modelscope·@gladiaio/gladia-mcp
暂无描述。
uv（Python包管理器），使用curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh安装或参见uv仓库以获取更多安装方法。json { "mcpServers": { "Gladia": { "command": "uvx", "args": ["gladia-mcp"], "env": { "GLADIA_API_KEY": "<在此插入您的API密钥>" } } } }
如果您使用的是Windows系统，则需要在Claude Desktop中启用“开发者模式”才能使用MCP服务器。点击左上角的汉堡菜单中的“帮助”，然后选择“启用开发者模式”。
对于其他客户端如Cursor和Windsurf，请运行：
pip install gladia-mcppython -m gladia_mcp --api-key={{PUT_YOUR_API_KEY_HERE}} --print 获取配置。将其粘贴到由您的MCP客户端指定的适当配置目录中。尝试向Claude提问：
您可以在claude_desktop_config.json中添加GLADIA_MCP_BASE_PATH环境变量，以指定MCP服务器应查找和输出文件的基本路径。
如果您想贡献代码或从源码运行：
克隆仓库： bash git clone https://github.com/gladia/gladia-mcp cd gladia-mcp
创建虚拟环境并安装依赖项使用uv： bash uv venv source .venv/bin/activate uv pip install -e ".[dev]"
将.env.example复制到.env并添加您的Gladia API密钥：
bash
cp .env.example .env
./scripts/test.sh --verbose --fail-fast
在Claude Desktop中安装服务器：mcp install gladia_mcp/server.py
使用MCP Inspector本地调试和测试：mcp dev gladia_mcp/server.py
GET /health
POST /transcribe
参数：
file: 音频文件 (multipart/form-data)- diarization: 启用说话人日记化（布尔值，可选）language: 语言代码（字符串，可选）使用 curl 的示例： bash curl -X POST "http://localhost:8000/transcribe" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "file=@audio.wav" -F "diarization=true"
运行 Claude Desktop 时的日志位置如下：
%APPDATA%Claudelogsmcp-server-gladia.log~/Library/Logs/Claude/mcp-server-gladia.log如果您遇到错误 "MCP Gladia: spawn uvx ENOENT"，请通过在终端中运行以下命令来确认其绝对路径： bash which uvx
一旦您获得了绝对路径（例如 /usr/local/bin/uvx），请更新您的配置以使用该路径（例如 "command": "/usr/local/bin/uvx"）。这确保引用了正确的可执行文件。
bash pytest
项目遵循 PEP 8 风格指南。使用 flake8 进行代码检查： bash flake8 gladia_mcp
MIT 许可证
一种模型上下文协议服务器，使像 Claude 这样的人工智能助手能够通过 Twilio 和 OpenAI 的语音模型发起和管理实时语音通话。
该服务器允许人工智能模型通过 ClickSend 的 API 以编程方式发送短信和发起文本转语音电话呼叫，并具有内置的速率限制和输入验证功能。
一种专用的模型上下文协议（MCP）服务器，它能够提供由人工智能驱动的面试角色扮演场景，用于练习，并给予逼真的对话反馈。
一种模型上下文协议服务器的实现，使人工智能助手能够与RetellAI的语音服务进行交互，以管理呼叫、座席、电话号码和语音选项。
通过MCP协议使用AI代理辅助操作， enables用户管理Gmail账户，支持通过语音界面进行电子邮件的搜索、阅读、删除和发送。
为克劳德提供智能转录处理功能，具备自然格式化、上下文修复和由深度思维大语言模型驱动的智能总结功能。