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音频转录工具

一个基于Docker的Python工具，通过AssemblyAI的API实现音频文件的JSON转录。

  • by ShreyasTembhare
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 shreyastembhare/mcp---audio-transcriber

使用说明

MCP音频收发器

一个Dockered Python工具，通过AssemblyAI的API实现模型上下文协议（MCP）。上传或指向音频文件，并接收结构化的JSON转录。

特性

  • 组装MCP：使用AssemblyAI的REST API的具体MCP实现
  • 命令行界面 (app.py):
    python app.py <input_audio> <output_json>
  • 流线型web UI (streamlit_app.py):
    • 上传本地文件或粘贴URL
    • 单击转录
    • 预览成绩单并下载JSON
  • Docker支持 实现环境一致性和可移植性

先决条件

  • Python 3.10+
  • AssemblyAI API密钥
  • ffmpeg（用于本地解码，如果使用本地文件）
  • （可选）Docker桌面/引擎
  • （可选）流光灯(pip install streamlit)

🔧 安装

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/ShreyasTembhare/MCP---Audio-Transcriber.git
cd MCP---Audio-Transcriber

  2. 创建一个 .env

    ASSEMBLYAI_API_KEY=your_assemblyai_api_key_here

  3. 确保 .gitignore 包含：

    .env

  4. 安装Python依赖项

    pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

  5. 安装ffmpeg

    • Ubuntu/Debian： sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y
    • Windows：从下载https://ffmpeg.org并添加其 bin/ 到你的路径

用法

1.CLI转录

python app.py <input_audio> <output_json>
  • <input_audio>：AssemblyAI支持的任何文件或URL
  • <output_json>：生成JSON的路径

例子：

python app.py data/input.ogg data/output.json
cat data/output.json

2.流线型Web UI

streamlit run streamlit_app.py
  • 打开http://localhost:8501
  • 上传或输入音频URL
  • 单击转录
  • 下载JSON结果

3.Docker

塑造形象：

docker build -t mcp-transcriber .

运行它（装载数据/文件夹）：

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：

ls data/output.json
cat data/output.json

Windows 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 entrypoint (AssemblyMCP only)
├── mcp.py               # ModelContextProtocol + AssemblyMCP
├── streamlit_app.py     # Streamlit interface
├── requirements.txt     # assemblyai, python-dotenv, streamlit, etc.
├── Dockerfile           # builds the container
├── .gitignore           # ignores .env, __pycache__, etc.
├── LICENSE              # MIT license
└── data/                # sample input and output
    ├── input.ogg
    └── output.json

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