すでに Plaud をご利用中であれば、単なる「会議のメモ」が「実際の業務で活用できるデータ」へと変わる体験を実感されているはずです。
Plaud は、生の音声データから明確な要約、決定事項、アクション項目を自動生成し、必要な時にいつでも会議の背景 (コンテキスト) を簡単に検索・抽出できるようにします。
一方で、以前として、実際の業務の多くを Plaud 以外のツールで行われています。ChatGPT や Claude でのプロジェクト資料の作成、Cursor でのコーディング、その他の業務ツールを組み合わせたワークフローの構築などです。
そこで私たちは、ひとつの可能性にたどり着きました。「Plaud に蓄積された会議のコンテキストを、普段使っている他の AI ツールにも直接連携できたらどうだろうか？」と。
この構想を実現するのが、今回発表する Plaud MCP サーバーです。これにより、ChatGPT、Claude、Cursor、Windsurf などの主要な AI ツールから、Plaud の会議データへセキュアにアクセスできるようになります。AI アシスタントが会議の正確なコンテキストを把握し、質問への回答、フォローアップ資料の作成、ワークフローの自動化をより高度なレベルで実行します。
Plaud MCP サーバーとは？
MCP (Model Context Protocol) とは、AI ツールと外部サービスを直接接続するためのオープンな技術規格です。
これは、データをつなぐ「橋」のような役割を果たします。手動で文字起こしを探し、AI チャットにコピー＆ペーストして、新しい質問のたびに同じ作業を繰り返す必要はもうありません。AI ツール側が必要に応じて Plaud の会議データを自動的に取得し、指示を実行します。
現在、Plaud MCP サーバーは、ChatGPT Web、Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf、Gemini CLI、Zed に標準対応しています。設定はわずか 3 分程度で完了します。
連携によって実現できること
活用方法は無限にありますが、すべての会議データを把握した AI アシスタントにどのような指示が出せるのか、いくつかの具体例をご紹介します。
フォローアップメールや資料の自動生成
「昨日の Acme社との会議に基づいてフォローアップメールを作成し、さらに Manufacture社向けのカスタマイズされた競合比較表を作成して」
毎日のToDo リスト
「今日のすべての会議からタスクを抽出し、複雑なトピックについては事前のリサーチを行った上で、要点を Slack に投稿して」
自律型ワークフローの完全自動化
「商談目的のすべての会議からアクション項目を抽出し、Asanaでタスクを作成した上で、HubSpotの情報を更新して」
わずか数分で設定完了
設定に必要な手順は、数ステップだけ！
設定ガイド：
詳細なドキュメントはこちら： docs.plaud.ai →
