mcpField
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fieldscribe

fieldscribe

本地服务
github.com/CloudCorpRecords媒体与设计01 周前更新

关于 fieldscribe

fieldscribe 是连接 FieldTranscript 的本地桥接工具,可转录公开视频和音频 URL。它在后台提交转录任务、跟踪状态,并获取文本或 SRT 格式的结果。

主要功能

  1. 01提交公开视频或音频 URL
  2. 02在后台运行转录任务
  3. 03查看任务状态和元数据
  4. 04获取已完成的转录文本
  5. 05列出或删除转录任务

适用场景

  1. 01转录公开视频或播客
  2. 02查看转录任务进度
  3. 03获取 SRT 格式的完成稿
  4. 04删除已完成任务及其存储文本

MCP 相关

它作为本地 MCP 服务,将转录和任务管理调用转发到 FieldTranscript 托管的 MCP 服务。MCP 客户端可提交任务、查询状态、列出任务、获取转录文本并删除已完成任务。

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": {
"cloudcorprecords-fieldscribe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fieldscribe"
]
}
}
}
启动命令npx -y @reneturcios/fieldscribe

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@reneturcios/fieldscribe0.1.0
ocighcr.io/cloudcorprecords/fieldscribe:0.1.0

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 1 周前

参数类型必填说明
urlstring是要转录的公开视频或音频 URL(例如 YouTube)。

详细介绍

fieldscribe

fieldscribe 是 FieldTranscript 托管 MCP 服务的轻量本地桥接工具。FieldTranscript 是一项转录服务,可将公开音频和视频文件转换为文本。你只需提供一个 URL——例如 YouTube 视频、播客节目或讲座录音——它便会在后台将转录作为任务运行:提交后会立即返回任务 ID,任务大约需要 1 到 10 分钟,轮询任务最终即可获取完成的转录内容,格式为纯文本或 SRT,具体取决于上游返回的内容。

桥接工具不会保存任何转录内容,也不会维护自己的任务状态。它会在本地提供上游服务的工具列表,内容与从实时端点捕获的一致,并将每次工具调用转发给上游,原样返回结果。捕获到的工具中,有一个会删除内容——delete_job 会永久删除已完成的任务及其存储的文本;还有一个会创建任务: submit_transcription 会在调用者的账户上启动新的转录任务。其他工具均为读取操作。

工具

  • submit_transcription — 提交公开视频或 音频 URL(例如 YouTube)进行逐字转录。 会立即返回 job_id。必需参数:url。 转录大约需要 1 到 10 分钟;每隔 30 到 60 秒轮询一次 get_job,直到状态变为 done。不可用于私有或内部 URL。
  • get_job — 检查一个转录任务的状态 (queued、working、done 或 error)和元数据。 必需参数:job_id。可选参数:include_transcript (默认值为 false)——仅当状态为 done 且确实需要完整 文本时才设为 true,因为较长视频的转录内容很大。
  • list_jobs — 按时间从新到旧列出你账户中的 所有转录任务。无参数。
  • delete_job — 永久删除已完成(done 或出错)的转录任务及其存储的文本。 必需参数:job_id。任务处于排队或运行状态时会拒绝删除, 且删除后无法撤销。

配置

  • FIELDTRANSCRIPT_MCP_URL(可选)— 覆盖 上游端点。默认值为 https://mcp.fieldtranscript.com/mcp。(此覆盖 钩子是本次重建中自行标注的还原内容。)
  • FIELDTRANSCRIPT_API_KEY(可选)— 设置后, 每个上游请求都会携带 Authorization: Bearer <key> 标头。未设置时, 不会发送身份验证标头。(此转发机制也是自行标注的还原内容; 原始接口是在未提供密钥的情况下捕获的。)
转发机制

首次调用工具时,客户端会与上游建立可流式传输的 HTTP 会话:发送 JSON-RPC initialize 请求(protocolVersion 为 2025-03-26,clientInfo 名称为 fieldscribe),然后发送 notifications/initialized 通知,最后发送携带调用者原样参数的 tools/call 请求。上游 通过 Mcp-Session-Id 标头回复 initialize 时, 该值会附加到此会话后续的每个请求中, 并在进程存续期间重复使用。回复可能是普通 JSON,也可能是 服务器发送事件;两种格式都会读取。

上游的成功结果会原样传递,包括上游设置的任何 isError 标志。失败情况——JSON-RPC 错误、非 2xx 状态、 无法读取的响应,或无法完成的请求——会作为 isError 结果返回,其文本以 fieldscribe error: 开头(此错误呈现方式是本次重建中自行标注的还原内容)。

CLI

每个工具也都可作为子命令使用,并接收一个 JSON 参数 字符串(无参数的工具可省略):

npx @reneturcios/fieldscribe submit_transcription '{"url":"https://www.youtube.com/watch?v=abc123"}'
npx @reneturcios/fieldscribe get_job '{"job_id":"job-7"}'
npx @reneturcios/fieldscribe get_job '{"job_id":"job-7","include_transcript":true}'
npx @reneturcios/fieldscribe list_jobs
npx @reneturcios/fieldscribe delete_job '{"job_id":"job-7"}'
npx @reneturcios/fieldscribe --version

退出代码:成功时为 0,结果带有 isError 时为 1, 用法错误时为 2。

MCP 服务

npx -y @reneturcios/fieldscribe mcp

MCP 客户端配置:

{
  "mcpServers": {
    "fieldscribe": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/fieldscribe", "mcp"]
    }
  }
}

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/fieldscribe
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/fieldscribe --version

容器的默认命令为 mcp,因此第一种形式是 stdio MCP 服务;其他参数都会按常规方式传递给 CLI。

开发

npm install
npm run build
npm test
npm run dev

测试套件完全针对模拟的 JSON-RPC 上游运行——不会进行实时网络调用。

许可证

MIT — 参见 LICENSE。

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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。