MCP オーディオトランスクリプター

AssemblyAIのAPIを介してモデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装する、Docker化されたPythonツールです。音声ファイルをアップロードまたは指定すると、構造化されたJSON形式の文字起こしが提供されます。

特徴

AssemblyMCP : AssemblyAIのREST APIを使用する具体的なMCP実装
コマンドラインインターフェース( app.py ):
python app.py <input_audio> <output_json>
Streamlit ウェブ UI ( streamlit_app.py ):
- ローカルファイルをアップロードするか、URLを貼り付けます
- 「文字起こし」をクリック
- トランスクリプトをプレビューし、JSON をダウンロードする
環境の一貫性と移植性のためのDocker サポート

Related MCP server: Transcripter MCP Server

前提条件

Python 3.10以上
AssemblyAI APIキー
ffmpeg (ローカルファイルを使用する場合のローカルデコード用)
（オプション）Dockerデスクトップ/エンジン
（オプション）Streamlit（ pip install streamlit ）

🔧 インストール

リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git cd MCP---Audio-Transcriber
.envを作成する
ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here
.gitignoreに以下が含まれていることを確認します。
.env
Pythonの依存関係をインストールする
pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt
ffmpegをインストールする
- Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y
- Windows: https://ffmpeg.orgからダウンロードし、 bin/ PATH に追加します。

使用法

1. CLIトランスクリプション

python app.py <input_audio> <output_json>

<input_audio> : AssemblyAI でサポートされている任意のファイルまたは URL
<output_json> : 生成されたJSONのパス

例：

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

2. Streamlit Web UI

streamlit run streamlit_app.py

http://localhost:8501を開きます。
オーディオURLをアップロードまたは入力してください
「文字起こし」をクリック
JSON結果をダウンロードする

3. ドッカー

イメージをビルドします。

docker build -t mcp-transcriber .

実行します（data/ フォルダをマウントします）。

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

次に検査します:

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

プロジェクト構造

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