whisper-mcp

로컬 Whisper 전사를 MCP 서버로 노출합니다 — 따라서 모든 MCP 클라이언트(Claude Desktop, Claude Code 등)가 도구 호출로 직접 오디오/비디오 파일을 전사하고, .srt 자막을 생성하며, 비디오에 캡션을 구울 수 있습니다. 클라우드 API가 없고, "스크립트를 실행하고 출력 파일을 읽는" 수동 단계도 없습니다.

추론은 faster-whisper를, 오디오 추출 및 캡션 번인은 ffmpeg를 기반으로 구축되었습니다.

아키텍처

MCP client (Claude, etc.) --stdio--> whisper-mcp server --> faster-whisper (Whisper model)
                                                        \--> ffmpeg (audio extract / burn-in)

서버는 로드된 Whisper 모델을 프로세스 수명 동안 메모리에 캐시하므로, 한 세션에서 반복된 도구 호출 시 모델 로드 시간을 다시 지불하지 않습니다.

Related MCP server: Whisper MCP Server

도구

요구 사항

• Python 3.10+

• PATH에 ffmpeg

• 선택 사항: CUDA 지원 GPU (자동으로 CPU로 폴백)

설치 및 실행

pip install -e ".[dev]"
whisper-mcp

또는, 설치 없이:

uvx --from git+https://github.com/Chain-P/whisper-mcp whisper-mcp

MCP 클라이언트에서 구성

클라이언트의 MCP 구성에 추가하세요 (예: Claude Code의 .mcp.json 또는 Claude Desktop의 claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "whisper": {
      "command": "whisper-mcp"
    }
  }
}

그런 다음 클라이언트에게 파일 전사를 요청하세요, 예: "samples/podcast_clip.mp4를 전사하고 SRT를 알려줘."

개발

pip install -e ".[dev]"
ruff check .
pytest                        # unit tests only
pytest -m integration         # + real transcription against a sample file

로드맵

• SRT 출력에서 다중 화자 라벨링을 위한 화자 분리(pyannote.audio / whisperx).

• 긴 전사를 위한 MCP 진행 알림.

• 최근 전사 기록을 노출하는 resource.

라이선스

MIT