Voice Recorder MCP Server

语音录音 MCP 服务

一个用于录制音频并使用 OpenAI 的 Whisper 模型进行转录的 MCP 服务。旨在作为 Goose 自定义扩展或独立 MCP 服务使用。

功能

• 使用默认麦克风录制音频
• 使用 Whisper 转录录音
• 可作为自定义扩展与 Goose AI Agent 集成
• 提供适用于常见录音场景的提示词

安装

# Install from source
git clone https://github.com/DefiBax/voice-recorder-mcp.git
cd voice-recorder-mcp
pip install -e .

使用方法

作为独立 MCP 服务使用

# 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

使用 MCP Inspector 进行测试

MCP Inspector 提供了一个交互式界面，可用于测试你的服务：

# Install the MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# Run your server with the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector voice-recorder-mcp

与 Goose AI Agent 配合使用

1. 打开 Goose，前往 Settings > Extensions > Add > Command Line Extension

2. 将名称设为 voice-recorder

3. 在 Command 字段中输入 voice-recorder-mcp 可执行文件的完整路径：

   /full/path/to/voice-recorder-mcp
   

   或指定模型：

   /full/path/to/voice-recorder-mcp --model medium.en
   

   要查找路径，请运行：

   which voice-recorder-mcp
   

4. 基本功能无需设置环境变量

5. 与 Goose 开始对话，并通过以下内容介绍录音器： “我希望你根据 voice-recorder 返回的转录内容执行操作。例如，如果我口述一个计算式，如 1+1，请返回结果。”

可用工具

• start_recording：开始使用默认麦克风录制音频
• stop_and_transcribe：停止录音并将音频转录为文本
• record_and_transcribe：录制指定时长的音频并进行转录

Whisper 模型

此扩展支持多种 Whisper 模型大小：

模型	速度	准确度	内存用量	使用场景
tiny.en	最快	最低	极少	测试、快速转录
base.en	快	良好	低	日常使用（默认）
small.en	中等	较好	中等	平衡之选
medium.en	慢	高	高	重要录音
large	最慢	最高	很高	关键转录

.en 后缀表示专为英语优化的模型，在处理英语内容时速度更快、准确度更高。

要求

• Python 3.12+
• 音频输入设备（麦克风）

配置

你可以使用环境变量配置服务：

# 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

故障排除

常见问题

• 没有录到音频：检查麦克风权限和设置
• 模型下载错误：确保首次下载模型时网络连接稳定
• 与 Goose 集成：确认命令路径正确
• 音频质量问题：尝试调整采样率（默认值：16000）

贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
5. 发起 Pull Request

许可证

此项目采用 MIT License 许可，详情请参阅 LICENSE 文件。