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securityA
license-
qualityEnables recording audio from a microphone and transcribing it using OpenAI's Whisper model. Works as both a standalone MCP server and a Goose AI agent extension.
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MIT License
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���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
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。.envPythonの依存関係をインストールする
pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txtffmpegをインストールする
Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -yWindows: 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
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
Whisper モデルを使用してオーディオ転写用のモデル コンテキスト プロトコルを実装する、ポータブルな Dockerized Python ツールです。オーディオ ファイルを JSON 転写に変換するための CLI と Web UI の両方のインターフェースを備えています。
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