Większość ludzi nie wie, jak protokół Model Context Protocol (MCP) zmieni zasady gry w Google Meet i to w wielkim stylu!). W tym poście omówimy, czym jest MCP, jak wygląda wczesna wersja MCP dla spotkań, jak wygląda przyszłość i jak można już teraz dołączyć do tego trendu. Zapraszamy do lektury!

Wszyscy znają Google Meet. Jest to jedna z najpopularniejszych platform do wideokonferencji na świecie, z ponad 300 milionami użytkowników miesięcznie (ponad dwukrotnie więcej niż MS Teams!). 

MCP to nowy protokół Anthropic przez Anthropic umożliwienie modelom sztucznej inteligencji bardziej inteligentną interakcję z danymi z spotkań w czasie rzeczywistym. Wyobraź sobie świat, w którym Twoje spotkania są nie tylko nagrywane, ale także transkrybowane i podsumowywane, a najważniejsze notatki są natychmiast i automatycznie synchronizowane z systemami CRM i narzędziami do zarządzania projektami. Wszystkie żmudne zadania administracyjne, które zazwyczaj musisz wykonywać? Dzięki MCP są one wykonywane za Ciebie.

Ale… Google Meet nie jest jeszcze gotowy. Jeśli chcesz skonfigurować go samodzielnie, możesz to zrobić, ale potrzebujesz wiedzy technicznej, aby stworzyć własne serwery Model Context Protocol. Jeśli brzmi to dla Ciebie jak czarna magia, warto sprawdzić tl;dv, narzędzie, którejuż teraz robi to, co MCP będzie robić dla Google Meet innych platform do wideokonferencji. Więcej na ten temat później, ale najpierw – czym jest Model Context Protocol?

Spis treści

Czym jest protokół kontekstu modelu (MCP)?

W swej istocie Model Context Protocol (MCP) to nowy standard zaprojektowany w celu uczynienia narzędzi opartych na sztucznej inteligencji bardziej inteligentnymii użytecznymi w środowiskach działających w czasie rzeczywistym, takich jak wirtualne spotkania. Można go traktować jako uniwersalny adapter, który ma stać się globalnym standardem przyjmowanym przez wszystkie przyszłe projekty związane ze sztuczną inteligencją. Dzięki MCP modele sztucznej inteligencji mogą samodzielnie pozyskiwać dane ze świata rzeczywistego i współpracować z narzędziami użytkownika (takimi jak Google Drive).

Jeśli nadal nie dociera to do Ciebie, oznacza to, że modele sztucznej inteligencji będą w stanie pobierać dane w czasie rzeczywistym zewszystkich podłączonych narzędzi roboczych bez konieczności pytania Cię o zgodę lub oczekiwania na polecenie. 

Chociaż jest to OGROMNA wiadomość, nie jest ona jeszcze gotowa do wykorzystania przez przeciętnego użytkownika. Trzeba wiedzieć, jak skonfigurować serwer, hostować go i pracować z repozytoriami GitHub MCP. Jest to oczywiście możliwe, ale wymaga sporo pracy. Poza tym istnieje inne rozwiązanie, które może okazać się bardziej atrakcyjne. Zanim jednak się nim zajmiemy, przyjrzyjmy się, co MCP mogłoby faktycznie osiągnąć, gdyby udało się zintegrować je z Google Meet.

Jak MCP usprawnia spotkania

Wyobraź sobie, że uczestniczysz w Google Meet i zamiast gorączkowo robić notatki lub polegać na kimś innym, kto sporządzi podsumowanie, asystent AI automatycznie śledzi kluczowe punkty, przypisuje zadania do wykonania i generuje podsumowanie spotkania — wszystko to w czasie rzeczywistym. To właśnie umożliwia MCP. Pozwala AI nie tylko nagrywać i transkrybować spotkania, ale także rozumieć kontekst: kto mówi, jakie decyzje są podejmowane i jakie działania następcze są wymagane?

Dzięki MCP spotkania mogą stać się znacznie bardziej wydajne i praktyczne. Jednak prawdziwa moc MCP wynika z jego zdolności do integracji z innymi narzędziami. Wyobraź sobie MCP jako cyfrową przepustkę dla sztucznej inteligencji, która w Twoim imieniu uzyskuje dostęp do narzędzi pracy. Może ono sporządzać notatki ze spotkań i automatycznie wprowadzać je do systemu CRM, generować i wysyłać e-maile z dalszymi informacjami, a nawet przypisywać zadania w różnych narzędziach do współpracy.

Czy Google Meet już Google Meet MCP?

