ntable — AI Meeting Facilitation

Open a facilitated meeting by API: join code + QR, idea boards, agenda reports with decisions.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

B
설명 품질
60%
스키마 완전성
73%
이름 품질
100%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (6)

  • LOWTool 'create_meeting' description lacks action verbcreate_meeting에서
  • LOWTool 'get_meeting_report' description lacks action verbget_meeting_report에서
  • LOWTool 'list_meeting_kits' description lacks action verblist_meeting_kits에서
  • LOWTool 'run_idea_board' description lacks action verbrun_idea_board에서
  • LOWTool 'get_board_results' description lacks action verbget_board_results에서
  • LOWTool 'add_parking' description lacks action verbadd_parking에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~1,260토큰 (도구 정의)
~823 B일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.98%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "ntable": {
      "url": "https://app.ntable.kr/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://app.ntable.kr/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (7)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟡create_meeting(title, topic, context_doc, agendas, pack_id)

ntable 회의를 개설한다. topic을 주면 AI가 이 회의 전용 질문팩을 생성하고(AI 맞춤 회의), context_doc(이전 회의록 텍스트)을 주면 그 맥락을 이어받는다. 반환된 참여 링크·QR을 참석자에게 공유하면 된다.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "title": {
      "type": "string",
      "maxLength": 100,
      "description": "회의 제목 (topic 생성 시 AI 제목으로 대체될 수 있음)"
    },
    "topic": {
      "description": "AI 맞춤 회의 주제 한 줄 (선택 — 주면 전용 질문팩 생성, 약 17초 소요)",
      "type": "string",
      "maxLength": 300
    },
    "context_doc": {
      "description": "이전 회의록·참고 문서 텍스트 (선택 — topic과 함께 사용)",
      "type": "string",
      "maxLength": 8000
    },
    "agendas": {
      "description": "안건 목록 (선택 — 제목·예상 분)",
      "maxItems": 10,
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "title": {
            "type": "string",
            "maxLength": 80
          },
          "minutes": {
            "type": "integer",
            "minimum": 1,
            "maximum": 120
          }
        },
        "required": [
          "title",
          "minutes"
        ]
      }
    },
    "pack_id": {
      "description": "회의 킷 id (선택 — list_meeting_kits 참조, 기본 icebreaker)",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "title"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟢get_meeting_report(room_code)

회의의 안건 리포트(안건→투표 집계→결정·담당·기한)와 AI 회의록 요약을 가져온다. 익명 집계만 반환하며 개인 식별 정보는 포함되지 않는다. 끝난 회의의 결정사항을 후속 업무로 전파할 때 사용.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "room_code": {
      "type": "string",
      "minLength": 4,
      "maxLength": 10,
      "description": "회의 참여 코드 (예: TEAMWK)"
    }
  },
  "required": [
    "room_code"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟢list_meeting_kits

개설에 사용할 수 있는 회의 킷(pack) 목록을 반환한다.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪run_idea_board(room_code, action, preset)

이 에이전트가 개설한 회의에서 익명 아이디어 보드(브레인라이팅→도트 투표→결과)를 시작하거나 단계를 전환한다. stage: collect(제출받기)→vote(도트 투표)→result(결과 확정).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "room_code": {
      "type": "string",
      "minLength": 4,
      "maxLength": 10
    },
    "action": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "start",
        "collect",
        "vote",
        "result"
      ],
      "description": "start=보드 열기(제출 단계), 나머지=단계 전환"
    },
    "preset": {
      "description": "start 시 프레임 프리셋 (기본 ideation)",
      "type": "string",
      "enum": [
        "ideation",
        "kpt",
        "fourls"
      ]
    }
  },
  "required": [
    "room_code",
    "action"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟢get_board_results(room_code)

아이디어 보드의 현재 상태와 득표순 결과를 반환한다. 수렴이 끝난 회의의 우선순위 목록을 후속 업무로 넘길 때 사용.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "room_code": {
      "type": "string",
      "minLength": 4,
      "maxLength": 10
    }
  },
  "required": [
    "room_code"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟡add_parking(room_code, text)

이 에이전트가 개설한 회의의 파킹랏에 항목을 보관한다. 안건에서 벗어난 논의를 다음 회의 이월 후보로 남길 때 사용 — 회의록 요약에 이월 후보로 포함된다.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "room_code": {
      "type": "string",
      "minLength": 4,
      "maxLength": 10
    },
    "text": {
      "type": "string",
      "minLength": 1,
      "maxLength": 200
    }
  },
  "required": [
    "room_code",
    "text"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟡get_carryover

이 에이전트가 진행자로 연 가장 최근 종료 회의에서, 결정 없이 끝난 안건과 미완료 파킹랏 항목(다음 회의 이월 후보)을 반환한다. create_meeting 의 agendas 로 넘겨 이어지는 회의를 만들 수 있다.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}

권장 프롬프트

retrieve_data
Get details about [item] from ntable — AI Meeting Facilitation
예상 도구: get_meeting_report
fetch_info
Fetch [information type] using ntable — AI Meeting Facilitation
예상 도구: get_meeting_report
list_items
List all [items] available in ntable — AI Meeting Facilitation
예상 도구: list_meeting_kits
browse_collection
Show me the [collection] from ntable — AI Meeting Facilitation
예상 도구: list_meeting_kits
explore_workflow
List available [items], then get details for each one using ntable — AI Meeting Facilitation
예상 도구: list_meeting_kitsget_meeting_report

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