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: Typecast API 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

1. 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

2. .envを作成する

   ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here

3. .gitignoreに以下が含まれていることを確認します。

   .env

4. Pythonの依存関係をインストールする

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

5. 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