transcript-mcp-claude
An all-in-one MCP server for transcription, supporting YouTube, audio, and video with translation, summarization, chapter generation, subtitle export, and batch processing via 19 tools.
README
transcript-mcp-claude
MCP Server All-in-One สำหรับ Transcription - รวม YouTube, Audio, Video + Translation, Summarization, Chapters, Subtitles, Batch Processing
Features
19 MCP Tools ใน 8 หมวด:
| หมวด | Tools | คำอธิบาย |
|---|---|---|
| YouTube (3) | youtube_to_text, youtube_video_info, youtube_list_captions |
ดึง transcript และข้อมูลจาก YouTube |
| Audio (2) | audio_to_text, audio_info |
แปลงไฟล์เสียงเป็นข้อความด้วย Whisper |
| Video (2) | vdo_to_text, vdo_info |
แปลงไฟล์วิดีโอเป็นข้อความด้วย ffmpeg + Whisper |
| Translation (2) | translate_transcript, create_multilingual_subtitles |
เตรียมข้อมูลสำหรับแปลภาษา |
| Summarization (3) | summarize_transcript, extract_key_moments, generate_blog_post |
สรุปเนื้อหา, ดึง key moments, สร้าง blog post |
| Chapters (2) | generate_chapters, format_chapters_youtube |
สร้าง chapter markers + YouTube format |
| Subtitles (3) | export_subtitles, convert_subtitle_format, adjust_subtitle_timing |
Export SRT/VTT/ASS, แปลง format, ปรับ timing |
| Batch (2) | batch_transcribe, transcribe_folder |
ประมวลผลหลายไฟล์พร้อมกัน |
Tech Stack
- Language: TypeScript (strict mode, ES2022)
- Runtime: Node.js 22 + Python 3.12
- MCP SDK: @modelcontextprotocol/sdk v1.0.0
- Transport: Streamable HTTP (port 3013) + Stdio
- STT Engine: faster-whisper (CTranslate2, CPU, int8)
- YouTube: Innertube API + yt-dlp fallback
- Video/Audio: ffmpeg + ffprobe
- Build: Multi-stage Docker (node:22-slim → python:3.12-slim)
Quick Start
Docker (แนะนำ)
# Build and start
docker compose up -d --build
# ตรวจสอบ
curl http://localhost:3013/health
Local Development
# Install dependencies
npm install
# Build TypeScript
npm run build
# Start HTTP server
npm start
# Start Stdio server
npm run start:stdio
# Development mode (watch + auto-compile)
npm run dev
Environment Variables
| Variable | Default | คำอธิบาย |
|---|---|---|
PORT |
3013 | Server port |
HOST |
0.0.0.0 | Server host |
DEFAULT_LANG |
th | ภาษาเริ่มต้น |
WHISPER_MODEL |
tiny | Whisper model: tiny, base, small |
WHISPER_COMPUTE_TYPE |
int8 | Compute type: int8, float16, float32 |
MAX_AUDIO_DURATION |
600 | Audio max duration (วินาที) |
MAX_VDO_DURATION |
1800 | Video max duration (วินาที) |
OMP_NUM_THREADS |
2 | CPU threads สำหรับ inference |
MCP Configuration
เพิ่มใน .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"transcript": {
"url": "http://localhost:3013/mcp"
}
}
}
Usage Examples
YouTube Transcript
ดึง transcript จาก YouTube video นี้: https://youtube.com/watch?v=xxx
Audio Transcription
แปลงไฟล์เสียง /app/data/audio.mp3 เป็นข้อความ
Video Transcription
แปลงไฟล์วิดีโอ /app/data/video.mp4 เป็นข้อความ
Export Subtitles
สร้างไฟล์ SRT จาก transcript ที่ได้
Generate Chapters
สร้าง chapter markers จาก transcript สำหรับใส่ YouTube description
Batch Processing
Transcribe ไฟล์ทั้งหมดใน folder /app/data/
Supported Formats
- Audio: MP3, WAV, M4A, OGG, FLAC, WebM, WMA, AAC, Opus
- Video: MP4, MKV, AVI, MOV, WebM, FLV, WMV, TS, M4V
- Subtitles: SRT, VTT, ASS, TXT, JSON
Architecture
Client (Claude) → MCP Protocol → transcript-mcp-claude (port 3013)
├── YouTube (Innertube API / yt-dlp)
├── Audio (faster-whisper)
├── Video (ffmpeg → faster-whisper)
├── Translation (data structuring)
├── Summarization (data structuring)
├── Chapters (timestamp analysis)
├── Subtitles (SRT/VTT/ASS export)
└── Batch (multi-file orchestration)
Port Convention
| Port | Project |
|---|---|
| 3010 | youtube-mcp-claude |
| 3011 | audio-mcp-claude |
| 3012 | vdo-mcp-claude |
| 3013 | transcript-mcp-claude (All-in-One) |
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。