると、変更が反映されます。

デバッグ

  • コンソールログ: npm run dev の実行時に出力されるコンソールを確認し、詳細なログを確認します。サーバーでは debug ライブラリを使用しており、環境変数(例:DEBUG=tldv-mcp:*)でログレベルを制御できます。
  • Node.js デバッガー: 適切なフラグ(例:node --inspect dist/index.js)を付けてサーバープロセスを起動し、標準の Node.js デバッグツール(Chrome DevTools Inspector、VS Code デバッガーなど)を使用します。
  • MCP クライアントのログ: MCP クライアントが提供するログを確認します。このサーバーに送信されたリクエストや、サーバーから受信したレスポンスが記録されている場合があります。

詳細情報

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。