MCP Аудио Транскрибатор

Инструмент Python Dockerized, реализующий протокол контекста модели (MCP) через API AssemblyAI. Загрузите или укажите на аудиофайл и получите структурированную транскрипцию JSON.

Функции

AssemblyMCP : конкретная реализация MCP, использующая REST API AssemblyAI
Интерфейс командной строки ( app.py ):
python app.py <input_audio> <output_json>
Веб-интерфейс Streamlit ( streamlit_app.py ):
- Загрузите локальные файлы или вставьте URL-адреса
- Нажмите «Транскрибировать»
- Предварительный просмотр транскрипта и загрузка JSON
Поддержка Docker для обеспечения согласованности и переносимости среды

Related MCP server: Transcripter MCP Server

Предпосылки

Питон 3.10+
API-ключ AssemblyAI
ffmpeg (для локального декодирования, если используются локальные файлы)
(Необязательно) Рабочий стол Docker / Движок
(Необязательно) Streamlit ( pip install streamlit )

🔧 Установка

Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git cd MCP---Audio-Transcriber
Создать .env
ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here
Убедитесь, что .gitignore содержит:
.env
Установить зависимости Python
pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt
Установить ffmpeg
- Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y
- Windows: скачайте с https://ffmpeg.org и добавьте его bin/ в ваш PATH

Использование

1. Транскрипция CLI

python app.py <input_audio> <output_json>

<input_audio> : любой файл или URL, поддерживаемый AssemblyAI
<output_json> : путь для сгенерированного JSON

Пример:

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

2. Streamlit Web UI

streamlit run streamlit_app.py

Откройте http://localhost:8501
Загрузите или введите URL-адрес аудио
Нажмите «Транскрибировать»
Загрузите результат JSON

3. Докер

Создайте изображение:

docker build -t mcp-transcriber .

Запустите его (смонтировав папку data/):

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

Затем проверьте:

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

Структура проекта

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