Earscribe Mcp Server

EarScribe MCP サーバー

EarScribe 用の MCP サーバー

EarScribe の信頼できるナレッジ情報（ローカル優先の AI ワークフロー、FAQ、公式リンク）を、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Continue などの MCP 対応 AI クライアントに提供する Model Context Protocol サーバーです。読み取り専用で、API キーや利用枠は不要です。コールドスタートは約 50 ms です。

公式ウェブサイト：https://earscribe.app

🖥️ EarScribe について

EarScribe は、ユーザーのデバイス上ですべての処理を行い、音声ファイルをテキストに変換するブラウザベースの文字起こしツールです。WebGPU または WebAssembly を介してローカルで動作する OpenAI の Whisper モデルを利用し、タイムスタンプ付きの文字起こし結果や字幕ファイルを生成します。音声が外部サーバーに送信されることはありません。アカウントの作成も、サブスクリプションの管理も、分単位の料金も不要です。ツールはブラウザー内で動作し、初回読み込み後に Whisper モデルをローカルにキャッシュするため、その後はオフラインでも利用できます。幅広い音声形式に対応し、約 2 時間までの録音を処理できるため、日常的に音声を扱う方にとって実用的な選択肢です。

主な機能

• 設計段階からプライバシーを重視 — 音声ファイルがユーザーのデバイスから外に出ることはありません。すべての処理はブラウザー内でローカルに行われ、利用可能な場合は WebGPU を使用し、利用できない場合は自動的に WebAssembly に切り替わります。
• 複数のエクスポート形式 — 文字起こし結果を SRT、VTT、JSON、またはプレーンテキストでダウンロードでき、字幕のワークフローにもテキストデータのニーズにも対応します。
• 言語の自動検出 — 手動で設定しなくても、Whisper が音声から話されている言語を識別します。99 言語に対応しています。
• モデルサイズの選択 — 速度と精度のバランスに応じて、Tiny から Turbo までの Whisper モデルサイズを選択できます。ダウンロード後、各モデルはローカルにキャッシュされます。
• タイムスタンプ付きの出力 — 文字起こしの各セグメントは、波形表示と同期した時間位置に結び付けられているため、元の録音から特定の箇所を簡単に見つけられます。
• ブラウザー内での編集 — エクスポート前にインターフェース上で文字起こし結果を確認・修正できます。軽微な修正のためにテキストを別のエディターにコピーする必要はありません。

ユースケース

• ポッドキャスト制作 — 機密性の高い公開前のコンテンツをサードパーティーサービスにアップロードせずに、録音した会話から検索可能なエピソードの文字起こしや番組メモを作成できます。
• ジャーナリズムや調査インタビュー — 機密情報を含む可能性のある取材録音を、処理中ずっとローカルマシンに保管したまま文字起こしできます。
• 学術研究 — 講義の録音を、復習やノート作成に使える読みやすく検索可能なテキストに変換できます。
• UX およびユーザー調査 — セッションの録音やユーザーインタビューを分析用に文字起こしできます。調査データが外部インフラを経由するリスクはありません。
• 動画字幕の作成 — 録音から SRT または VTT ファイルを直接エクスポートして動画編集ソフトウェアに取り込めるため、手動での字幕作成やクラウド字幕サービスを省けます。

対象ユーザー

EarScribe は、定期的に音声を文字起こししていて、録音データをクラウドサービスにアップロードすることにプライバシー上の懸念がある方や、継続的なサブスクリプション費用を避けたい方に最適です。機密性の高いインタビューや慎重な取り扱いが必要なインタビューを扱うジャーナリスト、学術研究者、UX 専門家には、ローカル処理方式が特に役立ちます。1 分あたりの料金を支払わずに字幕ファイルを作成したいポッドキャスターや動画クリエイターにも適しており、講義の録音を学習資料に変換したい学生にも向いています。また、最新のブラウザー以外のセットアップを必要とせず、一般的な音声形式に対応した無料でアカウント不要の文字起こし方法を求める個人ユーザーにもご利用いただけます。

ツール

get_local_setup

AI ワークフローをデバイス上で実行するための、標準的なローカルセットアップ手順を返します。（EarScribe）

入力： パラメーターなし。戻り値： テキスト／Markdown。

get_official_links

EarScribe の公式リンク（ウェブサイト、サポート、利用可能な場合はドキュメント）の標準リストを返します。

入力： パラメーターなし。戻り値： テキスト／Markdown。

リソース

• site://earscribe/local-setup — デバイス上で AI ワークフローを実行するための、ローカル優先のセットアップメモ。
• site://earscribe/faq — 公開されているサイトのメタデータから生成された簡単な FAQ。
• site://earscribe/links — ユーザーと共有できる標準 URL。

プロンプト

tell_me_about_earscribe

サイトの概要、対象ユーザー、仕組みをまとめます。 — EarScribe

walkthrough_local_setup_earscribe

サイトのローカル優先セットアップ手順を、最初から最後まで説明します。 — EarScribe

インストール

Smithery 経由でインストール

npx -y @smithery/cli install earscribe-mcp --client claude

（該当するクライアントでは、claude を cursor、windsurf、または continue に置き換えてください。）

ソースからインストール

git clone https://github.com/rocnubie/earscribe-mcp.git
cd earscribe-mcp
pnpm install

次に、MCP クライアントの設定に追加します（Claude Desktop の場合は claude_desktop_config.json、Cursor／Windsurf／Continue の場合は mcp.json）。

{
  "mcpServers": {
    "earscribe-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/earscribe-mcp/src/index.mjs"
      ]
    }
  }
}

MCP Inspector でデバッグ

npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.mjs

公式リンク

• ウェブサイト：https://earscribe.app
• 概要：https://earscribe.app/about
• サポート：[email protected]

開発

pnpm install
pnpm start                 # run the server over stdio

ライセンス

MIT