Servidor MCP
Servidor MCP do transcript.im para agentes de IA
O servidor MCP do transcript.im dá a um cliente de IA uma ferramenta de transcrição que ele pode chamar diretamente. Aponte Claude, ChatGPT, Cursor ou OpenAI Agent Builder para o servidor, informe uma chave de API e o modelo poderá obter a transcrição de um link público, iniciar um lote, exportar legendas ou pesquisar no YouTube sem navegador e sem uma integração personalizada. É um endpoint HTTP remoto, então um cliente hospedado precisa apenas da URL e de uma chave, não de uma instalação local.
- Um endpoint remoto em
https://mcp.transcript.im/mcp, autenticado com sua chave de API: nada para instalar. - Onze ferramentas para transcrições, lotes, exportações, descoberta do YouTube e uso.
- Sem ferramentas de IA: seu cliente já executa o modelo; o servidor fornece as transcrições e os dados da plataforma.
- A mesma conta e o mesmo pipeline de extração que você já usa pela REST API.
- Transcrições longas são divididas em blocos com um token de página para que um único resultado não inunde a janela de contexto.
O que o servidor MCP do transcript.im faz
O Model Context Protocol permite que um cliente descubra e chame as ferramentas que um servidor publica. O servidor MCP do transcript.im usa essa superfície para uma única tarefa: transformar um link público de vídeo ou áudio em uma transcrição e responder às perguntas sobre a plataforma que a cercam. Um cliente chama get_transcript com uma URL; o servidor chega ao pipeline de extração do transcript.im, usa as legendas do criador quando existem e recorre à transcrição com IA quando não existem.
- Extração de transcrições como ferramenta: uma chamada transforma um link em texto com carimbos de data e hora.
- Também descoberta do YouTube: pesquise vídeos, resolva canais, liste envios e itens de playlists e leia os metadados das legendas.
- Lotes e exportações: coloque muitos links na fila e depois exporte o conjunto finalizado.
- Sem modelo dentro: o servidor devolve dados; o cliente decide o que fazer com eles.
Ferramentas que seu agente pode chamar
Transcrições
get_transcript extrai uma transcrição de uma URL ou lê o próximo bloco de uma longa, e get_transcript_info devolve os metadados de um vídeo e as faixas de legenda que a API consegue resolver antes de você se comprometer com uma extração. Juntas, elas permitem que um agente decida se vale a pena transcrever um vídeo, solicite uma prioridade de idioma que realmente precisa e busque o texto com ou sem carimbos de data e hora.
Lotes e exportações
create_batch inicia uma execução a partir de uma lista de URLs, uma playlist ou um canal; get_batch informa o status, as contagens e a próxima página de itens; e export_batch transforma um lote finalizado em texto ou legendas. É assim que um agente processa todo o acervo de um criador em vez de um clipe por vez, e um link com falha é informado separadamente em vez de descartar o restante.
Descoberta do YouTube
search_video encontra vídeos ou canais por assunto, get_channel resolve um handle ou uma URL, list_channel_video lista os envios de um canal, list_playlist_item percorre uma playlist e list_caption lê os metadados das legendas de um vídeo e o texto da transcrição. São as ferramentas que um agente usa para pesquisar um nicho, conferir o que um criador publicou e escolher a fonte certa antes de transcrever qualquer coisa.
Conta
get_usage informa o resumo de uso da conta, para que um agente veja o que a conta já usou antes de se comprometer com um lote grande ou um canal longo, em vez de descobrir um limite no meio de uma execução.
Conecte o cliente que você já usa
Claude
Adicione o servidor remoto como conector personalizado ou registre-o pela linha de comando. O Claude negocia com o servidor MCP, expõe suas ferramentas à conversa e as mantém disponíveis entre turnos, então você pode pedir uma transcrição em linguagem natural e pedir um resumo em seguida sem repetir o link.
ChatGPT
Adicione um conector MCP e escolha a autenticação por chave de API. O ChatGPT então chama as ferramentas de transcrição como qualquer outro app conectado, o que significa que um link de vídeo colado no chat pode virar texto legível que o modelo cita, traduz ou analisa.
Cursor e outros editores
Aponte a configuração mcpServers do editor para a URL remota com sua chave de API. O agente do editor poderá então transcrever um link e escrever o resultado direto no seu projeto ou nas suas notas.
OpenAI Agent Builder
Adicione uma ferramenta MCP com a URL do servidor e uma credencial Bearer, e o agente poderá usar transcrições como uma etapa dentro de um fluxo maior, alimentando o texto para o que vier depois sem um conector personalizado.
Conectar e autenticar
O servidor é um endpoint HTTP remoto, então conectar um cliente é uma URL e uma chave, não uma instalação.
