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MCP Transcribe Online Videos

MCP Transcribe Online Videos

ローカル
github.com/shivvor2メディア・デザイン379 週間前に更新

MCP Transcribe Online Videos について

MCP Transcribe Online Videosは、LLMがYouTubeやBilibiliの動画を文字起こしするためのFastMCPサーバーです。音声を自動抽出・変換し、Replicate経由でWhisperXモデルを利用します。大きなファイルは0x0.stで一時ホストできます。

主な機能

  1. 01YouTube動画の文字起こし
  2. 02Bilibili動画の文字起こし
  3. 03タイムスタンプ付きテキストの出力
  4. 04音声の自動抽出と変換
  5. 05大容量ファイルの一時ホスト

活用シーン

  1. 01YouTube動画から時刻付きテキストを作成
  2. 02確認用にBilibili動画を文字起こし
  3. 03直接アップロード制限を超える音声を含む動画の処理

MCP 対応

MCPクライアントにYouTubeとBilibiliの動画文字起こしツールを公開します。文字起こしにはReplicate経由でWhisperXモデルを使い、大容量ファイルは0x0.stで一時ホストします。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

MCP オンライン動画の文字起こし

Replicate と 0x0.st を一時的なファイルホスティングに利用して、LLM が YouTube や Bilibili のオンライン動画にアクセスし、文字起こしできる FastMCP サーバーです。

機能

  • YouTube/Bilibili の動画をタイムスタンプ付きで文字起こし
  • 音声の自動抽出とフォーマット変換
  • WhisperX モデルを使用したクラウドベースの文字起こし
  • 大容量ファイル向けの一時的なファイルホスティング

インストール

前提条件
  • Python 3.12+
  • Conda(環境管理に推奨)
環境のセットアップ
# Create and activate a conda environment
conda create --name mcp_transcribe_online_vids python=3.12
conda activate mcp_transcribe_online_vids

# Install required system packages
conda install conda-forge::uv conda-forge::ffmpeg conda-forge::sqlite

# Install Python dependencies
uv pip install -r requirements.txt
設定
  1. .env.template ファイルを .env にコピーします:

    cp .env.template .env
    
  2. .env ファイルを編集して、認証情報を設定します:

    • REPLICATE_API_TOKEN:Replicate の API キーページから取得します
    • ZERO_X_URL:0x0.st インスタンスの URL(デフォルト:パブリックインスタンス)
    • TEMP_FILE_PATH:一時ファイル用のディレクトリ
    • LOCAL_FILE_SIZE_LIMIT:API に直接アップロードできるファイルの最大サイズ(MB)

使い方

サーバーの起動
python main.py
利用可能なツール
  • get_youtube_transcript(url):YouTube 動画の文字起こし
  • get_bilibili_transcript(url):Bilibili 動画の文字起こし
例
from fastmcp import MCPClient
import asyncio

async def get_transcript():
    client = MCPClient("http://localhost:8000")
    async with client:
        transcript = await client.call_tool("get_youtube_transcript",
            {"url": "https://www.youtube.com/watch?v=dQw********"})
        print(transcript)

# Run the async function
asyncio.run(get_transcript())

デプロイオプション

本番環境でサーバーをデプロイする方法については、FastMCP のトランスポートオプションを参照してください。

トランスポートをカスタマイズするには、main.py の mcp.run() 呼び出しを変更してください。

ファイルストレージのセルフホスティング

ファイルストレージ用に、独自の 0x0.st インスタンスをホストすることを強くおすすめします。ホスティング手順に従って、独自のインスタンスをセットアップしてください。

ロードマップ

  • 動画のメタデータ(タイトル、日付、説明)を取得するツールを追加
  • デプロイ設定用の YAML 設定を追加
  • ファイルホスティングの選択肢を追加(Google Cloud、S3)
  • WhisperX を使用したローカルでの文字起こしオプションを完成
  • Spotify のポッドキャストなど、ほかのメディアソースに対応

コントリビューション

  1. 開発用の依存関係をインストールします:
    pip install pre-commit
    pre-commit install
    
  2. コードを提出する前に、pre-commit チェックを実行します:
    pre-commit run --all-files
    

ライセンス

GPL-3.0 ライセンスの下でライセンスされています

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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。