Servidor MCP
Servidor MCP de transcript.im para agentes de IA
El servidor MCP de transcript.im le da a un cliente de IA una herramienta de transcripción que puede llamar directamente. Apunta Claude, ChatGPT, Cursor u OpenAI Agent Builder al servidor, proporciona una clave de API y el modelo podrá obtener la transcripción de un enlace público, iniciar un lote, exportar subtítulos o buscar en YouTube sin navegador y sin una integración a medida. Es un endpoint HTTP remoto, así que un cliente alojado solo necesita la URL y una clave, no una instalación local.
- Un endpoint remoto en
https://mcp.transcript.im/mcp, autenticado con tu clave de API: nada que instalar. - Once herramientas para transcripciones, lotes, exportaciones, descubrimiento de YouTube y uso.
- Sin herramientas de IA: tu cliente ya ejecuta el modelo; el servidor aporta las transcripciones y los datos de la plataforma.
- La misma cuenta y el mismo pipeline de extracción que ya usas a través de la REST API.
- Las transcripciones largas se dividen en fragmentos con un token de página para que un solo resultado no inunde la ventana de contexto.
Qué hace el servidor MCP de transcript.im
El Model Context Protocol permite a un cliente descubrir y llamar las herramientas que publica un servidor. El servidor MCP de transcript.im usa esa superficie para una sola tarea: convertir un enlace público de vídeo o audio en una transcripción y responder a las preguntas sobre la plataforma que la rodean. Un cliente llama a get_transcript con una URL; el servidor llega al pipeline de extracción de transcript.im, usa los subtítulos del creador cuando existen y recurre a la transcripción con IA cuando no.
- Extracción de transcripciones como herramienta: una llamada convierte un enlace en texto con marcas de tiempo.
- También descubrimiento de YouTube: busca vídeos, resuelve canales, lista subidas y elementos de listas de reproducción, y lee los metadatos de los subtítulos.
- Lotes y exportaciones: pon en cola muchos enlaces y luego exporta el conjunto terminado.
- Sin modelo dentro: el servidor devuelve datos; el cliente decide qué hacer con ellos.
Herramientas que tu agente puede llamar
Transcripciones
get_transcript extrae una transcripción de una URL o lee el siguiente fragmento de una larga, y get_transcript_info devuelve los metadatos de un vídeo y las pistas de subtítulos que la API puede resolver antes de que te comprometas a una extracción. Juntas permiten que un agente decida si merece la pena transcribir un vídeo, solicite una prioridad de idioma que realmente necesita y obtenga después el texto con o sin marcas de tiempo.
Lotes y exportaciones
create_batch inicia una ejecución a partir de una lista de URLs, una lista de reproducción o un canal; get_batch informa del estado, los recuentos y la siguiente página de elementos; y export_batch convierte un lote terminado en texto o subtítulos. Así es como un agente procesa todo el catálogo de un creador en lugar de un clip cada vez, y un enlace fallido se informa por separado en vez de descartar el resto.
Descubrimiento de YouTube
search_video encuentra vídeos o canales por tema, get_channel resuelve un handle o una URL, list_channel_video lista las subidas de un canal, list_playlist_item recorre una lista de reproducción y list_caption lee los metadatos de los subtítulos de un vídeo y su texto de transcripción. Son las herramientas que un agente usa para investigar un nicho, comprobar qué ha publicado un creador y elegir la fuente adecuada antes de transcribir nada.
Cuenta
get_usage informa del resumen de uso de la cuenta, para que un agente vea lo que la cuenta ya ha usado antes de comprometerse con un lote grande o un canal largo, en lugar de descubrir un límite a mitad de una ejecución.
Conecta el cliente que ya usas
Claude
Añade el servidor remoto como conector personalizado o regístralo desde la línea de comandos. Claude negocia con el servidor MCP, expone sus herramientas a la conversación y las mantiene disponibles entre turnos, así que puedes pedir una transcripción en lenguaje natural y pedir después un resumen sin repetir el enlace.
ChatGPT
Añade un conector MCP y elige la autenticación con clave de API. ChatGPT llama entonces a las herramientas de transcripción como a cualquier otra app conectada, lo que significa que un enlace de vídeo pegado en un chat puede convertirse en texto legible que el modelo cite, traduzca o analice.
Cursor y otros editores
Apunta la configuración mcpServers del editor a la URL remota con tu clave de API. El agente del editor podrá entonces transcribir un enlace y escribir el resultado directamente en tu proyecto o tus notas.
OpenAI Agent Builder
Añade una herramienta MCP con la URL del servidor y una credencial Bearer, y el agente podrá usar transcripciones como un paso dentro de un flujo mayor, alimentando el texto hacia lo que venga después sin un conector a medida.
Conectar y autenticar
El servidor es un endpoint HTTP remoto, así que conectar un cliente es una URL y una clave, no una instalación.
