Server MCP
Server MCP di transcript.im per agenti IA
Il server MCP di transcript.im offre a un client IA uno strumento di trascrizione che può chiamare direttamente. Punta Claude, ChatGPT, Cursor o OpenAI Agent Builder verso il server, fornisci una chiave API e il modello potrà recuperare la trascrizione da un link pubblico, avviare un batch, esportare sottotitoli o cercare su YouTube senza browser e senza un'integrazione personalizzata. È un endpoint HTTP remoto, quindi un client ospitato ha bisogno solo dell'URL e di una chiave, non di un'installazione locale.
- Un endpoint remoto su
https://mcp.transcript.im/mcp, autenticato con la tua chiave API: niente da installare. - Undici strumenti per trascrizioni, batch, esportazioni, scoperta di YouTube e utilizzo.
- Nessuno strumento IA: il tuo client esegue già il modello; il server fornisce le trascrizioni e i dati della piattaforma.
- Lo stesso account e la stessa pipeline di estrazione che già usi tramite la REST API.
- Le trascrizioni lunghe sono suddivise in blocchi con un token di pagina, così un singolo risultato non inonda la finestra di contesto.
Che cosa fa il server MCP di transcript.im
Il Model Context Protocol consente a un client di scoprire e chiamare gli strumenti pubblicati da un server. Il server MCP di transcript.im usa questa superficie per un solo compito: trasformare un link pubblico di video o audio in una trascrizione e rispondere alle domande sulla piattaforma che la circondano. Un client chiama get_transcript con un URL; il server raggiunge la pipeline di estrazione di transcript.im, usa i sottotitoli del creator quando esistono e ricorre alla trascrizione IA quando non ci sono.
- Estrazione della trascrizione come strumento: una chiamata trasforma un link in testo con timestamp.
- Anche scoperta di YouTube: cerca video, risolvi canali, elenca caricamenti ed elementi delle playlist e leggi i metadati dei sottotitoli.
- Batch ed esportazioni: metti in coda molti link, poi esporta l'insieme finito.
- Nessun modello dentro: il server restituisce dati; il client decide cosa farne.
Strumenti che il tuo agente può chiamare
Trascrizioni
get_transcript estrae una trascrizione da un URL o legge il blocco successivo di una lunga, e get_transcript_info restituisce i metadati di un video e le tracce di sottotitoli che l'API riesce a risolvere prima che tu ti impegni in un'estrazione. Insieme permettono a un agente di valutare se vale la pena trascrivere un video, chiedere una priorità di lingua che serve davvero e poi recuperare il testo con o senza timestamp.
Batch ed esportazioni
create_batch avvia un'esecuzione da un elenco di URL, una playlist o un canale; get_batch riporta stato, conteggi e la pagina successiva di elementi; e export_batch trasforma un batch finito in testo o sottotitoli. È così che un agente elabora l'intero catalogo di un creator invece di una clip alla volta, e un link fallito viene segnalato a parte invece di scartare il resto.
Scoperta di YouTube
search_video trova video o canali per argomento, get_channel risolve un handle o un URL, list_channel_video elenca i caricamenti di un canale, list_playlist_item percorre una playlist e list_caption legge i metadati dei sottotitoli di un video e il testo della trascrizione. Sono gli strumenti con cui un agente esplora una nicchia, controlla cosa ha pubblicato un creator e sceglie la fonte giusta prima di trascrivere qualsiasi cosa.
Account
get_usage riporta il riepilogo di utilizzo dell'account, così un agente vede quanto l'account ha già usato prima di impegnarsi in un batch grande o in un canale lungo, invece di scoprire un limite a metà esecuzione.
Collega il client che già usi
Claude
Aggiungi il server remoto come connettore personalizzato oppure registralo da riga di comando. Claude negozia il server MCP, espone i suoi strumenti alla conversazione e li mantiene disponibili tra i turni, così puoi chiedere una trascrizione in linguaggio naturale e subito dopo un riassunto senza ripetere il link.
ChatGPT
Aggiungi un connettore MCP e scegli l'autenticazione con chiave API. ChatGPT chiama allora gli strumenti di trascrizione come qualsiasi altra app collegata: un link video incollato in chat può diventare testo leggibile che il modello cita, traduce o analizza.
Cursor e altri editor
Punta la configurazione mcpServers dell'editor all'URL remoto con la tua chiave API. L'agente dell'editor può quindi trascrivere un link e scrivere il risultato direttamente nel tuo progetto o nelle tue note.
OpenAI Agent Builder
Aggiungi uno strumento MCP con l'URL del server e una credenziale Bearer, e l'agente potrà usare le trascrizioni come passaggio dentro un flusso più ampio, passando il testo a ciò che segue senza un connettore personalizzato.
