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Glama

assemblyai-mcp

一个用于 AssemblyAI API 的 MCP 服务器。转写、字幕、说话人区分、单词搜索和 LeMUR,都以智能体可调用的工具形式提供。

写它是因为我需要一个,而当时没有。

安装

npm install -g assemblyai-mcp

Claude Code:

claude mcp add assemblyai -e ASSEMBLYAI_API_KEY=your-key -- npx -y assemblyai-mcp

任何其他通过 stdio 使用 MCP 的客户端:

{
  "mcpServers": {
    "assemblyai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "assemblyai-mcp"],
      "env": { "ASSEMBLYAI_API_KEY": "your-key" }
    }
  }
}

密钥来自仪表板

工具

工具

作用

upload_file

上传本地音频或视频文件,获取一个 transcribe 可接受的 URL

transcribe

从 URL 转写音频或视频。默认等待结果

get_transcript

按 id 获取转写记录;如果仍在运行则附带其状态

list_transcripts

账户上最近的转写记录

get_subtitles

为已完成的转写记录生成 SRT 或 VTT 字幕

search_transcript

单词出现的位置,附带计数和时间戳

get_speaker_turns

当使用 speaker_labels 生成转写记录时,谁说了什么

ask_transcript

通过 LeMUR 根据一个或多个转写记录回答问题

summarize_transcript

通过 LeMUR 总结转写记录

三个值得了解的决策

transcribe 会等待。 如果智能体只拿到了一个任务 id 和 queued 状态,它就必须自己实现一个轮询循环,而且通常实现得很糟糕:固定间隔、没有上限、放弃时也没有任何提示。等待才是调用者的本意。如果你确实想要这个 id,请传入 wait: false。超时时,错误信息会说明转写记录并未丢失,并指出可以用哪个工具获取它。

长输出会被设置上限,并且会明确说明。 转写记录可能达到数百 KB。如果某个工具把全部内容都返回,就会把上下文窗口浪费在那些智能体反正要总结的文本上。任何可能产生较长输出的工具都会接受一个限制,并报告它裁剪了多少,而不是悄悄截断。

毫秒会变成秒。 API 使用毫秒,这对 API 来说是正确的,但对一个正在写给人看的回答的模型来说就是错误的。时间戳以秒为单位输出,保留一位小数。

开发

npm install
npm run build
npm test

API 客户端(src/api.ts)对 MCP 一无所知,只接受注入的 fetch,因此测试可以针对脚本化的传输层运行,既不需要网络,也不需要密钥。测试覆盖了薄 API 封装层中容易出错的点:密钥永远不会出现在 URL 中;id 会被转义,使恶意 id 无法篡改路径;非 JSON 响应(字幕以文本形式到达);错误体会呈现 API 写的句子,而不是一个光秃秃的状态码;轮询循环在 completederror 两种状态下都会停止。

给 AssemblyAI 的说明

如果其中任何内容对你有用,尽管拿去。它是 MIT 许可的,你可以随意复刻、重命名、吸收或丢弃。如果你们更希望它成为第一方服务器,我很乐意帮助实现。

MIT。

-
license - not tested
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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