- HTTP remoto: añade
https://mcp.transcript.im/mcpa tu cliente MCP; nada tiene que ejecutarse en tu máquina. - Clave de API: envía la clave como
Authorization: Bearer <key>ox-api-key; el servidor la reenvía a la REST API, así que se aplican la misma cuenta y los mismos permisos. - Descubrimiento de herramientas: el endpoint responde a las solicitudes de descubrimiento de MCP, así que un cliente puede enumerar las herramientas que expone antes de llamar a una.
- Mismos resultados: las herramientas, el troceado y los errores coinciden con lo que recibe la misma cuenta desde la REST API, así que el comportamiento no depende del cliente.
Las transcripciones largas siguen siendo manejables
Una grabación de dos horas puede producir mucho más texto del que un modelo debería recibir en un único resultado de herramienta, así que el servidor devuelve las transcripciones largas en fragmentos acotados. Cada fragmento informa de truncated: true y un nextPageToken opaco; volver a llamar a get_transcript solo con ese token devuelve el siguiente fragmento, y el agente repite hasta agotar la transcripción.
- Resultados acotados: cada fragmento tiene un tope para que un solo resultado no inunde la ventana de contexto ni desplace el razonamiento anterior.
- Paginación sin estado: el token lleva la posición y no se guarda ninguna sesión del servidor entre llamadas, así que cualquier réplica puede servir el siguiente fragmento.
- Paginación JSON: una transcripción JSON pagina por segmento, de modo que un consumidor estructurado conserva el esquema que espera mientras recorre el texto.
- Sondeo de trabajos: un vídeo sin subtítulos devuelve un id de trabajo, y el agente lo sondea hasta que la transcripción está lista.
- Inicio legible: el primer fragmento basta para responder a una pregunta sobre el arranque, así que un seguimiento corto no tiene que traer toda la transcripción.
Errores sobre los que tu agente puede actuar
Cuando falla una llamada a una herramienta, el servidor devuelve un error MCP con texto legible en lugar de un volcado de pila. Los detalles estructurados viajan con el resultado para que el agente pueda recuperarse en vez de adivinar: un code, un status HTTP, una upgradeUrl cuando se alcanza un límite y availableLanguages cuando el idioma solicitado no está disponible. Eso convierte un callejón sin salida en una acción siguiente: probar otro idioma, elegir un enlace distinto o mostrar el límite a la persona en la conversación. Un modelo que puede leer el motivo de un fallo puede corregir su propio siguiente intento, que es la diferencia entre un agente que reintenta con provecho y uno que se queda en bucle con la misma llamada rota.
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Preguntas frecuentes sobre el servidor MCP
¿Qué es el servidor MCP de transcript.im?
El servidor MCP de transcript.im es una superficie de Model Context Protocol que expone la extracción de transcripciones, los trabajos por lotes, las exportaciones y el descubrimiento de YouTube como herramientas que un cliente de IA puede llamar.
¿Qué clientes pueden conectarse al servidor MCP de transcript.im?
Claude, ChatGPT, Cursor, OpenAI Agent Builder y cualquier otro cliente MCP pueden conectarse al endpoint HTTP remoto con una clave de API.
¿El servidor MCP de transcript.im incluye herramientas de IA?
No. El servidor expone deliberadamente solo datos y herramientas de extracción, porque el cliente ya ejecuta el modelo que resume o reescribe el resultado.
¿Cómo obtiene un agente una transcripción de un enlace de vídeo?
Llama a la herramienta de transcripción con el enlace; el servidor usa primero los subtítulos existentes, recurre a la transcripción con IA cuando no hay ninguno y devuelve texto con marcas de tiempo.
¿Cómo gestiona el servidor MCP las transcripciones largas?
Se devuelven en fragmentos acotados. Cada resultado lleva un indicador de truncamiento y un token de página, y el agente vuelve a llamar a la herramienta con ese token para leer el siguiente fragmento.
¿Puede un agente ejecutar un lote a través del servidor MCP de transcript.im?
Sí. Las herramientas de lotes aceptan una lista de URLs, una lista de reproducción o un canal, informan del estado y los recuentos, y exportan el conjunto terminado como texto o subtítulos.
¿El servidor MCP de transcript.im funciona con la búsqueda de YouTube y los canales?
Sí. Hay herramientas dedicadas para la búsqueda de vídeos y canales, la resolución de canales, las subidas de un canal, los elementos de listas de reproducción y los metadatos de subtítulos.
¿Cómo autentica el servidor MCP a un cliente?
Acepta una clave de API como token Bearer o cabecera x-api-key y la reenvía a la REST API, así que sus llamadas caen en la misma cuenta que una solicitud directa a la API.
Conecta el servidor MCP de transcript.im
Añade la URL del servidor a tu cliente MCP, proporciona una clave de API y pide a tu agente una transcripción.