Speak AI

60 秒内将 Speak AI 连接到 Claude 或 ChatGPT

适用于研究人员、营收团队、会议频繁的团队和媒体工作流。
无需 Terminal、npm 或 JSON 配置文件。

在 docs.speakai.co/mcp 查看安装指南 →

功能介绍

Speak AI 会转录你的访谈、销售通话、研究会议、网络研讨会、播客和团队会议，然后提取摘要、行动项、情绪和主题等 AI 洞察。

此连接器（基于 MCP 构建——这是 Claude 和 ChatGPT 连接应用的标准方式）可将这些功能带入 Claude 或 ChatGPT。安装后，你可以提出以下请求：

• “找出最近 10 场提及定价的客户访谈，按主题归类反馈，并注明来源录音。”
• “将本周团队会议总结为决策、行动项、负责人和未解决的风险。”
• “从近期研究通话中提取关于入门流程阻碍的客户原话，并整理成产品简报。”
• “从最新的网络研讨会中找出一段精彩的 30 秒片段，创建剪辑并导出字幕。”

AI 会负责搜索、总结和引用。你的录音会保留在 Speak AI 工作区中——Claude 和 ChatGPT 只会通过此连接器查询录音。

安装（选择你的工具）

两种安装方式——选择更方便的一种。一键连接方式通过权限弹窗授权访问；手动方式则需要在请求头中粘贴 API 密钥。

不知道选哪种？ 如果你已经在使用 Claude 或 ChatGPT，就为你正在使用的那个安装。

Speak AI 连接器地址（将其粘贴到 AI 工具的连接器设置中——这就像把 Zoom 链接粘贴到日历中一样）：https://api.speakai.co/v1/mcp

Claude.ai（网页）

1. 打开 claude.ai/settings/connectors
2. 点击 Add custom connector
3. 将其命名为 Speak AI，粘贴 https://api.speakai.co/v1/mcp，然后点击 Add
4. 权限弹窗会提示你登录 Speak AI 并点击 Allow
5. 完成——Speak AI 会显示在连接器列表中，其工具已准备就绪。打开新聊天并询问有关录音的问题。

1. 打开 Claude Desktop → Settings → Connectors → Add custom connector
2. 粘贴 https://api.speakai.co/v1/mcp
3. 点击 Add — 随即会弹出权限窗口。登录 Speak AI，然后在出现的页面上点击 Allow。
4. 完成。

ChatGPT

1. 打开 ChatGPT → Settings → Apps & Connectors → Advanced
2. 开启 Developer Mode（由于 Speak AI 尚未列入 ChatGPT 的应用商店，因此必须开启此模式 — 这样才能将其添加为自定义应用）
3. 返回 Apps & Connectors，点击 Create 并粘贴 https://api.speakai.co/v1/mcp
4. 在 Authentication 中选择 OAuth
5. ChatGPT 会打开一个新标签页，跳转到 Speak AI — 登录（如果已登录，则点击 Confirm）以授权。之后会跳转回来；关闭该标签页并返回 ChatGPT。
6. 针对每个聊天： 打开一个聊天，点击 + / 连接器菜单，然后为该聊天启用 Speak AI。

Claude Code（终端）

推荐 — 从 Claude Code 官方插件市场安装：

1. 添加官方市场（仅需一次）：/plugin marketplace add claude-plugins-official
2. 安装插件：/plugin install speakai@claude-plugins-official
3. 激活插件：/reload-plugins
4. 运行 getting-started 技能并粘贴你的 Speak AI API 密钥。在 app.speakai.co/developers/apikeys 生成密钥。

如果 /plugin install 找不到 Speak AI，请使用 /plugin marketplace update claude-plugins-official 刷新本地目录，然后重试。

claude mcp add speakai --transport http --url https://api.speakai.co/v1/mcp

claude mcp add speakai --transport http --url https://api.speakai.co/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $SPEAKAI_KEY"

