AI-Powered Meeting Intelligence для Claude Desktop

Экспериментальный сервер Model Context Protocol (MCP), который соединяет Granola.ai и Claude Desktop. Получите доступ к стенограммам, заметкам и идеям встречи непосредственно через разговоры на естественном языке.

Feature Особенности

• ** , Meeting Search** - Поисковые встречи по названию, содержанию, участникам и содержанию транскрипта ** * Подробности встречи ** - Получите полные метаданные встречи с отображением локального часового пояса *** Полный доступ к транскрипту** — восстановить полную встречу с идентификацией спикера ** Богатый документ** — доступ к актуальным заметкам, резюме и структурированному контенту
• *** Анализ шаблонов** - Анализ моделей встреч (участников, частоты, темы) Timezone Intelligence - все временные метки автоматически отображаются в вашем местном часовом поясе 100% Локальная обработка - никаких внешних вызовов API; все данные остаются на вашем компьютере

️ Архитектура

###Поток данных

️ Технический стек

Компонент | Технология

**Язык ** Python 3.12+ MCP SDK | mcp>=1.0.0 Валидация данных | Pydantic 2.x

GranolaAI MCP Server

🎙️ AI-Powered Meeting Intelligence for Claude Desktop

An experimental Model Context Protocol (MCP) server that bridges Granola.ai meeting intelligence with Claude Desktop. Access your meeting transcripts, notes, and insights directly through natural language conversations.

✨ Features

• 🔍 Meeting Search — Search meetings by title, content, participants, and transcript content
• 📋 Meeting Details — Get comprehensive meeting metadata with local timezone display
• 📝 Full Transcript Access — Retrieve complete meeting conversations with speaker identification
• 📄 Rich Document Content — Access actual meeting notes, summaries, and structured content
• 📊 Pattern Analysis — Analyze patterns across meetings (participants, frequency, topics)
• 🌍 Timezone Intelligence — All timestamps automatically display in your local timezone
• 🔒 100% Local Processing — No external API calls; all data stays on your machine

🏗️ Architecture

flowchart TB
    subgraph Client["👤 Client Layer"]
        CD[Claude Desktop]
    end
    
    subgraph MCP["🔌 MCP Protocol Layer"]
        MCP_STDIO[MCP stdio Transport]
    end
    
    subgraph Server["⚙️ Granola MCP Server"]
        GMCS[GranolaMCPServer]
        
        subgraph Handlers["Request Handlers"]
            LIST[list_tools]
            CALL[call_tool]
        end
        
        subgraph Tools["Available Tools"]
            SEARCH[search_meetings]
            DETAILS[get_meeting_details]
            TRANSCRIPT[get_meeting_transcript]
            DOCS[get_meeting_documents]
            ANALYZE[analyze_meeting_patterns]
        end
        
        subgraph Cache["Cache Management"]
            LOAD[_load_cache]
            PARSE[_parse_cache_data]
            EXTRACT[_extract_document_panel_content]
        end
    end
    
    subgraph Data["💾 Data Layer"]
        CACHE_FILE[(Granola Cachecache-v*.json)]
        MODELS[Pydantic ModelsMeetingMetadataMeetingDocumentMeetingTranscript]
    end
    
    CD -->|stdio| MCP_STDIO
    MCP_STDIO -->|MCP Protocol| GMCS
    GMCS --> LIST
    GMCS --> CALL
    CALL --> SEARCH
    CALL --> DETAILS
    CALL --> TRANSCRIPT
    CALL --> DOCS
    CALL --> ANALYZE
    GMCS --> LOAD
    LOAD --> PARSE
    PARSE --> EXTRACT
    PARSE -->|reads| CACHE_FILE
    PARSE --> MODELS

Data Flow

sequenceDiagram
    participant User as 👤 User
    participant Claude as 🤖 Claude Desktop
    participant Server as ⚙️ MCP Server
    participant Cache as 💾 Granola Cache