Deep Thinking LLM을 기반으로 자연스러운 서식 지정, 문맥적 수정, 스마트 요약 기능을 갖춘 지능형 녹취록 처리 기능을 제공하는 MCP 서버입니다.
이 MCP 서버는 녹취록 처리를 위한 4가지 강력한 도구를 제공합니다:
repair_text - 90% 이상의 신뢰도로 녹취 오류를 분석하고 수정합니다.
get_repair_log - 이전 수정 작업의 상세 분석 로그를 검색합니다.
format_transcript - 타임스탬프가 포함된 녹취록을 자연스러운 텍스트 형식으로 변환합니다.
summary_text - ACE 인지 방법론을 사용하여 지능형 요약을 생성합니다.
Related MCP server: Speak AI MCP Server
Smithery를 통해 Claude Desktop용 Transcription Tools를 자동으로 설치하려면 다음을 수행하세요:
npx -y @smithery/cli install @MushroomFleet/transcriptiontools-mcp --client claude이 저장소를 복제합니다:
git clone https://github.com/mushroomfleet/TranscriptionTools-MCP
cd TranscriptionTools-MCP의존성을 설치합니다:
npm install서버를 빌드합니다:
npm run buildMCP 설정 파일에서 MCP 서버를 구성합니다:
{
"mcpServers": {
"transcription-tools": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/TranscriptionTools-MCP/build/index.js"],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>repair_text</tool_name>
<arguments>
{
"input_text": "We recieve about ten thousand dollars which is defiantly not enough.",
"is_file_path": false
}
</arguments>
</use_mcp_tool><use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>format_transcript</tool_name>
<arguments>
{
"input_text": "/path/to/timestamped-transcript.txt",
"is_file_path": true,
"paragraph_gap": 8,
"line_gap": 4
}
</arguments>
</use_mcp_tool><use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>summary_text</tool_name>
<arguments>
{
"input_text": "Long text to summarize...",
"is_file_path": false,
"constraint_type": "words",
"constraint_value": 100
}
</arguments>
</use_mcp_tool><use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>get_repair_log</tool_name>
<arguments>
{
"session_id": "20241206143022"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>말하기 패턴을 유지하면서 타임스탬프를 제거합니다.
일시 정지 시간을 기반으로 지능적인 간격을 적용합니다.
자연스러운 문법과 언어 흐름을 존중합니다.
정확한 녹취 내용을 유지합니다.
발생 가능한 녹취 오류를 식별하고 수정합니다.
높은 신뢰도의 수정을 위해 의미론적 문맥을 사용합니다.
모든 변경 사항에 대한 상세 로그를 유지합니다.
90% 신뢰도 임계값을 적용하여 수정합니다.
원본 오디오가 필요하지 않습니다.
처리된 녹취록의 간결한 요약을 생성합니다.
다양한 제약 조건 유형을 지원합니다:
시간 기반 (말하기 지속 시간)
글자 수
단어 수
핵심 정보와 문맥을 보존합니다.
자연스러운 말하기 리듬을 유지합니다.
/
├── .gitignore # Git ignore file
├── LICENSE # MIT license file
├── README.md # This documentation
├── package.json # Package dependencies and scripts
├── tsconfig.json # TypeScript configuration
├── build/ # Compiled JavaScript files (generated after build)
│ ├── tools/ # Compiled tool implementations
│ └── utils/ # Compiled utility functions
└── src/ # Source TypeScript files
├── index.ts # MCP server entry point
├── tools/ # Tool implementations
│ ├── formatting.ts
│ ├── repair.ts
│ └── summary.ts
└── utils/ # Utility functions
├── file-handler.ts
└── logger.ts소스 코드를 직접 수정하여 서버 동작을 사용자 정의할 수 있습니다. 주요 구성 매개변수는 각 도구 구현 파일에서 찾을 수 있습니다:
// In src/tools/formatting.ts
const paragraph_gap = 8; // seconds
const line_gap = 4; // seconds
// In src/tools/repair.ts
const confidence_threshold = 90; // percentage
// In src/tools/summary.ts
const default_speaking_pace = 150; // words per minuteMIT
TranscriptionTools-MCP — 녹취록 처리
DeepLucid3D-MCP — 인지 처리
UNO-MCP — 서사 강화
gitea-mcp — Gitea 통합
zero-vector-MCP — 절차적 생성
Transforms timestamped transcripts into naturally formatted text
Inputs: input_text (required), is_file_path, line_gap, paragraph_gap.
Retrieves detailed analysis log from previous repair operation
Inputs: session_id (required).
Analyzes and repairs transcription errors with greater than 90% confidence
Inputs: input_text (required), is_file_path.
Generates intelligent summaries using ACE cognitive methodology
Inputs: input_text (required), constraint_type, constraint_value, is_file_path.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
Scored across 4 tools
Each tool has a clearly distinct purpose: format_transcript transforms raw transcripts, repair_text fixes errors, summary_text creates summaries, and get_repair_log retrieves logs. There is no overlap in functionality, making tool selection unambiguous.
Three tools follow a consistent verb_noun pattern (format_transcript, repair_text, summary_text), but get_repair_log uses a verb_object pattern, deviating slightly. The naming is still highly readable and mostly predictable.
With 4 tools, the server is well-scoped for transcription processing. Each tool serves a distinct and essential function, and the count is appropriate for the domain without being too sparse or bloated.
The tools cover core transcription workflows: formatting, repairing, summarizing, and logging. Minor gaps might include operations like batch processing or exporting, but the set supports key agent tasks effectively.
Ask Claude about your meetings: summaries, action items and transcripts from Roomtone
Connect Claude to Fathom meeting recordings, transcripts, and summaries
Transcribe audio and video and work with your transcript library from any AI app. 119 languages.
Transcribe audio and video into speaker-labelled transcripts, subtitles, clips, and cited Q&A.
