MCP Server Whisper

🚀 MCP 服務器耳語

MCP 服務器耳語 是一款強大的工具，藉助標準化協議與先進技術，能高效完成音頻處理和轉錄任務。它支持並行處理，可提升性能，還內置緩存機制加速重複操作，能為用戶提供高質量的音頻轉錄服務。

🚀 快速開始

想要快速使用 MCP 服務器耳語，你可以按照下面的步驟進行操作。

📦 安裝指南

使用 pip 安裝

pip install mcp-server-whisper

⚙️ 配置說明

系統要求

• Python 3.10 或更高版本
• Node.js (推薦 v16.24.0 或更高)
• Omi 屏幕錄製器（僅限 Mac）

安裝依賴項

npm install --save-exact \
  asyncio \
  fast-mcp \
  mcp-server-whisper \
  openai \
  pydub \
  ruff \
  mypy

💻 使用示例

基礎用法

from mcp_server_whisper import start

# 啟動 MCP 服務器耳語，默認配置
start()

# 或指定自定義音頻文件路徑
AUDIO_FILES_PATH = "/path/to/your/audio/files"
start(audio_files_path=AUDIO_FILES_PATH)

⚙️ 配置選項

MCP 服務器配置

通過創建 mcp_server_whisper_config.json 文件進行配置：

{
  "servers": {
    "whisper": {
      "host": "localhost",
      "port": 3001,
      "workers": 4,
      "max_body_size": "5mb"
    }
  },
  "openai": {
    "api_key": "your_openai_api_key",
    "model": "gpt-4o-transcribe",
    "temperature": 0.7
  }
}

🛠️ 開發工具

工具鏈

項目使用現代 Python 開發工具：

# 運行測試
pytest

# 帶覆蓋率的測試
pytest --cov=src

# 格式化代碼
ruff format src

# 檢查代碼風格
ruff check src

# 運行類型檢查（嚴格模式）
mypy --strict src

🏗️ 項目架構

關鍵組件

• MCP 協議：通過標準化的 MCP 工具接口暴露音頻處理功能。
• 並行處理：使用 asyncio 和批處理提升性能。
• 文件管理：實現音頻文件的檢測、驗證、轉換和壓縮。
• 豐富轉錄：藉助 OpenAI 的不同模型（包括 gpt-4o-transcribe）提供高質量轉錄。
• 優化性能：內置緩存機制以加速重複操作。

🤝 貢獻指南

如何貢獻

1. 在 GitHub 上 fork 倉庫
2. 創建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交代碼更改
4. 運行測試和檢查 (pytest && ruff check src && mypy --strict src)
5. 提交變更 (git commit -m 'Add some amazing feature')
6. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
7. 創建 Pull Request

📄 許可證

本項目遵循 MIT 許可證，具體內容詳見 LICENSE 文件。

🙏 致謝

感謝以下項目和技術：

• Model Context Protocol (MCP)：提供協議規範
• pydub：用於音頻處理
• OpenAI Whisper：用於音頻轉錄
• asyncio：異步編程支持
• fast-mcp：快速 MCP 實現