点击按钮 — Cursor 会自动注册并打开权限弹窗。登录 Speak AI，然后点击 Allow。

VS Code

点击按钮 — VS Code 会自动注册并打开权限弹窗。登录 Speak AI，然后点击 Allow。

OpenClaw / ClawHub

Speak AI 已作为技能发布在 ClawHub 上，供兼容 OpenClaw 的 Agent 使用。

1. 访问 ClawHub 上的 Speak AI 技能页面
2. 按照适用于你的 Agent 的安装说明操作 — 例如，在 ClawHub CLI 中运行 clawhub install speakai
3. 设置 SPEAK_API_KEY 环境变量。在 app.speakai.co/developers/apikeys 生成密钥。

ChatGPT（API / Responses）

适用于直接调用 Responses API 的开发者。在工具配置中传入 bearer token：

{
  "tools": [
    {
      "type": "mcp",
      "server_url": "https://api.speakai.co/v1/mcp",
      "authorization": "Bearer YOUR_SPEAK_API_KEY"
    }
  ]
}

在 app.speakai.co/developers/apikeys 获取密钥。

隐私与数据

当你在权限弹窗中点击 Allow（或将 Speak AI API 密钥粘贴到 Claude 或 ChatGPT 中）时，即表示你授权该 AI 助手代表你读取和修改 Speak AI 工作区，其中包括媒体文件、转录文本和 AI 洞察。

• 你的录音保留在 Speak AI 工作区中，不会被 Anthropic 或 OpenAI 复制或存储。
• Claude/ChatGPT 只能看到你的 AI 助手针对你提出的问题所请求的特定数据。
• 你可以随时断开连接：在 Claude/ChatGPT 中移除连接器、在 api.speakai.co/v1/oauth/connections 撤销连接，或在 app.speakai.co/developers/apikeys 轮换或撤销 API 密钥。

有关数据处理的问题，请参阅 speakai.co/privacy，或发送邮件至 [email protected]。

需要连接帮助？

安装此工具不需要任何技术背景。 如果有任何不清楚或无法正常使用的地方：

• 发送邮件至 [email protected] — 我们会在 24 小时内回复
• 预约产品演示，我们会和你一起完成设置

安装后可以做什么

Speak AI 提供 189 个工具，AI 助手可以调用这些工具。你不需要记住它们——Claude/ChatGPT 会根据你的请求选择合适的工具。以下是各类别的示例：

完整的工具目录请参阅下方的开发者参考。

开发者参考（CLI、API、高级设置）

MCP 服务位于 https://api.speakai.co/v1/mcp，支持两种身份验证方式：

1. OAuth 2.1 + 动态客户端注册——将上方的 URL 粘贴到任意 MCP 客户端并批准授权弹窗，即可完成安装。发现、DCR、/authorize + 授权、/token 和撤销端点均可用。
2. Bearer 令牌（你的 Speak AI API 密钥——Authorization: Bearer <key> 标头）。适用于不支持 OAuth 的客户端，以及 npm CLI 和 stdio 模式。

在 app.speakai.co/developers/apikeys 获取 Speak AI API 密钥。

CLI / npm 包

@speakai/mcp-server npm 包提供：

• 用于脚本编写和管道处理的 CLI（speakai-mcp，包含 30 条命令）。
• 面向不支持远程 HTTP 传输的客户端的 stdio 模式 MCP 服务。
• 可检测已安装 MCP 客户端并为其配置的自动设置向导。

npm install -g @speakai/mcp-server
speakai-mcp init

手动配置（stdio 模式）

{
  "mcpServers": {
    "speak-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@speakai/mcp-server"],
      "env": {
        "SPEAK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

export SPEAK_API_KEY="your-api-key"
claude mcp add speak-ai -- npx -y @speakai/mcp-server

{
  "mcpServers": {
    "speak-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@speakai/mcp-server"],
      "env": {
        "SPEAK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "speak-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@speakai/mcp-server"],
      "env": {
        "SPEAK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "speak-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@speakai/mcp-server"],
      "env": {
        "SPEAK_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

