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Voice Recorder MCP Server

Voice Recorder MCP Server

ローカル
github.com/DefiBaxメディア・デザイン686 週間前に更新

Voice Recorder MCP Server について

Voice Recorder MCP Server は、マイク音声を録音し、OpenAI の Whisper モデルで文字起こしします。Goose の AI エージェント拡張または単独の MCP サーバーとして使え、モデルや録音設定を変更できます。

主な機能

  1. 01デフォルトのマイクから録音
  2. 02Whisperによる音声文字起こし
  3. 03Whisperモデルの選択
  4. 04サンプルレートと録音時間の設定
  5. 05Gooseカスタム拡張への対応

活用シーン

  1. 01音声入力の文字起こし
  2. 02指定時間の録音と文字起こし
  3. 03録音の文字起こしをGooseで利用

MCP 対応

録音開始、停止して文字起こし、指定時間の録音と文字起こしを行うツールを MCP クライアントに提供します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"mcp_servers": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/inspector"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @modelcontextprotocol/inspector

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。

パッケージ
npm@modelcontextprotocol/inspector

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Voice Recorder MCP サーバー

OpenAI の Whisper モデルを使用して音声を録音し、文字起こしする MCP サーバーです。Goose のカスタム拡張機能、またはスタンドアロンの MCP サーバーとして動作するように設計されています。

機能

  • デフォルトのマイクから音声を録音します
  • Whisper を使用して録音を文字起こしします
  • カスタム拡張機能として Goose AI エージェントと連携します
  • よくある録音シナリオ向けのプロンプトが含まれています

インストール

# Install from source
git clone https://github.com/DefiBax/voice-recorder-mcp.git
cd voice-recorder-mcp
pip install -e .

使用方法

スタンドアロンの MCP サーバーとして
# Run with default settings (base.en model)
voice-recorder-mcp

# Use a specific Whisper model
voice-recorder-mcp --model medium.en

# Adjust sample rate
voice-recorder-mcp --sample-rate 44100
MCP Inspector でのテスト

MCP Inspector には、サーバーをテストするための対話型インターフェースが用意されています。

# Install the MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# Run your server with the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector voice-recorder-mcp
Goose AI エージェントでの使用
  1. Goose を開き、Settings > Extensions > Add > Command Line Extension の順に移動します

  2. 名前に voice-recorder を設定します

  3. Command フィールドに、voice-recorder-mcp 実行ファイルの絶対パスを入力します。

    /full/path/to/voice-recorder-mcp
    

    特定のモデルを指定する場合は、次のようにします。

    /full/path/to/voice-recorder-mcp --model medium.en
    

    パスを確認するには、次を実行します。

    which voice-recorder-mcp
    
  4. 基本機能に環境変数は必要ありません

  5. Goose との会話を開始し、次のようにレコーダーを使うよう伝えます。 「voice-recorder から返された文字起こしに基づいて処理を実行してください。たとえば、1+1 のような計算を音声入力した場合は、結果を返してください。」

利用可能なツール

  • start_recording:デフォルトのマイクから音声の録音を開始します
  • stop_and_transcribe:録音を停止し、音声をテキストに文字起こしします
  • record_and_transcribe:指定した時間だけ音声を録音し、文字起こしします

Whisper モデル

この拡張機能は、さまざまなサイズの Whisper モデルに対応しています。

モデル速度精度メモリ使用量用途
tiny.en最速最低最小テスト、簡単な文字起こし
base.en速い良好低日常的な使用(デフォルト)
small.en中程度より高い中程度バランス重視
medium.en遅い高い高重要な録音
large最も遅い最高非常に高い重要度の高い文字起こし

.en サフィックスは英語に特化したモデルを示し、英語のコンテンツではより高速で高精度です。

要件

  • Python 3.12+
  • 音声入力デバイス(マイク)

設定

環境変数を使用してサーバーを設定できます。

# Set Whisper model
export WHISPER_MODEL=small.en

# Set audio sample rate
export SAMPLE_RATE=44100

# Set maximum recording duration (seconds)
export MAX_DURATION=120

# Then run the server
voice-recorder-mcp

トラブルシューティング

よくある問題
  • 音声が録音されない:マイクのアクセス許可と設定を確認してください
  • モデルのダウンロードエラー:初回のモデルダウンロード時に安定したインターネット接続があることを確認してください
  • Goose との連携:コマンドのパスが正しいことを確認してください
  • 音質の問題:サンプルレートを調整してみてください(デフォルト:16000)

貢献

貢献を歓迎します。お気軽にプルリクエストをお送りください。

  1. リポジトリをフォークします
  2. 機能ブランチを作成します(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 変更をコミットします(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. ブランチにプッシュします(git push origin feature/amazing-feature)
  5. プルリクエストを作成します

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

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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。