Voice Transcriber MCP Server について
Voice Transcriber MCP Serverは、Groq Whisper APIでGoogle Chatの音声メッセージやローカル音声ファイルを文字起こしします。Claude Code向けで、既存のGoogle Chat OAuth2トークンを使ってメッセージの音声を取得できます。
主な機能
- 01URLからGoogle Chatの音声を文字起こし
- 02ローカル音声ファイルの文字起こし
- 03Groq Whisper APIによる文字起こし
- 04Google Chat OAuth2認証情報の再利用
活用シーン
- 01Google Chatメッセージの音声添付を読む
- 02ローカル録音の文字起こし
- 03指定言語での音声文字起こし
MCP 対応
Google Chatの音声メッセージとローカル音声ファイルを文字起こしするツールをMCPクライアントに公開します。メッセージ用ツールはGoogle Chat OAuth2トークンで添付音声を取得し、Groq Whisper APIに送信します。
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。
uvx voice-transcriber-mcpGROQ_API_KEYシークレットGroq API key for Whisper transcription (free at console.groq.com)GCHAT_TOKEN_PATHシークレットPath to Google Chat OAuth2 token.jsonローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
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
音声文字起こし MCP サーバー
Groq Whisper API(whisper-large-v3)を使用して、Google Chat の音声メッセージを自動的に文字起こしする MCP サーバーです。ローカル GPU は不要です。
Claude Code が Google Chat のメッセージ内で音声添付ファイルを検出すると、このサーバーが確認を求めずにすぐに文字起こしします。
機能
- URL を指定して Google Chat の音声メッセージを文字起こし(自動)
- ローカルの音声ファイルを文字起こし(mp3、m4a、wav、ogg、flac、webm、aac)
- Groq Whisper API を使用(無料枠、高速、クラウドベース)
- Google Chat の OAuth2 認証情報を再利用(別途 Google 認証は不要)
前提条件
1. Groq API キー(無料)
- console.groq.com/keys にアクセスします
- 無料アカウントを作成します
- API キーを生成します
- MCP 設定で
GROQ_API_KEYとして設定します(以下を参照)
2. Google Chat OAuth2 トークン
このサーバーでメッセージを取得し、音声添付ファイルをダウンロードするには、有効な Google Chat OAuth2 トークン(token.json)が必要です。
Google Chat MCP サーバー(例:multi-chat-mcp-server)をすでに使用している場合は、トークンをそのまま利用できます。デフォルトのパス:
~/tools/multi-chat-mcp-server/src/providers/google_chat/token.json
トークンが別の場所にある場合は、環境変数 GCHAT_TOKEN_PATH を設定してください。
Google Chat トークンをまだお持ちでない場合は、以下を行う必要があります。
- Chat API を有効にした Google Cloud プロジェクトを作成します
- OAuth2 認証情報を作成します(デスクトップアプリ)
- OAuth フローを実行して、次のスコープを含む
token.jsonを生成します。https://www.googleapis.com/auth/chat.messages.readonlyhttps://www.googleapis.com/auth/chat.spaces.readonly
3. uv(Python パッケージマネージャー)
| OS | コマンド |
|---|---|
| Linux / macOS / WSL | curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh |
| Windows | powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" |
確認:uv --version
インストール
git clone https://github.com/fgasparetto/voice-transcriber-mcp.git
cd voice-transcriber-mcp
uv sync
設定
Claude Code の MCP 設定(.mcp.json または ~/.claude.json)に追加します。
{
"mcpServers": {
"voice-transcriber": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"--directory", "/path/to/voice-transcriber-mcp",
"run", "python", "server.py"
],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "gsk_your_groq_api_key_here"
}
}
}
}
以下を置き換えます。
/path/to/voice-transcriber-mcpを実際のクローン先ディレクトリに置き換えますgsk_your_groq_api_key_hereをお使いの Groq API キーに置き換えます
環境変数
| 変数 | 必須 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
GROQ_API_KEY | はい | — | Groq API キー(無料で取得) |
GCHAT_TOKEN_PATH | いいえ | ~/tools/multi-chat-mcp-server/src/providers/google_chat/token.json | Google Chat OAuth2 トークンへのパス |
ツール
transcribe_voice_message
Google Chat の音声メッセージを文字起こしします。音声添付ファイルを検出すると、Claude によって自動的に呼び出されます。
transcribe_voice_message(
message_url="https://chat.google.com/dm/SPACE/THREAD/MSG",
language="it"
)
transcribe_audio_file
ローカルの音声ファイルを文字起こしします。
transcribe_audio_file(
file_path="/tmp/recording.m4a",
language="it"
)
プラットフォームに関する注意事項
Linux
追加の手順はありません。uv が PATH に含まれていることを確認してください。
macOS
- インストール後に
uvが見つからない場合:export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
Windows(WSL)
Claude Code は WSL 内で実行されます。パスはすべて Linux 形式で指定してください。
- トークンのパス:
/home/USER/tools/...(/mnt/c/...ではありません) uvが見つからない場合:source ~/.bashrcを実行するか、~/.local/binを PATH に追加してください
トラブルシューティング
| 問題 | 解決方法 |
|---|---|
GROQ_API_KEY not set | MCP 設定の env セクションに追加してください |
Google Chat token not found | GCHAT_TOKEN_PATH を設定するか、Google Chat MCP を認証してください |
Groq API error 413 | 音声ファイルのサイズが大きすぎます(Groq の上限:25MB) |
uv: command not found | uv をインストールしてください(「前提条件」を参照) |
仕組み
Claude Code → MCP tool call → server.py
1. Parse Google Chat URL
2. Fetch message via Google Chat API (OAuth2 token)
3. Download audio attachment via media API
4. Send to Groq Whisper API (whisper-large-v3)
5. Return transcribed text
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。