Czy Google Meet MCP? Jeszcze nie. Chociaż Google intensywnie inwestuje w sztuczną inteligencję (zobacz: Gemini, jego odpowiedź na ChatGPT), nie ma oficjalnego potwierdzenia, że MCP zostanie zintegrowany z Meet. Jednak Google współpracowało już wcześniej z Anthropic (twórcami MCP) przy projektach związanych ze sztuczną inteligencją, więc nie jest wykluczone, że jakaś forma tej technologii pojawi się w Meet w przyszłości.

Na razie Google Meet pewne funkcje oparte na sztucznej inteligencji, takie jak napisy na żywo, redukcja szumów tła i transkrypcje spotkań. Jednak prawdziwa automatyzacja spotkań oparta na sztucznej inteligencji, taka jak ta, którą umożliwia MCP, nie jest jeszcze dostępna. Oznacza to, że użytkownicy poszukujący inteligentniejszych, bardziej zautomatyzowanych spotkań muszą zwrócić się ku rozwiązaniom innych firm, które już wyprzedzają konkurencję.

Jeśli jednak posiadasz wiedzę techniczną i masz ochotę na trochę majsterkowania, możesz nauczyć się korzystać z modelu Gemini .5 Pro firmy Google z protokołem Model Context Protocol (MCP) Anthropicza pośrednictwem notatnika stworzonego przez społeczność i hostowanego na GitHub. Programiści już badają możliwości wykorzystania produktów Google z MCP, więc nawet jeśli nie wydadzą oficjalnej wersji, nadal możesz z nich skorzystać.

Czy potrzebujesz certyfikatu MCP dla Google Meet?

Google Meet braków w zakresie funkcji, ale jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, nadal działa na poziomie podstawowym. Obecnie użytkownicy mają dostęp do napisów na żywo, automatycznej transkrypcji (w przypadku niektórych planów Google Workspace), redukcji szumów oraz kilku podstawowych ulepszeń wizualnych, takich jak oświetlenie i rozmycie tła. Czy to pomocne? Oczywiście. Czy to inteligentne? Nie do końca.

Gdzie zaczyna się pojawiać niedoskonałość, to w inteligencji kontekstowej. Narzędzia takie jak MCP Anthropiczostały zaprojektowane, aby zapewnić sztucznej inteligencji uporządkowane zrozumienie tego, co dzieje się podczas spotkania, ale ten poziom świadomości semantycznej i automatyzacji nie jest Google Meet wbudowany w Google Meet . Nie ma natywnego śledzenia działań. Nie ma podsumowań w czasie rzeczywistym. Nie ma pamięci spotkania. Jeśli coś przegapisz, musisz przeszukiwać transkrypcję lub oglądać pełne nagranie. Nie jest to zbyt wydajne.

Właśnie w tym miejscu potrzebne są funkcje podobne do MCP. Wyobraź sobie, że Google Meet zaznacza zadania do wykonania w miarę ich pojawiania się, wysyła przypomnienia lub umożliwia przeszukiwanie spotkań w celu znalezienia „momentu, w którym dział marketingu zatwierdził nową nazwę kampanii”. Tak wygląda przyszłość. Jednak obecnie różnica jest wyraźna: sztuczna inteligencja Google Meetjest funkcjonalna, ale nie jest jeszcze inteligentna.

Jeśli Google planuje zintegrować coś takiego jak MCP (a może to zrobić, zwłaszcza biorąc pod uwagę dotychczasową współpracę z Anthropic), nie jest to jeszcze publicznie znane. W międzyczasie użytkownicy poszukujący doświadczeń związanych z spotkaniami opartymi na sztucznej inteligencji nowej generacji muszą skorzystać z narzędzi, które już to umożliwiają.

tl;dvuruchomiło własny serwer MCP.

tl;dv ogłosiło wydanie oficjalnego serwera Model Context Protocol (MCP) dla tl;dv pierwszego tego rodzaju serwera, który oferuje pełną obsługę Google Meet, Zoom i Microsoft Teams.

Wszystkie informacje na ten temat można znaleźć w ogłoszeniu opublikowanym na LinkedIn.

MCP dla spotkań: Jak tl;dv może tl;dv w uzyskaniu wczesnego dostępu?

Podczas gdy branża jest podekscytowana tym, co może przynieść Google Meet , tl;dv już dziśtl;dv wiele z tych korzyści. Jest to asystent spotkań oparty na sztucznej inteligencji, który działa jak prawdziwy MVP tego, co obiecuje MCP: inteligentniejsze spotkania, mniej pracy ręcznej i sztuczna inteligencja, która faktycznie rozumie kontekst. 

