Video Transcriber MCP Server

视频转录器MCP服务器

](https://www.npmjs.com/package/video-transcriber-mcp) 

一种模型上下文协议（MCP）服务器，用于转录来自 1000+平台 使用OpenAI的Whisper模型。使用TypeScript构建以确保类型安全，并可通过npx轻松安装。

✨ 最新动态

• 🌍 多平台支持：现在通过yt-dlp支持1000多个视频平台（YouTube、Vimeo、TikTok、Twitter/X、Facebook、Instagram、Twitch、教育网站等）
• 💻 交叉平台的：适用于macOS、Linux和Windows
• 🎛️ 可配置的Whisper型号：从小型、基础型、小型、中型或大型型号中选择
• 🌐 语言支持：以90多种语言转录或使用自动检测
• 🔄 自动检索：网络故障通过指数回退自动处理
• 🎯 平台检测：自动检测视频平台
• 📋 列出支持的网站：查看所有1000多个支持平台的新工具
• ⚡ 改进了错误处理：更具体和有用的错误消息
• 🔒 更好的文件名处理：改进了净化，保留了更多字符

⚠️ 法律声明

此工具仅用于教育、可访问性和研究目的。

在使用此工具之前，请理解：

• 大多数平台的服务条款通常禁止下载内容
• 你有责任 确保您的使用符合适用法律
• 此工具主要用于：

- ✅ 您自己的内容 - ✅ 创建无障碍功能（聋人/听力障碍者字幕） - ✅ 教育和研究目的（如允许） - ✅ 您有明确权限下载的内容

请阅读 法律.md 在使用此工具之前，请参阅详细的法律信息。

我们不鼓励或支持违反任何平台的服务条款或侵犯版权。负责任和合乎道德地使用。

特性

• 🎥 从1000多个视频平台下载音频（由yt-dlp提供支持）
• 📂 转录本地视频文件\*\*（mp4、avi、mov、mkv等）
• 🎤 使用OpenAI Whisper进行转录（本地，不需要API密钥）
• 🎛️ 可配置的Whisper型号（微型、基础型、小型、中型、大型）
• 🌐 支持90多种语言，具有自动检测功能
• 📝 生成多种格式的成绩单（TXT、JSON、Markdown）
• 📚 列出并阅读以前的成绩单作为MCP资源
• 🔌 与Claude Code或任何MCP客户端无缝集成
• ⚡ TypeScript+npx易于安装
• 🔒 TypeScript的完全类型安全
• 🔍 自动依赖性检查
• 🔄 网络故障的自动重试逻辑
• 🎯 平台检测（显示您正在从哪个平台转录）

支持的平台

多亏了yt-dlp，这个工具支持 1000+视频平台 包括：

• 社交媒体：YouTube、TikTok、推特/X、脸书、Instagram、Reddit、领英
• 视频托管：Vimeo、Dailymotion、Twitch
• 教育的：Coursera、Udemy、可汗学院、领英学习、edX
• 新闻：英国广播公司、美国有线电视新闻网、美国全国广播公司、英国公共广播公司
• 会议/技术：YouTube（技术讲座）、Vimeo（会议）
• 还有很多，更多！

跑 list_supported_sites 工具查看1000+支持平台的完整列表。

先决条件

macOS

brew install yt-dlp         # Video downloader (supports 1000+ sites)
brew install openai-whisper # Whisper transcription
brew install ffmpeg         # Audio processing

Linux

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install ffmpeg
pip install yt-dlp openai-whisper

# Fedora/RHEL
sudo dnf install ffmpeg
pip install yt-dlp openai-whisper

# Arch Linux
sudo pacman -S ffmpeg
pip install yt-dlp openai-whisper

视窗

选项1：使用pip（推荐）

# Install Python from python.org first
pip install yt-dlp openai-whisper

# Install ffmpeg using Chocolatey
choco install ffmpeg

# Or download ffmpeg from: https://ffmpeg.org/download.html

选项2：使用翼子板

winget install yt-dlp.yt-dlp
winget install Gyan.FFmpeg
pip install openai-whisper

验证安装（所有平台）

yt-dlp --version
whisper --version
ffmpeg -version

快速开始

面向最终用户（使用npx）

添加到您的Claude代码配置中(~/.claude/settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "video-transcriber": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "video-transcriber-mcp"]
    }
  }
}

或者直接从GitHub使用：

{
  "mcpServers": {
    "video-transcriber": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:nhatvu148/video-transcriber-mcp"
      ]
    }
  }
}

就是这样！无需安装。npx将自动下载并运行该包。

促进地方发展

# Clone the repository
git clone https://github.com/nhatvu148/video-transcriber-mcp.git
cd video-transcriber-mcp

# Install dependencies
npm install
# or
bun install

# Build the project
npm run build

# Use in Claude Code with local path
{
  "mcpServers": {
    "video-transcriber": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "/path/to/video-transcriber-mcp"]
    }
  }
}

用法

来自克劳德代码

配置后，您可以在Claude Code中使用这些工具：

从任何平台转录视频

Please transcribe this YouTube video: https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID

Transcribe this TikTok video: https://www.tiktok.com/@user/video/123456789

Get the transcript from this Vimeo video with high accuracy: https://vimeo.com/123456789
(use model: large)

Transcribe this Spanish tutorial video: https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID
(language: es)

转录本地视频文件

Transcribe this local video file: /Users/myname/Videos/meeting.mp4

Transcribe ~/Downloads/lecture.mov with high accuracy
(use model: medium)

克劳德将使用 transcribe_video 该工具自动提供模型和语言的可选参数。

列出所有支持的平台

What platforms can you transcribe videos from?

