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
- 01デフォルトのマイクから録音
- 02Whisperによる音声文字起こし
- 03Whisperモデルの選択
- 04サンプルレートと録音時間の設定
- 05Gooseカスタム拡張への対応
活用シーン
- 01音声入力の文字起こし
- 02指定時間の録音と文字起こし
- 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。
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
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
-
Goose を開き、Settings > Extensions > Add > Command Line Extension の順に移動します
-
名前に
voice-recorderを設定します -
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 -
基本機能に環境変数は必要ありません
-
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。
- リポジトリをフォークします
- 機能ブランチを作成します(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 変更をコミットします(
git commit -m 'Add some amazing feature') - ブランチにプッシュします(
git push origin feature/amazing-feature) - 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。
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。