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
- 01YouTube動画の文字起こし
- 02Bilibili動画の文字起こし
- 03タイムスタンプ付きテキストの出力
- 04音声の自動抽出と変換
- 05大容量ファイルの一時ホスト
活用シーン
- 01YouTube動画から時刻付きテキストを作成
- 02確認用にBilibili動画を文字起こし
- 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。
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。
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
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
-
.env.templateファイルを.envにコピーします:cp .env.template .env -
.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
- 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 - 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
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。