Connettersi e autenticarsi
Il server è un endpoint HTTP remoto, quindi collegare un client è un URL e una chiave, non un'installazione.
- HTTP remoto: aggiungi
https://mcp.transcript.im/mcpal tuo client MCP; non deve girare nulla sulla tua macchina. - Chiave API: invia la chiave come
Authorization: Bearer <key>ox-api-key; il server la inoltra alla REST API, quindi valgono lo stesso account e gli stessi permessi. - Scoperta degli strumenti: l'endpoint risponde alle richieste di scoperta MCP, così un client può enumerare gli strumenti esposti prima di chiamarne uno.
- Stessi risultati: strumenti, suddivisione in blocchi ed errori corrispondono a ciò che lo stesso account riceve dalla REST API, quindi il comportamento non dipende dal client.
Le trascrizioni lunghe restano gestibili
Una registrazione di due ore può produrre molto più testo di quanto un modello dovrebbe ricevere in un singolo risultato di uno strumento, quindi il server restituisce le trascrizioni lunghe in blocchi limitati. Ogni blocco segnala truncated: true e un nextPageToken opaco; richiamare get_transcript con il solo token restituisce il blocco successivo, e l'agente ripete finché la trascrizione non è esaurita.
- Risultati limitati: ogni blocco ha un tetto, così un singolo risultato non inonda la finestra di contesto né scarta il ragionamento precedente.
- Paginazione senza stato: il token porta la posizione e tra una chiamata e l'altra non viene conservata alcuna sessione del server, quindi qualsiasi replica può servire il blocco successivo.
- Paginazione JSON: una trascrizione JSON pagina per segmento, così un consumatore strutturato mantiene lo schema che si aspetta mentre scorre il testo.
- Polling dei job: un video senza sottotitoli restituisce un id di job, e l'agente lo interroga finché la trascrizione è pronta.
- Inizio leggibile: il primo blocco basta a rispondere a una domanda sull'avvio, quindi un breve seguito non deve recuperare l'intera trascrizione.
Errori su cui il tuo agente può agire
Quando una chiamata a uno strumento fallisce, il server restituisce un errore MCP con testo leggibile invece di uno stack trace. Dettagli strutturati viaggiano con il risultato, così l'agente può riprendersi invece di indovinare: un code, uno status HTTP, una upgradeUrl quando si raggiunge un limite e availableLanguages quando la lingua richiesta non è disponibile. Questo trasforma un vicolo cieco in un'azione successiva: provare un'altra lingua, scegliere un link diverso o mostrare il limite alla persona nella conversazione. Un modello che sa leggere il motivo di un fallimento può correggere il proprio tentativo successivo, ed è la differenza tra un agente che riprova con profitto e uno che resta in loop sulla stessa chiamata rotta.
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Domande frequenti sul server MCP
Che cos'è il server MCP di transcript.im?
Il server MCP di transcript.im è una superficie Model Context Protocol che espone l'estrazione di trascrizioni, i job in batch, le esportazioni e la scoperta di YouTube come strumenti che un client IA può chiamare.
Quali client possono collegarsi al server MCP di transcript.im?
Claude, ChatGPT, Cursor, OpenAI Agent Builder e qualsiasi altro client MCP possono collegarsi all'endpoint HTTP remoto con una chiave API.
Il server MCP di transcript.im include strumenti IA?
No. Il server espone deliberatamente solo dati e strumenti di estrazione, perché il client esegue già il modello che riassume o riscrive il risultato.
Come ottiene un agente la trascrizione da un link video?
Chiama lo strumento di trascrizione con il link; il server usa prima i sottotitoli esistenti, ricorre alla trascrizione IA quando non ce ne sono e restituisce testo con timestamp.
Come gestisce il server MCP le trascrizioni lunghe?
Vengono restituite in blocchi limitati. Ogni risultato porta un indicatore di troncamento e un token di pagina, e l'agente richiama lo strumento con quel token per leggere il blocco successivo.
Un agente può eseguire un batch tramite il server MCP di transcript.im?
Sì. Gli strumenti per i batch accettano un elenco di URL, una playlist o un canale, riportano stato e conteggi ed esportano l'insieme finito come testo o sottotitoli.
Il server MCP di transcript.im funziona con la ricerca di YouTube e i canali?
Sì. Strumenti dedicati coprono la ricerca di video e canali, la risoluzione dei canali, i caricamenti di un canale, gli elementi delle playlist e i metadati dei sottotitoli.
Come autentica un client il server MCP?
Accetta una chiave API come token Bearer o header x-api-key e la inoltra alla REST API, quindi le sue chiamate finiscono sullo stesso account di una richiesta API diretta.
Collega il server MCP di transcript.im
Aggiungi l'URL del server al tuo client MCP, fornisci una chiave API e chiedi una trascrizione al tuo agente.