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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.devin.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

¿Prefiere no configurarlo manualmente? Pegue un enlace a esta página en una sesión de Devin y pídale que configure todo por usted.
Granola graba tus reuniones y las convierte en notas, resúmenes y transcripciones. Una vez que conectes el Granola MCP, Devin puede usar esos artefactos de reunión igual que lo haría un compañero de equipo: leer lo que se discutió, identificar tareas de seguimiento de ingeniería concretas y comenzar a trabajar.Ejecuta esto como una programación por hora y las tareas pueden comenzar justo cuando terminas una llamada. Todo el ciclo se ejecuta dentro de tu instancia de Devin, usando una programación, el Granola MCP, Knowledge y child sessions.
Sesión programada de Devin (cada hora)
  → Listar reuniones recientes de Granola vía MCP
  → Para cada nueva reunión (de más antigua a más reciente):
      → Obtener metadatos, notas, resumen de IA y transcripción
      → Identificar tareas de ingeniería a partir de la discusión
      → Iniciar sesiones secundarias de Devin para tareas concretas
      → Registrar la reunión procesada en Knowledge
1

Conecta el MCP de Granola

Devin necesita acceso a tus reuniones en Granola para leer transcripciones y notas.
  1. Ve a Settings > MCP Marketplace y busca Granola
  2. Haz clic en Enable y autentícate; esto le concede a Devin acceso de lectura a tus reuniones, transcripciones y notas
  3. Haz clic en Probar herramientas para listar para verificar que la conexión funciona correctamente
Una vez conectado, Devin puede llamar a list_meetings, get_meetings y get_meeting_transcript para obtener datos de reuniones durante una sesión. Obtén más información sobre cómo configurar servidores MCP.
2

Crear una nota de Knowledge llamada processed-meetings

Devin usa una sola nota de Knowledge para registrar qué reuniones ya se han procesado. Esto evita el procesamiento duplicado en las ejecuciones horarias.Ve a Settings > Knowledge y crea una nota nueva:
  • Name: Granola Post-call Processor Meeting Log
  • Trigger: Cuando ejecutes la sesión programada del procesador posterior a la llamada de Granola, usa esta nota para llevar un registro de las reuniones ya procesadas.
  • Body:
Granola Post-call Processor Meeting Log
{
  "last_processed_meeting_id": null,
  "last_processed_meeting_time": null,
  "last_processed_title": null,
  "updated_at": null
}
La sesión programada registra en esta nota cada reunión procesada correctamente, para que la siguiente ejecución retome desde donde se quedó la anterior.
3

Redacta la guía operativa del Post-call Operator

Crea un playbook que le indique a Devin cómo procesar cada reunión. Ve a Settings > Playbooks y crea un nuevo playbook:Anota el ID del playbook después de guardarlo: lo usarás como referencia en el prompt de programación.
4

Crear una programación horaria

Ve a Settings > Programaciones y haz clic en Crear programación.
  • Nombre: Procesador posllamada de Granola
  • Frecuencia: Cada hora (0 * * * *)
  • Agente: Devin — esto permite que Devin cree sesiones secundarias para cada tarea, de modo que las correcciones se ejecuten en paralelo
  • Canal de Slack (opcional): Selecciona un canal para que tu equipo reciba notificaciones cuando se procesen las reuniones y se abran PR
  • Prompt:
Configura bypass approval en true si quieres un funcionamiento totalmente autónomo — no se necesitan aprobaciones manuales para herramientas MCP, actualizaciones de Knowledge ni creación de sesiones secundarias.
5

Lo que genera una ejecución típica

Cada hora, Devin procesa las nuevas reuniones y abre PR específicas. Este es el aspecto del resultado de una sesión real:
Se procesó 1 nueva reunión de Granola desde la última entrada del registro de reuniones:

Reunión: "Backend API planning" (2026-04-29 2:00 PM)

Child sessions iniciadas (3):
1. Fix N+1 query in /api/invoices endpoint
   Repo: acme/api-server
   PR: Eager-load invoice line items to fix timeout
   Session: https://app.devin.ai/sessions/abc123

2. Add rate limiting to webhook endpoints
   Repo: acme/api-server
   PR: Per-key rate limits on /webhooks/*
   Session: https://app.devin.ai/sessions/def456

3. Update API docs for new billing endpoints
   Repo: acme/docs
   PR: Add billing endpoint reference docs
   Session: https://app.devin.ai/sessions/ghi789

Acciones recomendadas (1):
- Investigar el flujo de actualización del auth token — mencionado como "a veces
  inestable" pero sin ningún error específico ni repo identificado. Se necesita más
  contexto del equipo.

Registro de reuniones de Knowledge actualizado a "Backend API planning" (2026-04-29).
Cada sesión secundaria se ejecuta de forma independiente y abre su propio pull request (PR), con el contexto de la reunión ya incorporado en la descripción.
6

Ajusta e itera

Después de unos días de ejecuciones, revisa qué está funcionando y haz ajustes:Gestiona los retrasos en las transcripciones. La programación deja de procesar cuando encuentra una reunión cuya transcripción aún no está lista; esto evita que se omitan reuniones con transcripciones retrasadas. Si ves que las transcripciones suelen tardar, aumenta el intervalo de la programación o agrega un margen de espera al prompt.Define el ámbito según el tipo de reunión. No todas las reuniones generan trabajo de ingeniería. Agrega filtros al prompt para omitir ciertos tipos de reunión:Aprende de los resultados. Después de un par de semanas, pídele a Devin que analice qué sesiones hijas produjeron PR fusionadas y cuáles se cerraron sin fusionarse. Usa ese feedback para ajustar los criterios de extracción de tareas del playbook: