whisper-mcp

Whisper MCP サーバー

whisper.cpp を使用してローカルで音声を書き起こす、軽量な MCP（Model Context Protocol）サーバーです。Whisper MCP の実装はいくつか公開されています。この実装は最小限の構成で、apple-voice-memo-mcp と組み合わせることで、音声メモのワークフローを実現できます。

特長

• ローカルでの書き起こし - すべての処理はお使いのマシン上で行われます
• 複数のモデル - tiny、base、small、medium、large モデルから選択できます
• さまざまな形式 - wav、mp3、m4a などの音声形式に対応しています
• タイムスタンプ - タイムスタンプの有無を選んで書き起こしできます

必要条件

• macOS（Apple Silicon でテスト済み）
• Node.js 18+
• whisper-cpp：brew install whisper-cpp
• ffmpeg：brew install ffmpeg

インストール

npm install -g whisper-mcp

または、直接実行します。

npx whisper-mcp

設定

Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルに追加します。

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "whisper-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "whisper-mcp"]
    }
  }
}

編集後、Claude Desktop を再起動してください。

Claude Code（CLI）

Claude Code では、プロジェクトの .mcp.json ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "whisper-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "whisper-mcp"]
    }
  }
}

または、ユーザー全体に適用する設定として、~/.claude/settings.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "whisper-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "whisper-mcp"]
    }
  }
}

ヒント：Claude Code で /mcp を使うと、サーバーが接続されていることを確認できます。

ローカル開発環境のセットアップ

npm ではなくソースから実行する場合：

{
  "mcpServers": {
    "whisper-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/whisper-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

Apple Voice Memos MCP と組み合わせる場合

音声メモのワークフローを実現するには、apple-voice-memo-mcp と併用します。

{
  "mcpServers": {
    "apple-voice-memo-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apple-voice-memo-mcp"]
    },
    "whisper-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "whisper-mcp"]
    }
  }
}

MCP ツール

transcribe_audio

Whisper を使って音声ファイルを書き起こします。

パラメーター：

• file_path（必須）：音声ファイルの絶対パス
• model（任意）：使用するモデル（tiny.en、base.en、small.en、medium.en、large）。デフォルト：base.en
• language（任意）：言語コード。デフォルト：en
• output_format（任意）：text、timestamps、または json。デフォルト：text

例：

{
  "file_path": "/path/to/audio.m4a",
  "model": "medium.en",
  "output_format": "timestamps"
}

list_whisper_models

利用可能な Whisper モデルとダウンロード状況を一覧表示します。

戻り値：

{
  "models": [
    {
      "name": "base.en",
      "size": "142 MB",
      "downloaded": true,
      "path": "/Users/you/.whisper/ggml-base.en.bin"
    }
  ]
}

download_whisper_model

ローカルで使用する Whisper モデルをダウンロードします。

パラメーター：

• model（必須）：ダウンロードするモデル（tiny.en、base.en、small.en、medium.en、large）

モデル

モデル	サイズ	速度	品質
tiny.en	75 MB	最速	基本
base.en	142 MB	高速	良好
small.en	466 MB	中速	より良好
medium.en	1.5 GB	低速	優秀
large	2.9 GB	最も低速	最高

モデルは ~/.whisper/ に保存されます。

ワークフローの例

1. 音声メモを一覧表示します：list_voice_memos
2. 音声ファイルのパスを取得します：メモ ID を指定して get_audio を実行します
3. 書き起こします：ファイルパスを指定して transcribe_audio を実行します
4. ボルトに保存します

開発

# Clone and install
git clone https://github.com/jwulff/whisper-mcp.git
cd whisper-mcp
npm install

# Build
npm run build

# Test with MCP inspector
npm run inspector

ライセンス

MIT