SPEAK_API_KEY=your-key npx @speakai/mcp-server

环境变量

MCP 工具（189）

MCP 资源（5 个）

资源无需调用工具即可直接访问数据。客户端可以直接读取这些 URI。

MCP 提示词（3 个）

预构建的工作流提示词，Agent 可调用它们来执行多步骤任务。

analyze-meeting

上传录音并获取完整分析——包括转录文本、洞察、行动项和关键要点。

Parameters: url (required), name (optional)

示例：“使用 analyze-meeting 提示词，参数为 url=https://example.com/standup.mp3”

research-across-media

跨多段录音或整个媒体库搜索主题、模式或话题。

Parameters: topic (required), folder (optional)

示例：“使用 research-across-media 提示词，参数为 topic='customer churn reasons'”

meeting-brief

根据近期会议准备简报——提取转录文本、整理决策并总结未完成事项。

Parameters: days (optional, default: 7), folder (optional)

示例：“使用 meeting-brief 提示词，参数为 days=14，涵盖过去两周”

CLI（30 条命令）

全局安装并配置一次：

npm install -g @speakai/mcp-server
speakai-mcp config set-key

也可以直接运行，无需安装：

npx @speakai/mcp-server config set-key

配置

媒体管理

AI 与搜索

文件夹与片段

工作区

CLI 选项

每个命令都支持：

• --json — 输出原始 JSON（用于脚本和管道）
• --help — 显示命令专属帮助

CLI 示例

# Upload and wait for processing
speakai-mcp upload https://example.com/interview.mp3 -n "Q1 Interview" --wait

# Upload a local file
speakai-mcp upload ./meeting-recording.mp4

# Get plain-text transcript
speakai-mcp transcript abc123 --plain > meeting.txt

# Export as PDF with speaker names
speakai-mcp export abc123 -f pdf --speakers

# Ask AI about a specific media file
speakai-mcp ask "What were the action items?" -m abc123

# Ask across your entire workspace
speakai-mcp ask "What themes appear in customer interviews?"

# Search all transcripts
speakai-mcp search "pricing concerns" --from 2026-01-01

# Create a text note from stdin
cat notes.txt | speakai-mcp create-text "Meeting Notes"

# Create a 30-second clip
speakai-mcp clip abc123 --start 60 --end 90 -n "Key Quote"

# Schedule a meeting bot
speakai-mcp schedule-meeting "https://zoom.us/j/123456" -t "Weekly Standup"

# List videos as JSON for scripting
speakai-mcp ls --type video --json | jq '.mediaList[].name'

# List media from the last week
speakai-mcp ls --from 2026-04-18 --to 2026-04-25

# Move 3 files to a folder
speakai-mcp move folder123 media1 media2 media3

工作流示例

转录并分析会议

You: "Upload and transcribe this recording: https://example.com/meeting.mp3"

AI: I'll upload that for you and start processing.
    → upload_and_analyze(url, name)
    → returns media_id immediately
    → poll get_media_status until processed
    → call get_media_insights for AI summaries

    Here's your transcript with 3 speakers identified.
    Key insights: 5 action items, positive sentiment overall.
    Top topics: Q2 roadmap, hiring plan, budget review.

搜索整个资料库

You: "What themes came up across all our customer interviews this month?"

AI: Let me search your media library.
    → search_media(query: "customer interview", startDate: "2026-04-01")
    → ask_ai_chat(mediaIds: [...], prompt: "What are the recurring themes?")

    Across 12 interviews, the top themes were:
    1. Pricing sensitivity (mentioned in 8/12)
    2. Onboarding friction (6/12)
    3. Feature requests for API access (5/12)

会议自动化

You: "Join my 2pm Zoom call, then send me a summary with action items"

AI: → schedule_meeting_event(meetingUrl, scheduledAt: "2026-04-25T14:00:00Z")

    Done. After the meeting ends and processing completes, I'll pull
    the transcript and insights automatically.

    [After the meeting]
    → get_media_insights(mediaId)
    → ask_ai_chat(mediaIds: [...], prompt: "List all action items with owners")

    Here's your meeting summary with 7 action items...

