Transcriptor de audio MCP

Una herramienta de Python Dockerizada que implementa el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) mediante la API de AssemblyAI. Sube o apunta a un archivo de audio y recibe una transcripción JSON estructurada.

Características

• AssemblyMCP : una implementación concreta de MCP que utiliza la API REST de AssemblyAI

• Interfaz de línea de comandos ( app.py ):

  python app.py <input_audio> <output_json>

• Interfaz web de Streamlit ( streamlit_app.py ):

  • Subir archivos locales o pegar URL

  • Haga clic en Transcribir

  • Vista previa de la transcripción y descarga JSON

• Compatibilidad de Docker con la coherencia y portabilidad del entorno

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Prerrequisitos

• Python 3.10+

• Una clave API de AssemblyAI

• ffmpeg (para decodificación local, si se utilizan archivos locales)

• (Opcional) Docker Desktop/Motor

• (Opcional) Streamlit ( pip install streamlit )

🔧 Instalación

1. Clonar el repositorio

   git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git
   cd MCP---Audio-Transcriber

2. Crear un .env

   ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here

3. Asegúrese de que .gitignore contenga:

   .env

4. Instalar dependencias de Python

   pip install --upgrade pip
   pip install -r requirements.txt

5. Instalar ffmpeg

   • Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y

   • Windows: descargue desde https://ffmpeg.org y agregue su bin/ a su RUTA

Uso

1. Transcripción CLI

python app.py <input_audio> <output_json>

• <input_audio> : cualquier archivo o URL compatible con AssemblyAI

• <output_json> : ruta para el JSON generado

Ejemplo:

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

2. Interfaz web optimizada

streamlit run streamlit_app.py

• Abra http://localhost:8501

• Subir o ingresar una URL de audio

• Haga clic en Transcribir

• Descargar el resultado JSON

3. Docker

Construye la imagen:

docker build -t mcp-transcriber .

Ejecútalo (montando tus datos/carpeta):

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

Luego inspeccionar:

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

Estructura del proyecto

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