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title: "AI एजेंट्स के लिए ट्रांसक्रिप्ट MCP सर्वर"
description: "Claude, ChatGPT, Cursor या OpenAI Agent Builder को transcript.im MCP सर्वर से जोड़ें और अपने एजेंट को tools के रूप में ट्रांसक्रिप्ट, बैच और YouTube discovery दें।"
canonical: "https://transcript.im/hi/mcp"
markdown: "https://transcript.im/hi/mcp.md"
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# AI एजेंट्स के लिए ट्रांसक्रिप्ट MCP सर्वर

Claude, ChatGPT, Cursor या OpenAI Agent Builder को transcript.im MCP सर्वर से जोड़ें और अपने एजेंट को tools के रूप में ट्रांसक्रिप्ट, बैच और YouTube discovery दें।

## लिंक

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transcript.im MCP सर्वर एक AI क्लाइंट को सीधे कॉल करने लायक ट्रांसक्रिप्ट टूल देता है। Claude, ChatGPT, Cursor या OpenAI Agent Builder को सर्वर की ओर इंगित करें, API key दें, और मॉडल बिना ब्राउज़र और बिना कस्टम इंटीग्रेशन के किसी सार्वजनिक लिंक से ट्रांसक्रिप्ट निकाल सकता है, बैच शुरू कर सकता है, सबटाइटल एक्सपोर्ट कर सकता है या YouTube सर्च कर सकता है। यह एक रिमोट HTTP endpoint है, इसलिए होस्टेड क्लाइंट को लोकल इंस्टॉल की जगह सिर्फ़ URL और एक key चाहिए।

- `https://mcp.transcript.im/mcp` पर एक रिमोट endpoint, जो आपकी API key से ऑथेंटिकेट होता है — कुछ भी इंस्टॉल करने की ज़रूरत नहीं।
- ट्रांसक्रिप्ट, बैच, एक्सपोर्ट, YouTube discovery और usage के लिए 11 tools।
- कोई AI tool नहीं — मॉडल तो आपका क्लाइंट ही चलाता है; सर्वर ट्रांसक्रिप्ट और प्लेटफ़ॉर्म डेटा देता है।
- वही अकाउंट और extraction pipeline जो आप पहले से REST API के ज़रिए इस्तेमाल करते हैं।
- लंबे ट्रांसक्रिप्ट्स को page token के साथ chunk किया जाता है ताकि एक result context window को भर न दे।

## transcript.im MCP सर्वर क्या करता है

Model Context Protocol एक क्लाइंट को सर्वर द्वारा पब्लिश किए गए tools खोजने और कॉल करने देता है। transcript.im MCP सर्वर उसी surface का इस्तेमाल एक काम के लिए करता है: किसी सार्वजनिक वीडियो या ऑडियो लिंक को ट्रांसक्रिप्ट में बदलना, और उससे जुड़े प्लेटफ़ॉर्म सवालों के जवाब देना। क्लाइंट एक URL के साथ `get_transcript` कॉल करता है; सर्वर transcript.im extraction pipeline तक पहुँचता है, क्रिएटर के captions होने पर उन्हें इस्तेमाल करता है, और न होने पर AI transcription पर चला जाता है।

चूँकि भारी काम सर्वर पर होता है, क्लाइंट को अपना डाउनलोडर, browser automation stack या speech-to-text मॉडल नहीं चाहिए। उसे बस एक tool call चाहिए। MCP transcript सर्वर के लिए यही फिट है: मॉडल तो पहले से ही यहाँ होने की वजह है, इसलिए सर्वर सिर्फ़ डेटा पर ध्यान देता है।

- एक tool के रूप में ट्रांसक्रिप्ट extraction — एक ही कॉल लिंक को timestamp वाले टेक्स्ट में बदल देती है।
- YouTube discovery भी — वीडियो सर्च करें, चैनल resolve करें, uploads और playlist items की लिस्ट बनाएँ, और caption metadata पढ़ें।
- बैच और एक्सपोर्ट — कई लिंक कतार में लगाएँ, फिर तैयार सेट एक्सपोर्ट करें।
- अंदर कोई मॉडल नहीं — सर्वर डेटा लौटाता है; उसका क्या करना है यह क्लाइंट तय करता है।

