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MCP Transcribe Online Videos

MCP Transcribe Online Videos

本地服务
github.com/shivvor2媒体与设计379 周前更新

关于 MCP Transcribe Online Videos

MCP Transcribe Online Videos 是供大模型处理 YouTube 和 Bilibili 视频转录的 FastMCP 服务。它自动提取并转换音频,再通过 Replicate 调用 WhisperX 模型;大文件可借助 0x0.st 临时托管。

主要功能

  1. 01转录 YouTube 视频
  2. 02转录 Bilibili 视频
  3. 03输出带时间戳的转录文本
  4. 04自动提取并转换音频
  5. 05临时托管大型文件

适用场景

  1. 01生成 YouTube 视频的带时间戳文本
  2. 02转录 Bilibili 视频以供审阅
  3. 03处理音频超过直接上传限制的视频

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 YouTube 和 Bilibili 视频转录工具。转录通过 Replicate 调用 WhisperX 模型,大文件使用 0x0.st 临时托管。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

MCP 在线视频转录

一个 FastMCP 服务,可让大模型通过 Replicate 和 0x0.st 临时托管文件,从 YouTube 和 Bilibili 获取并转录在线视频。

功能

  • 转录 YouTube/Bilibili 视频,并提供带时间戳的输出
  • 自动提取音频并转换格式
  • 通过 WhisperX 模型在云端进行转录
  • 为大文件提供临时文件托管

安装

前置条件
  • Python 3.12+
  • Conda(建议用于环境管理)
设置环境
# 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
配置
  1. 将 .env.template 文件复制为 .env:

    cp .env.template .env
    
  2. 在 .env 文件中填写凭据:

    • REPLICATE_API_TOKEN:从 Replicate 的 API 密钥页面获取
    • ZERO_X_URL:0x0.st 实例的 URL(默认为公共实例)
    • TEMP_FILE_PATH:临时文件目录
    • LOCAL_FILE_SIZE_LIMIT:可直接上传到 API 的最大文件大小(单位:MB)

用法

启动服务
python main.py
可用工具
  • get_youtube_transcript(url):转录 YouTube 视频
  • get_bilibili_transcript(url):转录 Bilibili 视频
示例
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())

部署选项

有关在生产环境中部署服务的信息,请参阅 FastMCP 传输选项。

若要自定义传输方式,请修改 main.py 中的 mcp.run() 调用。

自托管文件存储

强烈建议自行托管 0x0.st 实例以存储文件。请按照托管说明设置自己的实例。

路线图

  • 添加用于获取视频元数据(标题、日期、描述)的工具
  • 添加用于部署设置的 YAML 配置
  • 添加更多文件托管选项(Google Cloud、S3)
  • 完成使用 WhisperX 的本地转录选项
  • 支持其他媒体来源,例如 Spotify 播客

贡献

  1. 安装开发依赖项:
    pip install pre-commit
    pre-commit install
    
  2. 提交代码前运行 pre-commit 检查:
    pre-commit run --all-files
    

许可证

根据 GPL-3.0 License 授权

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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。