Wystarczy spojrzeć na niektóre funkcje tl;dv, aby zrozumieć porównania do MCP. Przyjrzyjmy się trzem najważniejszym z nich, a następnie zastanówmy się nad przyszłością:

  1. Automatyczne wypełnianie CRM
  2. Analiza wielu spotkań i analiza mówców
  3. Planowanie powtarzających się raportów
  4. Ciągłe innowacje

1. Automatyczne wypełnianie CRM

tl;dv , transkrybuje i podsumowuje wirtualne spotkania, a także automatycznie synchronizuje te podsumowania i notatki z ponad 5000 narzędzi innych firm, w tym z systemami CRM. 

Jeśli weźmiemy za przykład sprzedaż, oznacza to, że przedstawiciele handlowi nie muszą ręcznie wypełniać informacji o klientach po każdej rozmowie handlowej. Zamiast tego mogą skupić się na rozmowie i szybko przejść do następnej, podczas gdy sztuczna inteligencja aktualizuje system CRM w ich imieniu. 

tl;dv niestandardowe szablony notatek ze spotkań, dzięki czemu możesz organizować swoje notatki w dowolny sposób. Można je dostosować do różnych rodzajów rozmów. Na przykład rozmowa handlowa może być podsumowana w jednym formacie, podczas gdy rozmowa kwalifikacyjna z kandydatem będzie prawdopodobnie wykorzystywać zupełnie inny format. Masz możliwość wyboru sposobu, w jaki sztuczna inteligencja sporządza notatki za Ciebie.

2. Inteligencja wielospotkaniowa i analiza prelegentów

Inteligencja konwersacyjna tl;dvjest na najwyższym poziomie. Jego sztuczna inteligencja rozpoznaje kontekst i posiada pamięć obejmującą wszystkie spotkania użytkownika. Jeśli chcesz znaleźć konkretny moment spośród wszystkich spotkań, możesz porozmawiać z tl;dv , aby szybko go zlokalizować. Co więcej, chatbot może analizować wiele rozmów jednocześnie, identyfikując wzorce i trendy, które mogą mieć kluczowe znaczenie dla ulepszenia strategii biznesowych.

To fantastyczny sposób na wdrożenie ciągłego szkolenia sprzedażowego, ponieważ przedstawiciele handlowi mogą samodzielnie szkolić się pod okiem sztucznej inteligencji. Dostępny jest również pulpit analityczny mówcy, który obejmuje średnie wartości, takie jak długość monologu, używane słowa wypełniające i stosunek czasu mówienia do słuchania. Można je porównać z playbooks sprzedaży playbooks przedstawiciele handlowi mogą zobaczyć, co muszą poprawić. Jest to również miejsce, w którym kierownicy sprzedaży mogą śledzić, czy przedstawiciele handlowi trzymają się scenariuszy sprzedaży, korzystając z kart wyników, a nawet wskazówek dotyczących radzenia sobie z zastrzeżeniami, generowanych przez sztuczną inteligencję.

3. Planowanie powtarzających się raportów

Dzięki tl;dv możesz zaplanować cykliczne raporty, aby otrzymywać częste aktualizacje bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą. Załóżmy, że chcesz otrzymywać cotygodniowe podsumowaniawszystkich rozmów zespołu ds. sukcesu klienta, ze szczególnym uwzględnieniem tych, które dotyczą konkurencji. Wystarczy wybrać kilka filtrów i gotowe. Co tydzień sztuczna inteligencja tl;dvbędzie wysyłać Ci raporty dotyczące konkretnych tematów, o które poprosiłeś, z wybranych przez Ciebie spotkań. 

Dokładnie tak będzie działać Google Meet MCP. Jedyna różnica polega na tl;dv zacząć już teraz, podczas gdy potencjalne włączenie MCP przez Google może potrwać miesiące, lata lub w ogóle nie nastąpić. Oczywiście, jeśli masz czas i zasoby, możesz zbudować własne rozwiązanie, ale stracisz wtedy możliwość korzystania z połączeń z MS Teams lub Zoom, które obsługuje tl;dv .

Mówiąc najprościej, tl;dv wersja MCP we wczesnej fazie rozwoju, z której można już teraz korzystać. Oferuje ona potężny, przyjazny dla użytkownika interfejs, działa na platformach konferencyjnych, z których już korzystasz, i pomija typowe dla sztucznej inteligencji nadmierne szumy. Po prostu działa — i to już dziś.

Ciągłe innowacje: co przyniesie przyszłość dla MCP i tl;dv?

Podczas gdy giganci wciąż badają grunt, tl;dv łódź, żegluje po oceanie i szkicuje plany kolejnego statku. tl;dv tylko reaguje na zmiany na rynku, ale je przewiduje. W rzeczywistości, podczas gdy MCP stało się open source dopiero kilka miesięcy temu, funkcje tl;dvpodobne do MCP są dostępne już od ponad roku. 

