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: Fast-Whisper-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

1. Клонировать репозиторий

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

2. Создать .env

   ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here

3. Убедитесь, что .gitignore содержит:

   .env

4. Установить зависимости Python

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

5. 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