列出可用成绩单

List all my video transcripts

检查相关性

Check if my video transcriber dependencies are installed

阅读成绩单

Show me the transcript for [video name]

编程式用法

如果安装该软件包：

npm install video-transcriber-mcp

您可以通过编程方式导入和使用它：

import { transcribeVideo, checkDependencies, WhisperModel } from 'video-transcriber-mcp';

// Check dependencies
checkDependencies();

// Transcribe a video from URL with custom options
const result = await transcribeVideo({
  url: 'https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID',
  outputDir: '/path/to/output',
  model: 'medium', // tiny, base, small, medium, large
  language: 'en', // or 'auto' for auto-detection
  onProgress: (progress) => console.log(progress)
});

// Or transcribe a local video file
const localResult = await transcribeVideo({
  url: '/path/to/video.mp4',  // Local file path instead of URL
  outputDir: '/path/to/output',
  model: 'base',
  language: 'auto',
  onProgress: (progress) => console.log(progress)
});

console.log('Title:', result.metadata.title);
console.log('Platform:', result.metadata.platform);
console.log('Files:', result.files);

输出

成绩单保存到 ~/Downloads/video-transcripts/ 默认情况下。

对于每个视频，生成三个文件：

1. .txt -纯文本转录
2. .json -带有时间戳和元数据的JSON
3. .md -带视频元数据和格式化转录的Markdown

示例

~/Downloads/video-transcripts/
├── 7JBuA1GHAjQ-From-AI-skeptic-to-UNFAIR-advantage.txt
├── 7JBuA1GHAjQ-From-AI-skeptic-to-UNFAIR-advantage.json
└── 7JBuA1GHAjQ-From-AI-skeptic-to-UNFAIR-advantage.md

MCP工具

transcribe_video

将来自1000多个平台或本地视频文件的视频转录为文本。

参数：

• url （必填）：来自任何支持平台的视频URL或本地视频文件（mp4、avi、mov、mkv等）的路径
• output_dir （可选）：输出目录路径
• model （可选）：Whisper型号-“微型”、“基础”（默认）、“小型”、“中型”、“大型”
• language （可选）：语言代码（ISO 639-1：“en”、“es”、“fr”等）或“auto”（默认）

型号比较：

list_transcripts

列出所有可用的转录本及其元数据。

参数：

• output_dir （可选）：要列出的目录

check_dependencies

验证是否安装了所有必需的依赖项。

list_supported_sites

列出所有1000+支持的视频平台。

配置示例

克劳德代码（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "video-transcriber": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "video-transcriber-mcp"]
    }
  }
}

来自GitHub（最新）

{
  "mcpServers": {
    "video-transcriber": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:nhatvu148/video-transcriber-mcp"]
    }
  }
}

本地开发

{
  "mcpServers": {
    "video-transcriber": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "/absolute/path/to/video-transcriber-mcp"]
    }
  }
}

发展

设置

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Type check
npm run check

# Development mode (requires Bun)
bun run dev

# Clean build artifacts
npm run clean

项目结构

video-transcriber-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts          # MCP server implementation
│   └── transcriber.ts    # Core transcription logic
├── dist/                 # Built JavaScript (generated)
├── package.json          # Package configuration
├── tsconfig.json         # TypeScript configuration
├── LICENSE               # MIT License
└── README.md            # This file

脚本

出版

# Build the project
npm run build

# Test locally first
npx . --help

# Publish to npm (bump version first)
npm version patch  # or minor, major
npm publish

# Or publish from GitHub
# Push to GitHub and users can use:
# npx github:username/video-transcriber-mcp

故障排除

未安装依赖项

看 先决条件 以上部分为平台特定的安装说明。

npx找不到包

确保包装是：

• 发布到npm，OR
• 在GitHub上提供正确的package.json

TypeScript错误

npm run check

权限不足

构建过程会自动生成 dist/index.js 可通过 fix-shebang 脚本。

“不支持的URL”错误

yt-dlp可能不支持该平台。跑 list_supported_sites 查看所有支持的平台。

演出

*时间是近似的，取决于CPU速度和型号选择*

高级配置

定制Whisper型号

在工具调用参数中指定：

{
  "url": "https://youtube.com/watch?v=...",
  "model": "large"
}

自定义语言

指定语言代码：

{
  "url": "https://youtube.com/watch?v=...",
  "language": "es"
}

自定义输出目录

在工具调用中指定：

{
  "url": "https://youtube.com/watch?v=...",
  "output_dir": "/custom/path"
}

贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 如果适用，添加测试
5. 提交拉取请求

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 详细信息文件

TypeScript与Rust版本

这是 TypeScript版本 -非常适合：

• ✅ 使用npx快速设置（无需安装）
• ✅ 熟悉Node.js生态系统
• ✅ 易于修改和扩展
• ✅ 有利于学习和原型制作

考虑一下 Rust版本 如果你需要：

• 🚀 更快的转录 （使用耳语.cpp）
• 💾 降低内存使用率
• ⚡ 本地性能
• 📦 独立二进制 （不需要Node.js）

两个版本都支持相同的MCP协议，并且与Claude Code的工作方式相同！

链接

• 🦀 Rust版本 ← 为了获得更好的性能
• 问题
• 模型上下文协议

致谢

• OpenAI Whisper用于转录
• yt-dlp用于多平台视频下载（1000+站点）
• 模型上下文协议SDK
• 克劳德Anthropic

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由以下材料制成❤️ 对于MCP社区