MeetMind.AI adalah aplikasi enterprise cerdas yang berfungsi untuk menganalisis dan merangkum hasil transkrip rapat (Meeting Transcript AI). Aplikasi ini secara otomatis mengubah percakapan rapat yang panjang menjadi ringkasan eksekutif, daftar keputusan, dan action items yang terstruktur dan siap tindak lanjut.
Dibangun dengan React + Vite + Tailwind untuk frontend, dan FastAPI (Python) terintegrasi dengan Google Gemini LLM untuk backend.
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ React + Tailwind (Vite) :5173 │
│ Sidebar menu · Auth · Dark mode · History │
└───────────────────┬─────────────────────────┘
│ REST /api (JWT)
┌───────────────────▼─────────────────────────┐
│ FastAPI (Python) :8000 │
│ Auth · RBAC · Audit · SQLAlchemy │
│ /api/apps/meetmind → Gemini LLM (Logika AI)│
└─────────────────────────────────────────────┘
- 🧠 Analisis Rapat Cerdas — Secara instan memproses teks transkrip percakapan menjadi:
- Ringkasan Eksekutif (Summary)
- Poin Diskusi Utama (Topics)
- Daftar Keputusan (Decisions)
- Tindak Lanjut / Tugas (Action Items) beserta PIC dan Deadline.
- Statistik Pembicara & Sentimen (Positif, Kolaboratif, Tegang).
- 🎙️ Upload Audio/Voice Record — Mendukung konversi langsung file audio (MP3/WAV/WebM) menjadi transkrip sebelum dianalisis (menggunakan Gemini Multimodal).
- 🛡️ Autentikasi & Keamanan (RBAC) — Sistem login berbasis JWT yang aman dengan pembagian role (
adminvsuser). - 💾 Riwayat Tersimpan Permanen — Semua hasil analisis rapat disimpan di database sehingga Anda tidak akan pernah kehilangan catatan rapat penting.
- 📊 Admin Dashboard & Audit Log — Panel khusus untuk memantau metrik penggunaan aplikasi, histori aktivitas pengguna, dan log sistem secara penuh.
./run_dev.shScript otomatis ini akan:
- Membuat
virtualenv+ menginstal dependencies Python untuk backend. - Membuat file
.env(jika belum ada). - Menginstal dependencies Node.js untuk frontend (jika belum ada).
- Menjalankan Backend (Port: 8000) dan Frontend (Port: 5173) secara bersamaan.
Buka browser Anda di: http://localhost:5173
Login Akun Demo Admin:
- Email:
admin@example.com - Password:
admin
Backend:
cd backend
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # opsional: isikan GEMINI_API_KEY Anda
uvicorn app.main:app --reload --port 8000API docs (Swagger) otomatis tersedia di: http://localhost:8000/docs
Frontend:
cd frontend
npm install
npm run devFile konfigurasi terletak di backend/.env. Jika file tersebut tidak ada, gandakan dari .env.example.
| Variabel | Keterangan | Default / Contoh |
|---|---|---|
GEMINI_API_KEY |
Kunci API Google Gemini (wajib diisi agar fitur AI berfungsi). Dapatkan dari Google AI Studio. | AIzaSy... |
DATABASE_URL |
Koneksi database SQLAlchemy. Bawaannya menggunakan SQLite file lokal. | sqlite:///./enterprise.db |
SECRET_KEY |
Kunci enkripsi token JWT. Harus diganti saat deploy ke production. | CHANGE_ME_super_secret... |
ADMIN_EMAIL |
Email untuk akun Superadmin yang akan di-bootstrap secara otomatis saat server berjalan. | admin@example.com |
ADMIN_PASSWORD |
Password untuk akun Superadmin. | admin |
Info: Jika
GEMINI_API_KEYkosong, MeetMind akan menampilkan mock data (data bohongan/demo) agar Anda tetap bisa mengetes antarmuka aplikasi tanpa error.
MEETMIND.AI/
├── backend/ FastAPI (Python)
│ ├── app/
│ │ ├── core/ Konfigurasi, database, security JWT, LLM Gateway
│ │ ├── models/ Schema Database (User, Chat, Record, Audit)
│ │ ├── schemas/ Pydantic Schemas untuk validasi Data/API
│ │ ├── services/ Logika Ekstraksi & Analisis AI
│ │ ├── routers/ API Endpoint Controller
│ │ └── main.py Entry point aplikasi & bootstrap database
│ └── requirements.txt Daftar library (FastAPI, SQLAlchemy, google-generativeai, dll)
├── frontend/ React + Vite + Tailwind CSS
│ └── src/
│ ├── components/ Komponen UI (Sidebar, Topbar, dll)
│ ├── pages/ Halaman utama (Dashboard, Login, Admin, MeetMind AI)
│ ├── lib/ API interseptor & client fetch
│ └── context/ Manajemen state (AuthContext, ThemeContext)
├── run_dev.sh Skrip jalan cepat otomatis
└── test_meetmind.py Unit & Integration Testing untuk sistem validasi