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TranscriptionTools MCP Server

TranscriptionTools MCP Server

本地服务
github.com/MushroomFleet媒体与设计2029 周前更新

关于 TranscriptionTools MCP Server

TranscriptionTools MCP Server 是一个用于转录文本处理的 MCP 服务,提供格式化、上下文修复和摘要生成功能,并使用深度思考类 LLM。适合需要整理语音转录稿的用户。

主要功能

  1. 01基于时间戳的转录稿格式化
  2. 02置信度高于 90% 的转录错误修复
  3. 03修复过程日志查询
  4. 04基于字数、字符数或时长的摘要生成

适用场景

  1. 01将带时间戳的转录稿整理为自然段落
  2. 02修正语音识别产生的明显拼写或用词错误
  3. 03按指定长度生成转录内容摘要

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端暴露 repair_text、get_repair_log、format_transcript 和 summary_text 四个工具,客户端可直接调用这些工具处理转录文本。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"TranscriptionTools-MCP": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@smithery/cli

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

TranscriptionTools MCP Server

smithery badge

一款提供智能转录文本处理能力的 MCP 服务,具备自然格式化、上下文修复和智能摘要功能,由深度思考大模型提供支持。

TranscriptionTools Server MCP server

可用的 MCP 工具

此 MCP 服务提供四种强大的转录文本处理工具:

  1. repair_text — 以超过 90% 的置信度分析并修复转录错误
  2. get_repair_log — 获取以往修复的详细分析日志
  3. format_transcript — 将带时间戳的转录文本转换为自然排版的文本
  4. summary_text — 使用 ACE 认知方法生成智能摘要

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Transcription Tools:

npx -y @smithery/cli install @MushroomFleet/transcriptiontools-mcp --client claude
  1. 克隆此仓库:
git clone https://github.com/mushroomfleet/TranscriptionTools-MCP
cd TranscriptionTools-MCP
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 构建服务:
npm run build
  1. 在 MCP 设置文件中配置 MCP 服务:
{
  "mcpServers": {
    "transcription-tools": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/TranscriptionTools-MCP/build/index.js"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

使用 MCP 工具

修复转录错误
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>repair_text</tool_name>
<arguments>
{
  "input_text": "We recieve about ten thousand dollars which is defiantly not enough.",
  "is_file_path": false
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
格式化带时间戳的转录文本
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>format_transcript</tool_name>
<arguments>
{
  "input_text": "/path/to/timestamped-transcript.txt",
  "is_file_path": true,
  "paragraph_gap": 8,
  "line_gap": 4
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
生成摘要
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>summary_text</tool_name>
<arguments>
{
  "input_text": "Long text to summarize...",
  "is_file_path": false,
  "constraint_type": "words",
  "constraint_value": 100
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
获取修复日志
<use_mcp_tool>
<server_name>transcription-tools</server_name>
<tool_name>get_repair_log</tool_name>
<arguments>
{
  "session_id": "20241206143022"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

核心技术

自然格式化
  • 移除时间戳,同时保留语音模式
  • 根据停顿时长智能调整间距
  • 遵循自然的语法和语言流畅度
  • 保留完全一致的转录内容
上下文修复
  • 识别并纠正可能的转录错误
  • 利用语义上下文进行高置信度修正
  • 详细记录所有更改
  • 修正的置信度阈值为 90%
  • 无需原始音频
智能摘要
  • 为处理后的转录文本生成精简摘要
  • 支持多种约束类型:
    • 基于时间(发言时长)
    • 字符数
    • 单词数
  • 保留关键信息和上下文
  • 保持自然的说话节奏

项目结构

/
├── .gitignore         # Git ignore file
├── LICENSE            # MIT license file
├── README.md          # This documentation
├── package.json       # Package dependencies and scripts
├── tsconfig.json      # TypeScript configuration
├── build/             # Compiled JavaScript files (generated after build)
│   ├── tools/         # Compiled tool implementations
│   └── utils/         # Compiled utility functions
└── src/               # Source TypeScript files
    ├── index.ts       # MCP server entry point
    ├── tools/         # Tool implementations
    │   ├── formatting.ts
    │   ├── repair.ts
    │   └── summary.ts
    └── utils/         # Utility functions
        ├── file-handler.ts
        └── logger.ts

配置

你可以直接修改源代码来定制服务的行为。关键配置参数位于各个工具实现文件中:

// In src/tools/formatting.ts
const paragraph_gap = 8; // seconds
const line_gap = 4;      // seconds

// In src/tools/repair.ts
const confidence_threshold = 90; // percentage

// In src/tools/summary.ts
const default_speaking_pace = 150; // words per minute

许可证

MIT

另请参阅

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。