OpenAI의 Whisper 및 GPT-4o 모델을 사용하여 고급 오디오 transcription 및 처리를 위한 모델 Context Protocol (MCP) 서버.

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개요

MCP Server Whisper는 OpenAI의 최신 정보 및 연설 서비스를 통해 오디오 파일을 처리하는 표준화 된 방법을 제공합니다. Model Context Protocol을 구현함으로써 Claude와 같은 AI Assistants가 오디오 처리 기능을 원활하게 상호 작용할 수 있습니다.

주요 특징:

• 🇨🇳 ** regex 패턴, 파일 메타데이터 필터링 및 분류 기능이있는 고급 파일 검색 **
• nam MCP-native 병렬 처리 - 동시에 여러 도구를 호출
• ܧFormat Conversion 지원되는 오디오 유형 사이
• ☸ ** 자동 압축 ** 대형 파일
• Multi **Multi-model transcription ** 모든 OpenAI 오디오 모델에 대한 지원
• ܧ️Interactive audio chat with GPT-4o 오디오 모델
• ️Enhanced transcription 전문 프롬프트 및 타임스탬프 지원

MCP Server Whisper

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Overview

MCP Server Whisper provides a standardized way to process audio files through OpenAI’s latest transcription and speech services. By implementing the Model Context Protocol, it enables AI assistants like Claude to seamlessly interact with audio processing capabilities.

Key features:

• 🔍 Advanced file searching with regex patterns, file metadata filtering, and sorting capabilities
• ⚡ MCP-native parallel processing - call multiple tools simultaneously
• 🔄 Format conversion between supported audio types
• 📦 Automatic compression for oversized files
• 🎯 Multi-model transcription with support for all OpenAI audio models
• 🗣️ Interactive audio chat with GPT-4o audio models
• ✏️ Enhanced transcription with specialized prompts and timestamp support
• 🎙️ Text-to-speech generation with customizable voices, instructions, and speed
• 📊 Comprehensive metadata including duration, file size, and format support
• 🚀 High-performance caching for repeated operations
• 🔒 Type-safe responses with Pydantic models for all tool outputs

Note: This project is unofficial and not affiliated with, endorsed by, or sponsored by OpenAI. It provides a Model Context Protocol interface to OpenAI’s publicly available APIs.

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/arcaputo3/mcp-server-whisper.git
cd mcp-server-whisper

# Using uv 
uv sync

# Set up pre-commit hooks
uv run pre-commit install

Environment Setup

Create a .env file based on the provided .env.example:

cp .env.example .env

Edit .env with your actual values:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
AUDIO_FILES_PATH=/path/to/your/audio/files

Note: Environment variables must be available at runtime. For local development with Claude, use a tool like dotenv-cli to load them (see Usage section below).

Usage

Local Development with Claude