Programmatischer Zugriff und Automatisierung

Überblick

Es gibt drei Wege, mit Whisperer ohne Oberfläche zu arbeiten: den MCP-Server für KI-Clients, verbundene Dienste für wiederkehrende Automatisierung und den Export, um Material anderswohin zu übertragen. Eine allgemeine öffentliche REST-API veröffentlicht Whisperer nicht — die Adressen unter /v1/ sind der private Kanal zwischen unseren eigenen Apps und dem Backend, sie geben kein Kompatibilitätsversprechen und können sich jederzeit ändern.

Das ist eine bewusste Grenze, kein Versäumnis. Eine veröffentlichte API muss jahrelang funktionieren; MCP bietet denselben Zugriff, hat Versionierung, Zustimmungsbildschirm und Widerruf aber bereits eingebaut.

Wann man es verwendet

  • Ein KI-Assistent soll Meetings lesen und mit Aufgaben arbeiten — MCP.
  • Eine wiederkehrende Aktion („neues Meeting → Zeile in einer Tabelle“) — Zapier.
  • Das Material selbst in einem anderen Werkzeug — Export.

Schritt für Schritt

  1. Für KI-Clients über MCP verbinden: MCP: Claude, ChatGPT und Cursor verbinden. Das ist der unterstützte programmatische Weg und der einzige mit Stabilitätsversprechen.
  2. Für Automatisierung verbinden Sie im Konto Zapier, Notion, Slack oder HubSpot und bauen das Szenario in jenem Dienst.
  3. Für einmalige Übertragungen exportieren Sie ein Meeting als Markdown, SRT, VTT oder JSON von der Meeting-Seite.
  4. Für maschinenlesbare Produktinformationen — etwa wenn ein KI-Assistent Fragen über Whisperer selbst beantworten soll — verweisen Sie ihn auf https://whisperer.one/llms.txt oder das vollständige Korpus unter https://whisperer.one/llms-full.txt. Beide sind öffentlich und brauchen keine Anmeldung.

Was öffentlich ist

Adresse Was es ist
https://whisperer.one/mcp MCP-Server für externe KI-Clients
https://whisperer.one/.well-known/oauth-protected-resource Wo ein Client erfährt, wie er sich authentifiziert
https://whisperer.one/.well-known/oauth-authorization-server OAuth-Endpunkte und unterstützte Bereiche
https://whisperer.one/llms.txt Produktverzeichnis für KI-Systeme
https://whisperer.one/llms-full.txt Die gesamte öffentliche Dokumentation in einer Datei
https://whisperer.one/docs/en/<Seite>.md Jede englische Dokumentationsseite als reines Markdown

Häufige Fehler

  • Auf /v1/ aufbauen. Diese Adressen sind intern: für Crawler gesperrt, das Schema ist in Produktion abgeschaltet, Änderungen erfolgen ohne Ankündigung.
  • Nach einem API-Schlüssel suchen. Es gibt keinen, weil es keine öffentliche REST-API gibt. Externer Zugriff ist ein Bearer-Token aus dem MCP-Zustimmungsablauf.
  • Webhooks erwarten. Ausgehende Automatisierung läuft über Zapier und verbundene Dienste, nicht über eigene Webhooks.

Bewährte Vorgehensweisen

  • Lesen Sie die OAuth-Endpunkte aus dem Metadaten-Dokument, statt sie fest zu verdrahten: Sie stehen dort genau deshalb, damit sie umziehen können, ohne Clients zu brechen.
  • Legen Sie für jede Integration eine eigene Verbindung an, damit Sie eine widerrufen können, ohne die anderen zu treffen.

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