- HTTP remoto: adicione
https://mcp.transcript.im/mcpao seu cliente MCP; nada precisa rodar na sua máquina. - Chave de API: envie a chave como
Authorization: Bearer <key>oux-api-key; o servidor a repassa à REST API, então valem a mesma conta e as mesmas permissões. - Descoberta de ferramentas: o endpoint responde a solicitações de descoberta do MCP, então um cliente pode enumerar as ferramentas que ele expõe antes de chamar uma.
- Mesmos resultados: as ferramentas, o fatiamento e os erros correspondem ao que a mesma conta recebe da REST API, então o comportamento não depende do cliente.
Transcrições longas continuam gerenciáveis
Uma gravação de duas horas pode gerar muito mais texto do que um modelo deveria receber em um único resultado de ferramenta, então o servidor devolve transcrições longas em blocos limitados. Cada bloco informa truncated: true e um nextPageToken opaco; chamar get_transcript de novo apenas com esse token devolve o próximo bloco, e o agente repete até esgotar a transcrição.
- Resultados limitados: cada bloco tem um teto para que um único resultado não inunde a janela de contexto nem empurre o raciocínio anterior para fora dela.
- Paginação sem estado: o token carrega a posição e nenhuma sessão do servidor é mantida entre as chamadas, então qualquer réplica pode servir o próximo bloco.
- Paginação JSON: uma transcrição JSON pagina por segmento, então um consumidor estruturado mantém o esquema que espera enquanto percorre o texto.
- Sondagem de jobs: um vídeo sem legendas devolve um id de job, e o agente o sonda até a transcrição ficar pronta.
- Início legível: o primeiro bloco basta para responder a uma pergunta sobre a abertura, então um acompanhamento curto não precisa trazer a transcrição inteira.
Erros sobre os quais seu agente pode agir
Quando uma chamada de ferramenta falha, o servidor devolve um erro MCP com texto legível em vez de um rastreamento de pilha. Detalhes estruturados viajam com o resultado para que o agente possa se recuperar em vez de adivinhar: um code, um status HTTP, uma upgradeUrl quando um limite é atingido e availableLanguages quando o idioma solicitado não está disponível. Isso transforma um beco sem saída em uma próxima ação: tentar outro idioma, escolher um link diferente ou mostrar o limite para a pessoa na conversa. Um modelo que consegue ler o motivo de uma falha pode corrigir a própria próxima tentativa, que é a diferença entre um agente que tenta de novo com proveito e um que fica em loop na mesma chamada quebrada.
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Perguntas frequentes sobre o servidor MCP
O que é o servidor MCP do transcript.im?
O servidor MCP do transcript.im é uma superfície de Model Context Protocol que expõe a extração de transcrições, os jobs em lote, as exportações e a descoberta do YouTube como ferramentas que um cliente de IA pode chamar.
Quais clientes podem se conectar ao servidor MCP do transcript.im?
Claude, ChatGPT, Cursor, OpenAI Agent Builder e qualquer outro cliente MCP podem se conectar ao endpoint HTTP remoto com uma chave de API.
O servidor MCP do transcript.im inclui ferramentas de IA?
Não. O servidor expõe deliberadamente apenas dados e ferramentas de extração, porque o cliente já executa o modelo que resume ou reescreve o resultado.
Como um agente obtém uma transcrição de um link de vídeo?
Ele chama a ferramenta de transcrição com o link; o servidor usa as legendas existentes primeiro, recorre à transcrição com IA quando não há nenhuma e devolve texto com carimbos de data e hora.
Como o servidor MCP lida com transcrições longas?
Elas são devolvidas em blocos limitados. Cada resultado carrega um indicador de truncamento e um token de página, e o agente chama a ferramenta de novo com esse token para ler o próximo bloco.
Um agente pode rodar um lote pelo servidor MCP do transcript.im?
Sim. As ferramentas de lote aceitam uma lista de URLs, uma playlist ou um canal, informam status e contagens, e exportam o conjunto finalizado como texto ou legendas.
O servidor MCP do transcript.im funciona com a busca do YouTube e canais?
Sim. Ferramentas dedicadas cobrem a busca de vídeos e canais, a resolução de canais, os envios de um canal, os itens de playlists e os metadados das legendas.
Como o servidor MCP autentica um cliente?
Ele aceita uma chave de API como token Bearer ou cabeçalho x-api-key e a repassa à REST API, então suas chamadas caem na mesma conta que uma solicitação direta à API.
Conecte o servidor MCP do transcript.im
Adicione a URL do servidor ao seu cliente MCP, informe uma chave de API e peça uma transcrição ao seu agente.