Niezależnie od tego, czy chodzi o dodawanie nowych, przełomowych funkcji, poprawę dokładności transkrypcji w różnych językach, czy projektowanie inteligentniejszych procesów wyszukiwania i tagowania, tl;dv w szybkim tempie. I chociaż narzędzia takie jak Google Meet w końcu wprowadzić funkcjonalność podobną do MCP, tl;dv już o wiele dalej, udoskonalając i rozszerzając możliwości. Nie traktuj tego jako „nadążanie za zmianami”, ale raczej jako wyznaczanie standardów.

Dlatego zespoły, które chcą przewodzić, a nie podążać za innymi, nie powinny czekać na Google Meet . Podejmijcie działania i zacznijcie korzystać z tl;dv; oferuje ono nieograniczoną liczbę nagrań, transkrypcji i streszczeń za darmo, a utworzenie konta zajmuje około dwóch minut. Nie ma powodu, aby nie spróbować.

Nie czekaj na przyszłość — wykorzystaj ją już teraz

Model Context Protocol (MCP) wydaje się gotowy, aby wywołać falę zmian, zwłaszcza jeśli zostanie przyjęty jako globalny standard. Wprowadza on do świata sztucznej inteligencji inteligencję w czasie rzeczywistym, automatyzację i rozumienie kontekstu. Chociaż Google Meet ostatecznie przyjąć MCP lub stworzyć coś podobnego, prawda jest taka, że na razie tego nie ma.

To, co jest tutaj, w tej chwili, to tl;dv. Jeśli szukasz narzędzia, które już teraz zapewnia wiele z obiecanych korzyści MCP w Google Meet nie tylko, to właśnie je znalazłeś. Od przeszukiwalnych podsumowań po inteligentne integracje, tl;dv zespołom praktyczny i intuicyjny sposób na usprawnienie rozmów już dziś.

Jeśli masz dość czekania na bardziej efektywne spotkania i chcesz wyprzedzić innych, którzy wciąż planują swoje działania, tl;dv rozwiązaniem dla Ciebie. Wypróbuj już teraz. Przyszła wersja Ciebie będzie Ci wdzięczna.

Często zadawane pytania dotyczące Google Meet protokołu kontekstowego modelu (MCP)

MCP to otwarty protokół, który umożliwia modelom sztucznej inteligencji zrozumienie i interakcję ze środowiskami oprogramowania działającymi w czasie rzeczywistym, takimi jak spotkania, pamięć masowa w chmurze i narzędzia innych producentów. Dostarcza dane kontekstowe, dzięki czemu sztuczna inteligencja może generować inteligentniejsze wnioski, działania i podsumowania.

Na chwilę obecną Google Meet nie obsługuje publicznie ani nie integruje MCP. Chociaż Google mocno inwestuje w sztuczną inteligencję (zwłaszcza poprzez Gemini), nie ma jeszcze oficjalnego ogłoszenia łączącego Meet z MCP.

W przeszłości Google współpracowało z Anthropic twórcami Claude'a i MCP) i jest jej inwestorem. Jednak Google nie potwierdziło publicznie, że zamierza wdrożyć MCP w swoich narzędziach, takich jak Meet czy Docs.

MCP może zasilać zaawansowane funkcje sztucznej inteligencji w Meet, takie jak podsumowywanie w czasie rzeczywistym, automatyczne śledzenie działań, inteligentne generowanie działań następczych, a nawet analizy na żywo podczas rozmowy. Może również zautomatyzować przepływy pracy po rozmowie, automatycznie synchronizując notatki ze spotkań z systemami CRM i narzędziami do zarządzania projektami. Zasadniczo sprawiłoby to, że spotkania byłyby bardziej produktywne i wymagałyby mniej pracy ręcznej.

Narzędzia takie jak tl;dv oferują już wiele korzyści podobnych do MCP, w tym przeszukiwalne streszczenia, automatyczne przepływy pracy po rozmowie oraz generowane przez sztuczną inteligencję notatki ze spotkań. tl;dv na różnych platformach (w tym Google Meet) i stanowi wczesną wersję tego, co MCP może umożliwić w przyszłości.

Nie, ale nie jest to konieczne. tl;dv stworzone niezależnie, aby rozwiązać te same podstawowe problemy, którymi zajmuje się MCP, wykorzystując własną infrastrukturę i interfejs użytkownika zaprojektowany z myślą o natychmiastowej użyteczności na różnych platformach spotkań.

Jeśli Twój zespół nie lubi czekać, aż giganci technologiczni wprowadzą eksperymentalne funkcje, nie czekaj. tl;dv już dziś tl;dv większość możliwości MCP. Już teraz zapewnisz swoim spotkaniom przyszłość i zwiększysz produktywność, a nie dopiero w przyszłości.