## आपका एजेंट जो tools कॉल कर सकता है

### ट्रांसक्रिप्ट्स

`get_transcript` किसी URL से ट्रांसक्रिप्ट निकालता है या किसी लंबे ट्रांसक्रिप्ट का अगला chunk पढ़ता है, और `get_transcript_info` extraction तय करने से पहले किसी वीडियो का metadata और वे caption tracks लौटाता है जिन्हें API उसके लिए resolve कर सकता है। दोनों मिलकर एजेंट को यह तय करने देते हैं कि कोई वीडियो ट्रांसक्राइब करने लायक है या नहीं, वह अपनी ज़रूरत की language priority माँग सकता है, और फिर timestamps के साथ या बिना शब्द निकाल सकता है।

### बैच और एक्सपोर्ट

`create_batch` किसी URL लिस्ट, playlist या चैनल से एक run शुरू करता है, `get_batch` status, counts और items का अगला page बताता है, और `export_batch` पूरे हो चुके बैच को टेक्स्ट या सबटाइटल में बदलता है। इसी तरह एजेंट एक-एक क्लिप की जगह पूरे क्रिएटर का backlog प्रोसेस करता है, और एक फेल लिंक अलग से रिपोर्ट होता है, बाकी को छोड़ नहीं दिया जाता।

### YouTube Discovery

`search_video` टॉपिक से वीडियो या चैनल ढूँढता है, `get_channel` किसी handle या URL को resolve करता है, `list_channel_video` किसी चैनल के uploads की लिस्ट देता है, `list_playlist_item` किसी playlist पर चलता है, और `list_caption` किसी वीडियो का caption metadata और ट्रांसक्रिप्ट टेक्स्ट पढ़ता है। ये वे tools हैं जिनसे एजेंट किसी niche पर रिसर्च करता है, देखता है कि क्रिएटर ने क्या पब्लिश किया है, और कुछ भी ट्रांसक्राइब करने से पहले सही सोर्स चुनता है।

### अकाउंट

`get_usage` अकाउंट का usage summary बताता है, ताकि एजेंट किसी बड़े बैच या लंबे चैनल पर लगने से पहले देख सके कि अकाउंट पहले क्या इस्तेमाल कर चुका है, बजाय इसके कि run के बीच में ही limit का पता चले।

## उसी क्लाइंट को जोड़ें जो आप पहले से इस्तेमाल करते हैं

### Claude

रिमोट सर्वर को custom connector के रूप में जोड़ें, या command line से register करें। Claude MCP सर्वर से बातचीत करता है, उसके tools को conversation में उपलब्ध कराता है, और turns के बीच उन्हें बनाए रखता है, इसलिए आप सीधी भाषा में ट्रांसक्रिप्ट माँग सकते हैं और लिंक दोहराए बिना सारांश की रिक्वेस्ट कर सकते हैं।

### ChatGPT

एक MCP connector जोड़ें और API key authentication चुनें। फिर ChatGPT किसी भी अन्य connected ऐप की तरह ट्रांसक्रिप्ट tools कॉल करता है, जिसका मतलब है कि चैट में पेस्ट किया गया वीडियो लिंक पढ़ने लायक टेक्स्ट बन सकता है जिसे मॉडल quote, translate या उस पर विचार कर सकता है।

### Cursor और अन्य एडिटर

एडिटर के `mcpServers` कॉन्फ़िगरेशन को अपनी API key के साथ रिमोट URL की ओर सेट करें। फिर एडिटर का एजेंट किसी लिंक को ट्रांसक्राइब करके नतीजा सीधे आपके project या notes में लिख सकता है।

