OpenClaw

Visão geral#

O OpenClaw é um framework de código aberto para agentes de IA autônomos que rodam na sua própria máquina. Por padrão, raspadores da web e automações locais de navegador são bloqueados pelas proteções contra bots das plataformas ou esbarram em limites rígidos de requisições.

Conectar o Transcript Dock ao OpenClaw dá aos seus funcionários digitais autônomos acesso direto à inteligência de vídeos do YouTube e do TikTok. Seus agentes podem pesquisar temas, listar envios de canais, ler playlists e extrair transcrições estruturadas com marcações de tempo por palavra em segundos.

1. Adicione o servidor MCP#

Adicione o servidor stdio do Transcript Dock ao arquivo de configuração do seu agente 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. Configure o ambiente#

Informe sua chave de API do Transcript Dock no bloco de ambiente. Substitua td_live_YOUR_KEY pela sua chave de API real, obtida no painel do desenvolvedor.

3. Verifique a conexão#

Inicie seu agente OpenClaw e peça que ele verifique as ferramentas instaladas:

Verifique as ferramentas disponíveis e confirme que transcriptdock está conectado.

Seu agente deve confirmar ferramentas como transcribe, search_youtube, list_channel_videos e get_transcript.

Fluxos de trabalho autônomos#

Depois de conectado, seu agente OpenClaw pode encadear as ferramentas de descoberta e transcrição de forma autônoma:

• Pesquisa de temas: o agente pesquisa no YouTube usando search_youtube, identifica os vídeos mais relevantes e busca as transcrições completas para a síntese.
• Monitoramento de canais: usando get_channel_latest_videos, seu agente acompanha os novos envios dos criadores indicados e os resume na sua base de conhecimento.
• Do tutorial ao código: o agente lê as transcrições de tutoriais técnicos e converte as instruções passo a passo faladas em arquivos de código executáveis.
• Resumo de playlist: usando list_playlist_videos, o agente percorre uma playlist inteira ou a grade de um curso e compila um guia de estudo unificado.

Exemplos de prompts para agentes#

• "Pesquise no YouTube tutoriais recentes sobre como criar agentes autônomos em Python. Transcreva os dois primeiros vídeos e extraia a arquitetura central do código em um relatório em Markdown."
• "Obtenha a transcrição desta aula do YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ. Resuma os principais argumentos e me dê citações com o horário."
• "Encontre os cinco vídeos mais recentes do canal @veritasium. Transcreva o envio mais recente e liste as principais perguntas exploradas no episódio."
• "Leia os vídeos desta playlist do YouTube e crie um plano de estudos indexado, com resumos curtos de cada sessão."

Solução de problemas#