Экспорт встреч в Obsidian
Перенесите встречи Memo AI в хранилище Obsidian как Markdown с YAML-frontmatter.
Markdown-экспорт Memo AI содержит YAML-frontmatter — заголовок, дату, спикеров, темы — поэтому каждая встреча становится полноценной заметкой Obsidian: с поиском, ссылками и видимостью в Dataview.
Есть два пути: попросить AI-ассистента (без кода) или запустить небольшой скрипт.
Через AI-ассистента (без кода)
Подключите MCP-сервер, укажите путь к хранилищу и попросите:
Экспортируй все мои встречи за эту неделю в ~/ObsidianVault/Meetings в формате markdown.
Ассистент получит список встреч недели и вызовет memo_bulk_export с путём к хранилищу. Готово.
Через скрипт
Получите нужные встречи
Запросите свежие расшифровки и соберите их ID.
import httpx
BASE = "https://app.memoai.tech/api/v1/developer"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer mk_live_your_key_here"}
resp = httpx.get(
f"{BASE}/transcriptions",
headers=HEADERS,
params={"date_from": "2026-05-01", "limit": 100},
)
ids = [t["id"] for t in resp.json()["items"]]Массово экспортируйте в хранилище
Один запрос вернёт ZIP со всеми. Распакуйте его в папку встреч хранилища.
import io, zipfile, pathlib
VAULT = pathlib.Path.home() / "ObsidianVault" / "Meetings"
VAULT.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
resp = httpx.post(
f"{BASE}/transcriptions/export",
headers=HEADERS,
json={"ids": ids, "format": "md"},
)
resp.raise_for_status()
with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(resp.content)) as zf:
zf.extractall(VAULT)
print(f"Экспортировано {len(ids)} встреч в {VAULT}")Используйте в Obsidian
Каждая заметка несёт frontmatter, по которому можно делать запросы в Dataview:
```dataview
TABLE date, speakers, duration
FROM "Meetings"
SORT date DESC
```Повторный запуск безопасен
Файлы названы по заголовку встречи. Повторный экспорт перезаписывает ту же заметку, а не создаёт дубликаты — поэтому можно гонять по расписанию и держать хранилище в синхроне.
См. также
- Массовый экспорт — справочник эндпоинта.
- Экспорт расшифровки — формат Markdown/frontmatter.