### OpenAI Agent Builder

सर्वर URL और Bearer credential के साथ एक MCP tool जोड़ें, और एजेंट ट्रांसक्रिप्ट्स को एक बड़े workflow के एक step के रूप में इस्तेमाल कर सकता है, बिना custom connector के टेक्स्ट को अगले step तक पहुँचाता है।

## कनेक्ट करें और ऑथेंटिकेट करें

सर्वर एक रिमोट HTTP endpoint है, इसलिए क्लाइंट जोड़ना इंस्टॉल की जगह बस URL और key है।

- रिमोट HTTP — अपने MCP क्लाइंट में `https://mcp.transcript.im/mcp` जोड़ें; आपकी मशीन पर कुछ चलाने की ज़रूरत नहीं।
- API key — key को `Authorization: Bearer <key>` या `x-api-key` के रूप में भेजें; सर्वर इसे REST API तक पहुँचाता है, इसलिए वही अकाउंट और permissions लागू होती हैं।
- Tool discovery — endpoint MCP discovery requests का जवाब देता है, इसलिए क्लाइंट किसी tool को कॉल करने से पहले उन सबकी गिनती कर सकता है जिन्हें वह एक्सपोज़ करता है।
- वही नतीजे — tools, chunking और errors वही हैं जो वही अकाउंट REST API से पाता है, इसलिए behavior क्लाइंट पर निर्भर नहीं करता।

## लंबे ट्रांसक्रिप्ट्स संभाले रहते हैं

दो घंटे की रिकॉर्डिंग एक tool result में मॉडल को मिलने लायक टेक्स्ट से कहीं ज़्यादा पैदा कर सकती है, इसलिए सर्वर लंबे ट्रांसक्रिप्ट्स को सीमित chunks में लौटाता है। हर chunk `truncated: true` और एक opaque `nextPageToken` बताता है; सिर्फ़ उसी token के साथ `get_transcript` दोबारा कॉल करने पर अगला chunk मिलता है, और एजेंट तब तक दोहराता है जब तक ट्रांसक्रिप्ट खत्म न हो जाए।

- सीमित नतीजे — हर chunk पर कैप होता है ताकि एक tool result context window को भर न दे या पहले की reasoning को बाहर न धकेल दे।
- Stateless paging — token ही position लिए चलता है, और calls के बीच कोई server session नहीं रखा जाता, इसलिए कोई भी replica अगला chunk दे सकता है।
- JSON pagination — एक JSON ट्रांसक्रिप्ट segment के हिसाब से page करता है, इसलिए structured consumer टेक्स्ट पर चलते हुए भी अपेक्षित schema बनाए रख सकता है।
- Job polling — बिना captions वाला वीडियो एक job id लौटाता है, और एजेंट तब तक उसे poll करता है जब तक ट्रांसक्रिप्ट तैयार न हो जाए।
- पढ़ने लायक शुरुआत — शुरुआत के बारे में सवाल का जवाब देने के लिए पहला chunk ही काफ़ी है, इसलिए छोटे follow-up के लिए पूरा ट्रांसक्रिप्ट खींचना नहीं पड़ता।

## वे errors जिन पर आपका एजेंट कार्रवाई कर सकता है

जब कोई tool call फेल होती है, तो सर्वर stack trace की जगह पढ़ने लायक टेक्स्ट के साथ एक MCP error लौटाता है। structured details नतीजे के साथ आती हैं ताकि एजेंट अंदाज़ा लगाने की जगह सुधार कर सके: एक `code`, एक HTTP `status`, limit पहुँचने पर एक `upgradeUrl`, और माँगी गई language उपलब्ध न होने पर `availableLanguages`। यह एक बंद रास्ते को अगली कार्रवाई में बदल देता है — कोई दूसरी language आज़माएँ, कोई और लिंक चुनें, या conversation में मौजूद व्यक्ति तक limit पहुँचाएँ। जो मॉडल फेल होने की वजह पढ़ सकता है, वह अपनी अगली कोशिश खुद ठीक कर सकता है, और यही फ़र्क़ है एक ऐसे एजेंट में जो काम की retry करता है और एक उसमें जो उसी टूटी call पर लूप करता रहता है।

