vocce transcribe について
vocce transcribeは、AIエージェント向けのホスト型MCPサーバーで、音声、動画、テキスト、PDFを処理します。文字起こしに学習・文書ツールを組み合わせ、ローカルモデルやAPIキーは不要です。
主な機能
- 01テキスト、SRT、VTTへの文字起こし
- 02要約、ノート、フラッシュカードの生成
- 03出典に基づく引用付き文書Q&A
- 04PDFの圧縮
- 05ホスト型処理、APIキー不要
活用シーン
- 01インタビュー録音の文字起こし
- 02講義から学習ノートやフラッシュカードを作成
- 03引用付きで会議ファイルに質問
- 04共有用にPDFを圧縮
MCP 対応
MCPクライアントに6つのメディア・文書ツールを公開します。クライアントは`npx`パッケージを実行して接続し、処理はvocceのホスト型バックエンドで行われます。
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
6掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| language | string | いいえ | 'en'、'zh'、'ja' などの ISO コード。省略するか 'auto' を指定すると、自動検出します。 |
| file_path | string | はい | ローカルの音声/動画ファイルへの絶対パス(mp3、wav、m4a、mp4、mov、…)。最大 50MB。 |
詳細
vocce media — MCP サーバー
AI エージェントから直接、文字起こし、要約、メモ作成、フラッシュカード作成、質問、PDF の圧縮ができます。 vocce のホスト型バックエンド(Whisper large-v3 + LLM ツール)を利用しています。
✨ API キー不要 · ☁️ ホスト型(モデルや GPU の実行は不要) · 🆓 無料プレビュー
インストール
MCP クライアントの設定(Claude Desktop、Cursor、Windsurf、…)に次の設定を追加します。インストール作業は不要です。初回実行時に npx が取得します。
{
"mcpServers": {
"vocce": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "vocce-transcribe-mcp"]
}
}
}
クライアントを再起動すると、6 つのツールを利用できます。
ツール
| ツール | 機能 |
|---|---|
transcribe | ローカルの音声/動画 → テキスト + SRT + VTT(100 以上の言語) |
summarize | 録音またはテキスト → 議事録/講義ノート/ToDo/チャプター |
generate_notes | 録音またはテキスト → 構成化された学習ノート(アウトライン/コーネル式/要点) |
generate_flashcards | 録音またはテキスト → 根拠に基づく Q&A フラッシュカード 5~20 枚 |
ask_document | ファイルについて質問 — 出典からのみ回答し、逐語的な引用を提示 |
compress_pdf | ローカルの PDF → サイズを縮小した PDF(軽度/バランス/強度)。テキストは鮮明なまま |
コンテンツ用ツールでは、file_path(メディアは最初に自動で文字起こしされます。
.txt/.md/.srt/.vtt は直接読み込まれます)または生の text を渡します。
プロンプトの例:
「
~/Downloads/interview.mp4を文字起こしして、アクション項目を抜き出してください。」 「~/lectures/biology-week3.mp3からフラッシュカードを 15 枚作成してください。」 「~/meetings/standup.mp4について質問です。リリース日について何を決定しましたか?」 「~/Documents/report.pdfをメールで送れるサイズに圧縮してください。」
設定
| 環境変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
VOCCE_API_BASE | https://api.vocce.io/api/v1 | メディアバックエンド(文字起こし、PDF) |
VOCCE_EDGE_BASE | https://vocce.io/api | LLM ツール(要約、ノート、カード、Q&A) |
仕組み
このサーバーは薄いクライアントです。ファイルを vocce のホスト型バックエンドにアップロードし、ジョブが完了するまでポーリングして、結果を返します。負荷の高い処理は vocce の GPU 上で実行されるため、モデルをローカルにダウンロードしたり実行したりする必要はありません。
リンク
- ウェブサイト — https://vocce.io
- ソース — https://github.com/cmoonagent/vocce-agent
- イシュー — https://github.com/cmoonagent/vocce-agent/issues
ライセンス
MIT
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。