Skip to main content
まずメタデータを確認し、必要な内容だけを取得してください。以下の例では、token を節約しながら MCP ツールを組み合わせる方法を紹介します。
はじめての場合は MCP の概要を読み、クライアントを接続してください。

​
会議を見つけて話された内容を読む方法

list_notes から始め、ドキュメントの内容が必要なら search_notes、正確な発言が必要なら get_note_transcript を呼び出してください。ほとんどの質問は最初の 2 段階で答えられます。

​
ステップバイステップ

1

候補ノートを一覧表示する（最も低コスト）

list_notes を呼び出し、任意の query.keyword と filter で結果を絞り込みます。返されるのはメタデータのみです（ノートあたり約 50 token）。
特定のフォルダに範囲を限定するには filter.folderId を使い、フォルダを日付順に閲覧するには query.keyword を完全に省略します。
2

一致したノートのドキュメントを読む

どのノートが一致するかを確認するだけでなく、話された内容を理解する必要がある場合は、必須の keyword を指定して search_notes を呼び出します。レスポンスには、一致した各ノートの主要なドキュメント（one-pager、custom）がインラインで含まれ、HTML が除去され、ドキュメントあたり 5KB に制限されます。
最大 10 件の一致ノートをそのドキュメントとともに返します（ノートあたり約 1,500 token）。ほとんどのクエリはここで完結します。整理されたドキュメントには、通常チームの意思決定とアクションアイテムが含まれています。
3

単一の AI 要約を取得する（任意）

要約の概要が必要な場合は、include: ["summary"] を指定して get_note を呼び出します。
主要な意思決定、アクションアイテム、ハイライトを返します（200〜800 token）。
4

完全なトランスクリプトを読み込む（最終手段）

正確な引用や特定の発言が必要なときだけ、get_note_transcript を呼び出します。タイムスタンプ付きの段落と、markdown に適したトランスクリプション文字列を返します（会議 1 時間あたり約 3,000〜5,000 token）。

​
Token の使用量

​
よくある質問

より広い条件を試してください。
  • query.keyword を外すか短くする。
  • filter.createdAtFrom / createdAtTo の範囲を広げるか、外す。
  • ノートが Tiro Dashboard で「Completed」になっているか確認する。未完了のノートは自動的に除外されます。
タイムゾーン付きの ISO 8601 datetime です：2026-04-01T00:00:00Z。2026-04-01 のような日付のみの形式は受け付けられません。範囲は半開区間 [from, to) です。
はい。list_notes と search_notes は、user-scoped と workspace-scoped のどちらの API Key にも対応しています。workspace-scoped API Key は接続されたワークスペースのみを検索します。特定のワークスペースを指定するには、list_workspaces から取得した workspaceGuid を渡してください。

​
会議ノートの構造化されたドキュメントを取得する方法

AI エージェントは、Tiro ですでに生成されたテンプレートベースのドキュメントを読み取れます。ドキュメントには、アクションアイテム、意思決定、要点がテンプレートのセクション構造に沿って収められています。

​
ステップバイステップ

1

利用可能なテンプレートを閲覧する

list_document_templates を呼び出して、利用可能なドキュメントの種類を確認します。
「Meeting Minutes」「Action Items」「Decision Log」などのテンプレートを返します。それぞれに id、title、description が付いています。
2

対象の会議を見つける

list_notes を呼び出し、キーワード（またはフォルダ、日付範囲）で会議を特定します。
3

ドキュメントを取得する

include: ["documents"] を指定して get_note を呼び出すと、そのノートのために生成されたすべてのドキュメントを 1 回の呼び出しで取得できます。
その会議について生成されたすべてのドキュメントを、構造化されたセクション（例：「Decisions」「Action Items」「Next Steps」）とともに返します。

​
よくある質問

まず list_document_templates を呼び出してください。各テンプレートには、その目的を説明する description フィールドが含まれています。ドキュメントをリクエストする前にセクション構造の全体を確認するには、特定の templateId を指定して get_document_template を使ってください。
get_note(include: ["documents"]) は空の配列を返します。ドキュメントはまず Tiro アプリから生成する必要があります。MCP server は既存のドキュメントへの読み取りアクセスを提供します。ノートの所有者に、Tiro 上でドキュメントを生成するよう依頼してください。

​
AI エージェント開発者向けのヒント

​
Token 使用量を減らす

  • 結果の上限を設定するには pagination.size を使います。list_notes のデフォルトは 20（最大 100）、search_notes のデフォルトは 10（最大 30。各結果にドキュメントが含まれるため小さめです）。
  • 要約とドキュメントは MARKDOWN 形式でリクエストしてください。

​
エラーハンドリング

  • 401 と 403 のレスポンスには action_url と docs_url フィールドが含まれます。これらを提示すれば、自身で解決できます
  • 429 のレスポンスには Retry-After ヘッダーが含まれます。再試行する前にこれに従ってください
  • 完全なエラーリファレンスは Troubleshooting をご覧ください

​
適切なツールの選び方

すべてのツールについては Tool Reference をご覧ください。