MCP Server · 办公协作

Granola Claude MCP

Granola-Claude MCP Server是一个将会议数据转化为AI驱动的商业智能的自定义模型上下文协议服务器，支持自然语言查询整个会议历史。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0

本地处理PythonClaude商业智能Claude Desktop

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作者 / 组织: cobblehillmachine
提供方: cobblehillmachine
运行时: Python

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MCP World

选型结论

Granola Claude MCP 属于办公协作类 MCP Server，公开资料标注 0 个工具，通过stdio 本地进程接入，适配 Claude Desktop、Claude，有可以直接复制的安装命令；接入前先确认权限范围。

分类

办公协作

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 test_granola.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "granola-claude-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "test_granola.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例，字段名和参数以仓库 README 为准；带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

1
准备运行环境
stdio 服务在本地起进程，需要先装好 Python，再按安装命令拉取依赖。
2
安装服务
复制下面的安装命令执行；命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。
3
写入客户端配置
在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数，保存后完全退出客户端再打开，让新配置生效。
4
验证是否可用
连接成功后客户端会列出 0 个工具，随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

格兰诺拉克劳德MCP服务器

将您的会议数据转化为基于人工智能的商业智能

连接的自定义模型上下文协议（MCP）服务器格拉诺拉.ai 将会议数据直接发送到Claude Desktop，实现整个会议历史记录的自然语言查询。

______________________________________________________________________

🚀 为什么存在

虽然Granola MCP在网上有详细的功能列表和安装指南， 实际的存储库和PyPI包不存在我们没有等待正式发布，而是对Granola的本地缓存结构进行了逆向工程，并从头开始构建了一个全面的MCP服务器。

结果如何？ 问克劳德以下问题：

*“向我展示上个月我们讨论预算的所有客户会议”*
*“哪些团队成员需要安然项目会议的跟进？”*
*“分析我们与外部客户的会议模式与内部团队会议”*

✨ 特性

🔍 自然语言会议智能

使用简明英语查询273+个会议
在标题、内容和参与者列表中搜索
即时访问会议元数据和日历集成

📊 高级分析

会议统计和模式识别
与会者分析和参与度跟踪
从会议历史重建项目时间表

🔗 完全集成

谷歌日历活动详情和与会者回复
会议链接（谷歌会议、缩放）和参与状态
丰富的元数据，包括组织者、响应状态和共享设置

🛡️ 隐私优先架构

所有数据处理都在本地进行，没有云上传
直接缓存文件访问-无API依赖项
尊重现有的Granola权限和访问控制

🎯 用例

项目管理

"Show meetings about the XXI Media project and identify next steps"
→ Surfaces July 16 Zoom meeting with Pyxl, attendee status, action items

客户关系

"Which clients had 'needsAction' responses this week?"
→ Identifies follow-up requirements across all client touchpoints

团队分析

"Who attends the most external client meetings?"
→ Analyzes workload distribution and development opportunities

满足投资回报率

"Compare meeting outcomes between Google Meet vs Zoom sessions"
→ Platform effectiveness analysis for future planning

🛠️ 安装

先决条件

macOS 已安装并配置Granola.ai
Python 3.12+
克劳德桌面 应用
活跃的格兰诺拉麦片会议历史

快速开始

克隆存储库

   git clone https://github.com/[USERNAME]/granola-claude-mcp.git
   cd granola-claude-mcp

使服务器可执行

   chmod +x granola_mcp_server.py

测试安装

   python3 test_granola.py

您应该看到：

   ✅ Cache loaded successfully!
   📊 Statistics: [your meeting data]
   📅 Recent meetings: [your recent meetings]

配置Claude桌面

增添 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "granola-mcp": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/granola-claude-mcp/granola_mcp_server.py"],
         "env": {
           "GRANOLA_CACHE_PATH": "/Users/[username]/Library/Application Support/Granola/cache-v3.json"
         }
       }
     }
   }

重新启动克劳德桌面

完全退出（⌘+Q）并重新启动Claude Desktop。

测试集成

问克劳德： *“显示我最近参加的格兰诺拉麦片会议”*

🔧 可用工具

`get_recent_meetings`

获取包含完整元数据的最新会议

Parameters: limit (integer, max 50)
Returns: Meeting list with titles, dates, attendees, calendar integration

`search_meetings`

跨会议标题和内容搜索

Parameters: query (string), limit (integer, max 20)
Returns: Matching meetings with relevance scoring

`get_meeting_details`

深入了解特定的会议数据

Parameters: meeting_id (string)
Returns: Complete meeting information including notes, attendees, conference details

`get_statistics`

跨会议语料库的分析

Parameters: none
Returns: Meeting counts, transcript availability, word counts, trends

