关于 QuillHub
QuillHub MCP 服务让 Claude、Cursor 等客户端访问会议转录档案,适合搜索会议内容、追踪决策和提取发言引用。它还可转录文件或 YouTube 链接,并提供按人物、项目和时间查看会议记录的工具。
主要功能
- 01全文搜索会议转录
- 02按格式和时间范围读取转录
- 03跨会议提取人物发言引用
- 04追踪人物、交易和项目主题
- 05转录文件或 YouTube 链接
适用场景
- 01查找讨论某个议题的会议及决策
- 02汇总某位参与者的承诺和原话
- 03会前查看项目会议记录摘要
- 04转录视频链接并获取章节时间戳
MCP 相关
该托管 MCP 服务通过 Streamable HTTP 向客户端提供 QuillHub 会议档案工具,可使用 OAuth 2.1 或 API key 认证。客户端可搜索转录、读取发言与项目记录,并提交新转录任务。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://mcp.quillhub.ai/mcpclaude mcp add --transport http quillhub https://mcp.quillhub.ai/mcp{"mcpServers":{"quillhub":{"type":"http","url":"https://mcp.quillhub.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"quillhub":{"type":"http","url":"https://mcp.quillhub.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"quillhub":{"type":"http","url":"https://mcp.quillhub.ai/mcp"}}}{"mcpServers":{"quillhub":{"serverUrl":"https://mcp.quillhub.ai/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
QuillHub MCP 服务
让 Claude、Cursor 和任何其他 MCP 客户端都能读取你的会议转录稿。
搜索过往通话记录,查看发言人及其发言内容,提取决策和行动项,转录新文件和链接。
设置指南 · 文档 · quillhub.ai · 桌面应用
端点: https://mcp.quillhub.ai/mcp(Streamable HTTP,托管)
身份验证: OAuth 2.1 with PKCE(交互式客户端)或 API 密钥 qai_live_...(脚本、CI)
源代码: 此仓库介绍的是托管服务;服务本身由 QuillHub 运营。无需安装或自托管。
简介
QuillHub 无需机器人加入通话,即可从桌面录制会议(Zoom、Meet、Teams、电话、线下会议),并转录上传的文件和 YouTube 链接,支持 98 种以上语言。每份录音都会按发言人分段,并附带时间戳、章节、摘要、决策和行动项。
MCP 服务让你的 AI 助手可以直接访问这些存档。你可以询问 Claude“上周二我们和客户达成了什么共识”“Anna 这个月谈到过哪些定价内容”或“转录这个文件并起草后续跟进内容”,它会自行调用合适的工具。
快速开始
分步指南及截图:通过 MCP 使用 QuillHub + Claude/Cursor。
Claude Desktop、Cursor、VS Code 和其他支持 OAuth 的客户端
让客户端连接此 URL,无需设置 Authorization 标头。客户端会打开浏览器,你登录 QuillHub 即可完成设置。
{
"mcpServers": {
"quillhub": {
"url": "https://mcp.quillhub.ai/mcp"
}
}
}
Claude.ai / Claude Desktop:设置 → 连接器 → 添加自定义连接器,粘贴 https://mcp.quillhub.ai/mcp。
Claude Code:
claude mcp add --transport http quillhub https://mcp.quillhub.ai/mcp
API 密钥(无头环境、CI、不支持 OAuth 的客户端)
在 开发者控制面板 中获取密钥(注册时自动签发),然后使用 mcp-remote 桥接程序:
{
"mcpServers": {
"quillhub": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote",
"https://mcp.quillhub.ai/mcp",
"--header",
"Authorization:Bearer qai_live_YOUR_KEY"
]
}
}
}
填写 Authorization:Bearer ...,冒号后不要加空格:部分版本的 mcp-remote 会按空格拆分参数。
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
search_meeting_transcripts | 在工作区的会议中进行全文搜索:标题、摘要、决策、行动项和转录文本。支持英语和俄语的词形匹配。 |
list_transcriptions | 分页列出录音及其摘要、要点、决策、行动项、参与者和项目。支持按文本、日期范围、工作区和项目筛选。 |
get_transcription | 按所需格式获取一条录音:summary、text、segments、dialog(谁说了什么)、paragraphs、chapters、subtitles。支持长通话的时间窗口。 |
get_person_speech | 获取某人在所有会议中的带时间戳引述,并可按日期和项目筛选。 |
find_subjects | 查找已跟踪的主题(人员、交易、项目、客户、候选人、自定义类型),并查看其由 AI 维护的备注、待履行承诺和提及次数。 |
get_subject_page | 获取某个主题的完整页面:持续更新的备注、待履行承诺、每次会议中的提及(含引述和发言者)以及未解决的问题。 |
get_state_timeline | 查看某个主题的备注随时间发生的变化:修订版本及其差异,以及导致每次变化的录音。 |
list_open_questions | 列出 AI 在会议中发现的矛盾和歧义(例如两个不同的预算数字),这些问题需要人工决策。 |
get_project_memory | 获取项目或工作区的 AI 维护简报:目标、术语表、关键人员和活动摘要。 |
list_subject_types | 列出项目中可用的主题类型,以及每种类型跟踪的字段。 |
list_workspaces | 列出你的工作区及其中的项目,以便 Agent 读取团队成员共享的录音。 |
create_transcription | 转录 URL(YouTube、直接文件链接)或不超过 25 MB 的内嵌 base64 文件。 |
wait_for_transcription | 等待任务完成(每次调用最长 300 s),无需轮询循环。 |
cancel_transcription | 取消排队中或正在运行的任务。 |
get_account | 查看账户、余额和订阅。可用于轻量级存活检查。 |
get_developer_docs | 获取 QuillHub 开发者文档的 Markdown 版本,供编写集成代码的 Agent 使用。 |
示例提示词
- “找出所有讨论过迁移截止日期的通话,并列出相关决策。”
- “Maria 在上周的会议中承诺了什么?请引用她的话。”
- “转录 https://youtu.be/...,并按时间戳列出章节。”
- “请在明天的通话前向我介绍 Acme 项目。”
- “我们何时首次得知预算削减的消息?上次会议后有什么变化?”
限制和定价
- 连接 MCP 免费。转录使用你常规的 QuillHub 余额:注册时赠送 60 分钟,无需银行卡。套餐详见 quillhub.ai/en/pricing。
- 内嵌 base64 上传文件不得超过 25 MB;更大的文件请传入 URL。通过应用可处理最长 10 小时、最大 5 GB 的文件。
- MCP 不支持 Webhook。若要推送数据,请使用 REST API Webhook。
安全和隐私
- 此服务无状态,会将你的令牌转发给 QuillHub REST API;不会存储录音或机密信息。
- 录音在静态存储和传输过程中均经过加密,绝不会用于训练模型,并且可以随时删除。
- 请勿将真实 API 密钥提交到配置文件中。请在 Developers 控制面板中轮换密钥。
Kiro power
此仓库也是一个 Kiro power:plugin.json、mcp.json 和 POWER.md 位于根目录。
另有以下服务
- 支持 Webhook 的 REST API:quillhub.ai/en/docs
- 适用于 macOS 13+ 和 Windows 10 (2004+) 的桌面应用:quillhub.ai/en/desktop
支持
请在此仓库中提交 issue,或发送邮件至 [email protected]。
隐私政策:quillhub.ai/en/legal/privacy
QuillHub 由 Axevia Labs LLC 开发。
许可证
本仓库中的文件(文档和配置示例)采用 MIT 许可证。托管在 mcp.quillhub.ai 上的服务是专有服务。
评论
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。