MCP 服务器用于 Transcripter 项目

这是一个为 Transcripter 项目实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该包提供了使用 MCP 标准进行 AI 驱动功能的工具和资源。

功能

工具

• test-api: 测试 API 端点并返回结果
• transcription-search: 使用过滤和分页搜索转录内容
• transcription-summary: 使用 AI 生成转录内容的摘要

资源

• transcription://{id}: 按 ID 访问转录数据
• analysis://{id}: 按 ID 访问分析数据

需求

• Node.js >= 18.0.0
• npm >= 7.0.0

安装

npm install

构建

# 同时为 ESM 和 CommonJS 构建
npm run build

# 仅为 ESM 构建
npm run build:esm

# 仅为 CommonJS 构建
npm run build:cjs

运行

# 在默认端口 (3500) 上启动 MCP 服务器
npm run server

# 使用自定义端口启动 MCP 服务器
npm run server 4000

测试

npm test

使用示例

使用 test-api 工具

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client";
import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse";

async function testApiEndpoint() {
  // 连接到 MCP 服务器
  const transport = new SSEClientTransport("http://localhost:3500/sse", "http://localhost:3500/message");
  const client = new Client();
  await client.connect(transport);
  
  // 使用 test-api 工具
  const result = await client.tools.execute("test-api", {
    endpoint: "transcriptions",
    method: "GET",
  });
  
  console.log(result);
}

使用转录资源

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client";
import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse";

async function getTranscription(id: number) {
  // 连接到 MCP 服务器
  const transport = new SSEClientTransport("http://localhost:3500/sse", "http://localhost:3500/message");
  const client = new Client();
  await client.connect(transport);
  
  // 访问转录资源
  const transcription = await client.resources.get(`transcription://${id}`);
  
  console.log(transcription);
}

与 Transcripter 的集成

此 MCP 服务器与 Transcripter 项目集成，提供用于转录和分析的 AI 驱动功能。它作为标准化接口为 AI 模型交互服务。

项目结构

• src/cli.ts: 启动 MCP 服务器的命令行界面
• src/tools/: MCP 工具的实现
• src/resources/: MCP 资源提供程序的实现
• src/tests/: 工具和资源的测试

许可证

MIT