TranscriptionTools MCP Server について
TranscriptionTools MCP Server は、文字起こしテキストを処理する MCP サーバーで、整形、文脈に基づく修復、要約を提供します。思考型 LLM を利用し、音声の文字起こしを整理したいユーザーに適しています。
主な機能
- 01タイムスタンプ付き文字起こしの整形
- 02信頼度90%超の文字起こし誤りの修復
- 03過去の修復ログの取得
- 04時間・文字数・単語数による要約の制御
活用シーン
- 01タイムスタンプ付き文字起こしを読みやすい段落に変換
- 02音声認識による明らかな誤りの修正
- 03文字起こし内容から指定の長さの要約を作成
MCP 対応
本サーバーは repair_text、get_repair_log、format_transcript、summary_text の4つのツールを MCP クライアントに公開し、クライアントから文字起こしテキストを処理できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
TranscriptionTools MCP サーバー
Deep Thinking LLM を活用し、自然な書式設定、文脈に基づく修正、スマートな要約を実現する、インテリジェントな文字起こしテキスト処理機能を提供する MCP サーバーです。
利用可能な MCP ツール
この MCP サーバーは、文字起こしテキスト処理用の強力なツールを 4 つ提供します。
- repair_text - 文字起こしの誤りを分析し、90%を超える信頼度で修正します
- get_repair_log - 以前の修正に関する詳細な分析ログを取得します
- format_transcript - タイムスタンプ付きの文字起こしテキストを、自然な形式のテキストに変換します
- summary_text - ACE 認知方法論を用いて、インテリジェントな要約を生成します
インストール
Smithery 経由でのインストール
Smithery 経由で、Claude Desktop 用の Transcription Tools を自動的にインストールするには、次の手順に従います。
npx -y @smithery/cli install @MushroomFleet/transcriptiontools-mcp --client claude
- このリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/mushroomfleet/TranscriptionTools-MCP
cd TranscriptionTools-MCP
- 依存関係をインストールします。
npm install
- サーバーをビルドします。
npm run build
- MCP 設定ファイルで MCP サーバーを設定します。
{
"mcpServers": {
"transcription-tools": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/TranscriptionTools-MCP/build/index.js"],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
MCP ツールの使用
文字起こしの誤りを修正する
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>repair_text</tool_name>
<arguments>
{
"input_text": "We recieve about ten thousand dollars which is defiantly not enough.",
"is_file_path": false
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
タイムスタンプ付きの文字起こしテキストを整形する
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>format_transcript</tool_name>
<arguments>
{
"input_text": "/path/to/timestamped-transcript.txt",
"is_file_path": true,
"paragraph_gap": 8,
"line_gap": 4
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
要約を生成する
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>summary_text</tool_name>
<arguments>
{
"input_text": "Long text to summarize...",
"is_file_path": false,
"constraint_type": "words",
"constraint_value": 100
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
修正ログを取得する
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>get_repair_log</tool_name>
<arguments>
{
"session_id": "20241206143022"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
主要なテクノロジー
自然な書式設定
- 話し方のパターンを保ちながら、タイムスタンプを削除します
- 間の長さに基づいて、インテリジェントにスペースを調整します
- 自然な文法と言葉の流れを尊重します
- 文字起こしされた内容を正確に維持します
文脈に基づく修正
- 文字起こしで発生した可能性の高い誤りを特定し、修正します
- 意味的な文脈を用いて、信頼度の高い修正を行います
- すべての変更について詳細なログを保持します
- 修正には信頼度 90%のしきい値を適用します
- 元の音声は不要です
スマートな要約
- 処理済みの文字起こしテキストから簡潔な要約を作成します
- 次のような複数の制約タイプに対応します。
- 時間ベース(発話時間)
- 文字数
- 単語数
- 重要な情報と文脈を保持します
- 自然な話し方のリズムを維持します
プロジェクト構成
/
├── .gitignore # Git ignore file
├── LICENSE # MIT license file
├── README.md # This documentation
├── package.json # Package dependencies and scripts
├── tsconfig.json # TypeScript configuration
├── build/ # Compiled JavaScript files (generated after build)
│ ├── tools/ # Compiled tool implementations
│ └── utils/ # Compiled utility functions
└── src/ # Source TypeScript files
├── index.ts # MCP server entry point
├── tools/ # Tool implementations
│ ├── formatting.ts
│ ├── repair.ts
│ └── summary.ts
└── utils/ # Utility functions
├── file-handler.ts
└── logger.ts
設定
ソースコードを直接変更することで、サーバーの動作をカスタマイズできます。主な設定パラメーターは、各ツールの実装ファイルにあります。
// In src/tools/formatting.ts
const paragraph_gap = 8; // seconds
const line_gap = 4; // seconds
// In src/tools/repair.ts
const confidence_threshold = 90; // percentage
// In src/tools/summary.ts
const default_speaking_pace = 150; // words per minute
ライセンス
MIT
関連項目
- TranscriptionTools-MCP — 文字起こしテキスト処理
- DeepLucid3D-MCP — 認知処理
- UNO-MCP — 物語の強化
- gitea-mcp — Gitea との統合
- zero-vector-MCP — プロシージャル生成
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。