CLOVA Speech Lecture MCP Server

강의 녹음 STT 및 요약을 위한 MCP 서버입니다.
Google ADK 에이전트에서 네이버 CLOVA Speech / CLOVA Studio API를 호출합니다.

제공 툴

툴 이름	설명	적합한 상황
`transcribe_short`	동기 STT (60초 이하)	짧은 클립, 테스트
`transcribe_lecture_submit`	비동기 STT 제출 (강의 전체)	수십 분~수 시간 강의
`get_transcription_result`	비동기 STT 결과 조회	submit 후 폴링
`summarize_lecture`	강의 전사본 요약	전사 완료 후

시작하기

1. API 키 발급

CLOVA Speech (STT)

네이버 클라우드 플랫폼 로그인
AI Services → CLOVA Speech → 이용 신청
서비스 생성 후 Secret Key 복사

CLOVA Studio (요약)

AI Services → CLOVA Studio → 이용 신청
Playground에서 앱 생성
API 키 및 앱 ID 복사

2. .env 설정

cp .env .env.local   # 실제 값으로 수정

CLOVA_SPEECH_API_KEY=실제_키_입력
CLOVA_STUDIO_CLIENT_ID=실제_Client_ID
CLOVA_STUDIO_CLIENT_SECRET=실제_Client_Secret
CLOVA_STUDIO_APP_ID=실제_앱_ID

3. 실행

# Docker
docker-compose up -d

# 로컬 실행
pip install -r requirements.txt
python app/main.py

4. ADK 에이전트 연결

# agent.py 예시
tools = [
    MCPToolset(
        connection_params=SseServerParams(url="http://localhost:8002/sse")
    )
]

강의 처리 플로우

[강의 오디오 파일]
       ↓
transcribe_lecture_submit(file_path, enable_diarization=True)
       ↓ (task_id 반환)
get_transcription_result(task_id)   ← 완료까지 자동 폴링
       ↓ (full_text 반환)
summarize_lecture(text)
       ↓
[요약문 + 키워드]

지원 오디오 형식

.wav .mp3 .flac .m4a .aac .ogg

지원 언어

코드 (단문)	코드 (장문)	언어
`Kor`	`ko-KR`	한국어
`Eng`	`en-US`	영어
`Jpn`	`ja-JP`	일본어

This server cannot be installed

F

license - not found

-

quality - not tested

C

maintenance

How are these scores calculated?

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