## संबंधित

- [REST API](/hi/api)
- [Agent Skills](/hi/skills)
- [API documentation](/docs)
- [YouTube ट्रांसक्रिप्ट](/hi/youtube-transcript)
- [YouTube video summarizer](/hi/youtube-video-summarizer)
- [YouTube subtitle generator](/hi/youtube-subtitle-generator)
- [YouTube subtitle downloader](/hi/youtube-subtitle-downloader)
- [YouTube channel transcript](/hi/youtube-channel-transcript)
- [YouTube playlist transcript](/hi/youtube-playlist-transcript)
## MCP सर्वर अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

### transcript.im MCP सर्वर क्या है?

transcript.im MCP सर्वर एक Model Context Protocol सतह है जो ट्रांसक्रिप्ट एक्सट्रैक्शन, बैच जॉब, एक्सपोर्ट और YouTube डिस्कवरी को ऐसे टूल्स के रूप में उपलब्ध कराता है जिन्हें कोई AI क्लाइंट कॉल कर सकता है।

### कौन-कौन से क्लाइंट transcript.im MCP सर्वर से कनेक्ट हो सकते हैं?

Claude, ChatGPT, Cursor, OpenAI Agent Builder और कोई भी अन्य MCP क्लाइंट एक API key के साथ रिमोट HTTP endpoint से कनेक्ट हो सकता है।

### क्या transcript.im MCP सर्वर में AI टूल्स शामिल हैं?

नहीं। सर्वर जानबूझकर सिर्फ़ डेटा और एक्सट्रैक्शन टूल्स उपलब्ध कराता है, क्योंकि सारांश बनाने या नतीजे को दोबारा लिखने वाला मॉडल पहले से ही क्लाइंट पर चल रहा होता है।

### कोई एजेंट वीडियो लिंक से ट्रांसक्रिप्ट कैसे पाता है?

यह लिंक के साथ ट्रांसक्रिप्ट टूल को कॉल करता है; सर्वर पहले मौजूद कैप्शन इस्तेमाल करता है, उपलब्ध न होने पर AI ट्रांसक्रिप्शन पर चला जाता है, और टाइमस्टैम्प वाला टेक्स्ट लौटाता है।

### MCP सर्वर लंबे ट्रांसक्रिप्ट को कैसे संभालता है?

इन्हें सीमित चंक्स में लौटाया जाता है। हर नतीजे के साथ एक truncation flag और एक page token होता है, और एजेंट अगला चंक पढ़ने के लिए उसी token के साथ टूल को दोबारा कॉल करता है।

### क्या कोई एजेंट transcript.im MCP सर्वर के ज़रिए बैच चला सकता है?

हाँ। बैच टूल्स URLs की एक लिस्ट, कोई playlist या कोई चैनल लेते हैं, स्टेटस और काउंट बताते हैं, और तैयार सेट को टेक्स्ट या सबटाइटल के रूप में एक्सपोर्ट करते हैं।

### क्या transcript.im MCP सर्वर YouTube सर्च और चैनल्स के साथ काम करता है?

हाँ। समर्पित टूल्स वीडियो और चैनल सर्च, चैनल रिज़ॉल्यूशन, चैनल अपलोड, playlist आइटम और कैप्शन मेटाडेटा को कवर करते हैं।

### MCP सर्वर क्लाइंट को कैसे ऑथेंटिकेट करता है?

यह API key को Bearer token या `x-api-key` हेडर के रूप में स्वीकार करता है और उसे REST API तक भेज देता है, इसलिए इसकी कॉल्स सीधे API रिक्वेस्ट की तरह उसी अकाउंट पर पहुँचती हैं।

## transcript.im MCP सर्वर कनेक्ट करें

अपने MCP क्लाइंट में सर्वर URL जोड़ें, एक API key दें, और अपने एजेंट से ट्रांसक्रिप्ट माँगें।

- [API key बनाएँ](/app/account/api-keys)
- [API contract पढ़ें](/docs)