MCP Audio Transcriber

Ein Docker-Python-Tool, das das Model Context Protocol (MCP) über die API von AssemblyAI implementiert. Laden Sie eine Audiodatei hoch oder verweisen Sie darauf, und erhalten Sie eine strukturierte JSON-Transkription.

Merkmale

AssemblyMCP : eine konkrete MCP-Implementierung, die die REST-API von AssemblyAI verwendet
Befehlszeilenschnittstelle ( app.py ):
python app.py <input_audio> <output_json>
Streamlit-Web-Benutzeroberfläche ( streamlit_app.py ):
- Laden Sie lokale Dateien hoch oder fügen Sie URLs ein
- Klicken Sie auf Transkribieren
- Transkriptvorschau und JSON herunterladen
Docker-Unterstützung für Umgebungskonsistenz und Portabilität

Related MCP server: Transcripter MCP Server

Voraussetzungen

Python 3.10+
Ein AssemblyAI-API-Schlüssel
ffmpeg (für lokale Dekodierung, wenn lokale Dateien verwendet werden)
(Optional) Docker Desktop / Engine
(Optional) Streamlit ( pip install streamlit )

🔧 Installation

Klonen Sie das Repo
git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git cd MCP---Audio-Transcriber
Erstellen Sie eine .env
ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here
Stellen Sie sicher, dass .gitignore Folgendes enthält:
.env
Installieren Sie Python-Abhängigkeiten
pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt
Installieren Sie ffmpeg
- Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y
- Windows: Laden Sie es von https://ffmpeg.org herunter und fügen Sie bin/ zu Ihrem PATH hinzu

Verwendung

1. CLI-Transkription

python app.py <input_audio> <output_json>

<input_audio> : jede von AssemblyAI unterstützte Datei oder URL
<output_json> : Pfad für das generierte JSON

Beispiel:

python app.py data/input.ogg data/output.json cat data/output.json

2. Streamlit-Web-Benutzeroberfläche

streamlit run streamlit_app.py

Öffnen Sie http://localhost:8501
Audio-URL hochladen oder eingeben
Klicken Sie auf Transkribieren
Laden Sie das JSON-Ergebnis herunter

3. Docker

Erstellen Sie das Image:

docker build -t mcp-transcriber .

Führen Sie es aus (mounten Sie Ihre Daten/Ordner):

docker run --rm \ -e ASSEMBLYAI_API_KEY="$ASSEMBLYAI_API_KEY" \ -v "$(pwd)/data:/data" \ mcp-transcriber:latest \ /data/input.ogg /data/output.json

Dann prüfen Sie:

ls data/output.json cat data/output.json

Windows PowerShell:

docker run --rm ` -e ASSEMBLYAI_API_KEY=$env:ASSEMBLYAI_API_KEY ` -v "${PWD}\data:/data" ` mcp-transcriber:latest ` /data/input.ogg /data/output.json

Projektstruktur

MCP-Audio-Transcriber/ ├── app.py # CLI entrypoint (AssemblyMCP only) ├── mcp.py # ModelContextProtocol + AssemblyMCP ├── streamlit_app.py # Streamlit interface ├── requirements.txt # assemblyai, python-dotenv, streamlit, etc. ├── Dockerfile # builds the container ├── .gitignore # ignores .env, __pycache__, etc. ├── LICENSE # MIT license └── data/ # sample input and output ├── input.ogg └── output.json