MCP 音频转录器
一个 Dockerized Python 工具，通过 AssemblyAI 的 API 实现模型上下文协议 (MCP)。上传或指向音频文件，即可接收结构化的 JSON 转录。
特征
AssemblyMCP ：使用 AssemblyAI 的 REST API 的具体 MCP 实现
命令行界面（
app.py）：python app.py <input_audio> <output_json>Streamlit 网页用户界面(
streamlit_app.py)：上传本地文件或粘贴 URL
点击转录
预览成绩单并下载 JSON
Docker 对环境一致性和可移植性的支持
Related MCP server: Typecast API MCP Server
先决条件
Python 3.10+
AssemblyAI API 密钥
ffmpeg（用于本地解码，如果使用本地文件）
（可选）Docker 桌面/引擎
（可选）Streamlit（
pip install streamlit）
🔧 安装
克隆 repo
git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git cd MCP---Audio-Transcriber创建
.envASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here确保
.gitignore包含：.env安装 Python 依赖项
pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt安装 ffmpeg
Ubuntu/Debian：
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -yWindows：从https://ffmpeg.org下载并将其
bin/添加到您的 PATH
用法
1. CLI 转录
python app.py <input_audio> <output_json><input_audio>：AssemblyAI 支持的任何文件或 URL<output_json>：生成的 JSON 的路径
例子：
python app.py data/input.ogg data/output.json
cat data/output.json2. Streamlit Web UI
streamlit run streamlit_app.py上传或输入音频 URL
点击转录
下载 JSON 结果
3. Docker
构建图像：
docker build -t mcp-transcriber .运行它（挂载你的数据/文件夹）：
docker run --rm \
-e ASSEMBLYAI_API_KEY="$ASSEMBLYAI_API_KEY" \
-v "$(pwd)/data:/data" \
mcp-transcriber:latest \
/data/input.ogg /data/output.json然后检查：
ls data/output.json
cat data/output.jsonWindows 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项目结构
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