OpenClaw

Vue d'ensemble#

OpenClaw est un framework open source d'agents IA autonomes qui tournent sur votre propre machine. Par défaut, les scrapers web et l'automatisation locale du navigateur sont bloqués par les protections anti-robots des plateformes ou se heurtent à des limites de requêtes strictes.

Connecter Transcript Dock à OpenClaw donne à vos employés numériques autonomes un accès direct aux informations vidéo de YouTube et TikTok. Vos agents peuvent rechercher des sujets, lister les publications d'une chaîne, analyser des playlists et récupérer en quelques secondes des transcriptions structurées, avec l'horodatage de chaque mot.

1. Ajoutez le serveur MCP#

Ajoutez le serveur stdio de Transcript Dock au fichier de configuration de votre agent OpenClaw (openclaw.json ou config.json) :

{
  "mcpServers": {
    "transcriptdock": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@transcriptdock/mcp"],
      "env": {
        "TRANSCRIPTDOCK_API_KEY": "td_live_YOUR_KEY",
        "TRANSCRIPTDOCK_BASE_URL": "https://www.transcriptdock.com"
      }
    }
  }
}

2. Configurez l'environnement#

Renseignez votre clé API Transcript Dock dans le bloc d'environnement. Remplacez td_live_YOUR_KEY par votre clé API réelle, depuis le tableau de bord développeur.

3. Vérifiez la connexion#

Démarrez votre agent OpenClaw et demandez-lui de vérifier ses outils installés :

Vérifie les outils disponibles et confirme que transcriptdock est connecté.

Votre agent doit confirmer la présence des outils transcribe, search_youtube, list_channel_videos et get_transcript.

Flux de travail autonomes#

Une fois connecté, votre agent OpenClaw peut enchaîner de façon autonome les outils de recherche et de transcription :

• Recherche par sujet : l'agent cherche sur YouTube avec search_youtube, identifie les vidéos les plus pertinentes et récupère les transcriptions complètes pour en faire une synthèse.
• Suivi de chaîne : avec get_channel_latest_videos, votre agent repère les nouvelles publications des créateurs choisis et les résume dans votre base de connaissances.
• Du tutoriel au code : l'agent lit les transcriptions de tutoriels techniques et transforme les instructions orales, étape par étape, en fichiers de code exécutables.
• Synthèse de playlist : avec list_playlist_videos, l'agent parcourt une playlist entière ou un programme de cours et compile un support d'étude unifié.

Exemples de prompts pour l'agent#

• « Cherchez sur YouTube les tutoriels récents sur la création d'agents autonomes en Python. Transcrivez les deux premières vidéos et extrayez l'architecture de code principale dans un rapport Markdown. »
• « Récupérez la transcription de cette conférence YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ. Résumez les arguments principaux et donnez-moi des citations horodatées. »
• « Trouvez les cinq dernières vidéos de la chaîne @veritasium. Transcrivez la publication la plus récente et listez les questions clés abordées dans l'épisode. »
• « Lisez les vidéos de cette playlist YouTube et créez un programme indexé, avec un bref résumé pour chaque séance. »

Dépannage#