🏗️ 建筑

数据流

Granola.ai → Local Cache → MCP Server → Claude Desktop → AI Intelligence

缓存结构

Granola使用复杂的“双JSON”编码：

# Standard JSON file containing JSON string
cache_data = json.loads(data['cache'])
state = cache_data['state']

# Three primary data collections:
documents = state['documents']        # 273+ meeting records
metadata = state['meetingsMetadata']  # 28 relationship objects  
transcripts = state['transcripts']    # 16 available transcripts

MCP协议实现

完全符合MCP 2025-06-18协议
正确的初始化和能力协商
错误处理和优雅降级
具有亚秒级响应的实时查询处理

🐛 故障排除

Claude Desktop中的“服务器失败”

查看日志：Claude Desktop→ 设置→ 开发者→ 打开日志文件夹
验证配置中的文件路径
手动测试服务器： python3 granola_mcp_server.py

“未找到会议”

确保Granola.ai已处理会议
验证缓存文件是否存在： ls -la ~/Library/Application\ Support/Granola/
检查缓存文件大小（对于活动用户，应该是几MB）

Python/权限问题

验证Python 3.12+： python3 --version
使服务器可执行： chmod +x granola_mcp_server.py
检查Granola缓存目录上的文件权限

MCP连接问题

完全重新启动克劳德桌面（⌘+Q，然后重新打开）
在claude_desktop_config.JSON中验证JSON语法
检查环境变量路径是否与您的用户名匹配

🤝 贡献

我们欢迎捐款！该项目填补了人工智能生产力生态系统中的一个真正空白。

贡献方式：

🐛 错误报告：特定会议形式或边缘案例的问题
✨ 功能请求：附加分析、导出格式、集成思路
🔧 代码贡献：性能改进，额外的MCP工具
📚 文档：设置指南、用例示例、故障排除

开发设置

git clone https://github.com/[USERNAME]/granola-claude-mcp.git
cd granola-claude-mcp

# Test your changes
python3 test_granola.py

# Run the server manually for debugging
python3 granola_mcp_server.py

📋 路线图

第二阶段：高级分析

\[\]带有动作项提取的转录分析
\[\]会议有效性情绪分析
\[\]自动跟进推荐引擎
\[\]跨会议主题和决策跟踪

第三阶段：增强集成

\[\]实时缓存监控实时更新
\[\]多平台会议数据（谷歌日历之外）
\[\]导出功能（PDF报告、CSV分析）
\[\]用于会议情报的仪表板web界面

第四阶段：企业特性

\[\]具有访问控制的多用户部署
\[\]CRM集成，实现完整的客户生命周期跟踪
\[\]高级报告和商业智能
\[\]用于第三方集成的API开发

📄 许可证

MIT许可证-请参阅许可证文件以获取详细信息。

🙏 致谢

Anthropic 用于模型上下文协议规范
格拉诺拉.ai 用于构建复杂的会议智能（即使MCP集成是MIA）
MCP社区 示例和最佳实践

📞 支持

问题:
讨论:
专业服务：有关自定义集成和企业部署，请联系科布尔山

______________________________________________________________________

⭐ 如果此回购能帮助您从会议中提取更多价值，请将其标记为星号！

*内置于❤️ 由团队在科布尔山 -人工智能集成专家*

工具与能力

工具数量

资源数量

提示词数量

能力标签

会议分析本地部署自然语言处理商业智能数据整合本地处理

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注，具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

消息与邮件处理

把群消息、邮件接进助手，按规则汇总和回复。

工单与任务流转

在对话里建单、改状态，少切换系统。

团队信息同步

把会议纪要和文档更新同步到协作工具。

选择建议

值得选的地方

只提供 0 个工具，职责集中，接入后不容易误操作。
有现成的安装命令，不用自己找入口，照着跑就能起服务。
已经适配 Claude Desktop、Claude，换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

stdio 方式要求本地装好 Python，换机器要重新装一遍。
第三方目录整理，版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

需要在办公协作场景里让模型直接调用外部能力的人。
已经在用 Claude Desktop 的用户，接入路径最短。
想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

完全不想在本地装环境的人。
需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

MCP Server	工具数	传输方式	安装命令	收录来源	最后核验
Granola Claude MCP MCP World · 本页	0	stdio	有	1 个	2026-05-17
Karakeep MCP MCP World	0	未说明	未标注	1 个	2026-05-17
Excalidraw MCP App MCP World	0	未说明	未标注	1 个	2026-05-17
Slack MCP MCP.so	18	stdio	有	4 个	2026-05-17
HiveChat MCP MCP World	0	HTTP	未标注	2 个	2026-05-17

常见问题

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