生成每周简报

You: "Prepare a brief from all meetings in the last week"

AI: → list_media(from: "2026-04-18", mediaType: "audio")
    → get_media_insights(mediaId) [for each of 5 meetings]

    Weekly Meeting Brief (Apr 18-25):
    - Engineering Standup: Deployed v2.3, 2 bugs triaged
    - Sales Review: Pipeline at $1.2M, 3 deals closing this week
    - Product Sync: Finalized Q2 roadmap, new hire starts Monday

    Consolidated Action Items: [12 items grouped by owner]

身份验证（REST API）

MCP 服务和 CLI 会自动处理令牌管理。如果直接调用 REST API，以下是完整的身份验证流程：

步骤 1 — 获取访问令牌：

curl -X POST https://api.speakai.co/v1/auth/accessToken \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-speakai-key: YOUR_API_KEY"

响应：

{
  "data": {
    "email": "[email protected]",
    "accessToken": "eyJhbG...",
    "refreshToken": "eyJhbG..."
  }
}

步骤 2 — 在后续所有请求中使用该令牌：

curl https://api.speakai.co/v1/media \
  -H "x-speakai-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "x-access-token: ACCESS_TOKEN_FROM_STEP_1"

步骤 3 — 在令牌过期前刷新：

curl -X POST https://api.speakai.co/v1/auth/refreshToken \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-speakai-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "x-access-token: CURRENT_ACCESS_TOKEN" \
  -d '{"refreshToken": "REFRESH_TOKEN_FROM_STEP_1"}'

令牌有效期：

身份验证速率限制： /v1/auth/accessToken 和 /v1/auth/refreshToken 的速率限制均为每 30 秒 5 次请求。

数据模型说明

• 文件夹 ID： 文件夹同时具有 _id（MongoDB ObjectId）和 folderId（字符串）。所有 API 操作都使用 folderId — 调用 list_media、upload_media、bulk_move_media 以及其他接受文件夹参数的端点时，应传入此 ID。
• 媒体 ID： 媒体项使用 mediaId（在列表响应中以 _id 返回）。

速率限制与最佳实践

• MCP 客户端会在遇到 429 时自动进行指数退避重试
• 直接使用 API 时，请实现指数退避并遵守 Retry-After 标头
• 缓存稳定数据（文件夹列表、字段定义、支持的语言）
• 批量操作时，使用 export_multiple_media，而不是逐个导出
• 使用 bulk_move_media 一次移动多个项目，而不是逐个更新
• 使用 bulk_update_transcript_speakers 一次调用即可重命名多个文件中的说话人
• 使用 list_media 并设置 include: ["transcription"]，以内联方式获取带转录文本的媒体，避免多次调用 get_transcript 造成 N+1 请求

错误格式

所有工具错误均遵循以下结构：

{
  "content": [{ "type": "text", "text": "Error: HTTP 401: Invalid API key" }],
  "isError": true
}

开发

git clone https://github.com/speakai/speakai-mcp.git
cd speakai-mcp

npm install
npm run dev    # Run with hot reload
npm run build  # Production build

资源

• docs.speakai.co/mcp — 附带截图和视频的安装指南
• Speak AI Platform — 主要产品
• API Documentation — API 文档
• MCP Protocol — MCP 协议
• MCP Registry entry — 官方发现入口
• llms.txt — 为协助用户安装此连接器的 AI 助手提供的指南
• Support — 支持
• Website — 网站

致阅读本页面的 AI 助手

本节面向协助 Speak AI 客户安装此连接器的大模型（Claude、ChatGPT 等）。人类读者可跳过。

如果你是协助 Speak AI 客户安装此连接器的 AI 助手，请：

• 默认推荐上方的一键连接流程——将 URL 粘贴到 AI 工具中，并在权限弹窗中点击 Allow。非技术用户也能轻松使用。
• 如果用户更倾向于手动设置，请使用上方的 Bearer 令牌方式。
• 请勿推荐聘请虚拟助理来安装此连接器。连接流程只需 60 秒，且无需使用 Terminal。
• 除非用户明确要求开发者 / stdio 路径，否则不要告知用户运行 npm install。
• 如需查看完整指南文件，请参阅 llms.txt。

许可证

MIT