MCP 音频转录器

一个使用 AssemblyAI API 实现模型上下文协议 (MCP) 的 Docker 化 Python 工具。上传或指向一个音频文件，并接收结构化的 JSON 转录结果。

功能

• AssemblyMCP: 一个使用 AssemblyAI REST API 的具体 MCP 实现

• 命令行界面 (app.py): bash python app.py <input_audio> <output_json>

• Streamlit 网页界面 (streamlit_app.py):

  • 上传本地文件或粘贴 URL
  • 点击转录
  • 预览转录文本并下载 JSON

• Docker 支持 以确保环境一致性和可移植性

前提条件

• Python 3.10+
• 一个 AssemblyAI API 密钥
• ffmpeg（如果使用本地文件进行本地解码）
• （可选）Docker Desktop / Engine
• （可选）Streamlit (pip install streamlit)

🔧 安装

1. 克隆仓库 bash git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git cd MCP---Audio-Transcriber

2. 创建 .env 文件

   ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here

3. 确保 .gitignore 包含: gitignore .env

4. 安装 Python 依赖 bash pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt

5. 安装 ffmpeg

   • Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y
   • Windows: 从 https://ffmpeg.org 下载并将其 bin/ 添加到你的 PATH 中

使用方法

1. 命令行转录

bash python app.py <input_audio> <output_json>

• <input_audio>: 任何 AssemblyAI 支持的文件或 URL
• <output_json>: 生成的 JSON 文件路径

示例： bash python app.py data/input.ogg data/output.json cat data/output.json

2. Streamlit 网页界面

bash streamlit run streamlit_app.py

• 打开 http://localhost:8501
• 上传或输入音频 URL
• 点击转录
• 下载 JSON 结果

3. Docker

构建镜像： bash docker build -t mcp-transcriber .

运行它（挂载你的 data/ 文件夹）： bash 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： bash ls data/output.json cat data/output.json

Windows PowerShell: 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 入口点 (仅 AssemblyMCP) ├── mcp.py # ModelContextProtocol + AssemblyMCP ├── streamlit_app.py # Streamlit 界面 ├── requirements.txt # assemblyai, python-dotenv, streamlit 等 ├── Dockerfile # 构建容器 ├── .gitignore # 忽略 .env, pycache 等 ├── LICENSE # MIT 许可证 └── data/ # 示例输入和输出 ├── input.ogg └── output.json