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README

🚀 MCP 服务器用于 Transcripter 项目

本项目为 Transcripter 项目实现了一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器。此包提供了基于 MCP 标准开展 AI 驱动功能的工具与资源，助力项目在相关领域高效运作。

🚀 快速开始

本 MCP 服务器能为 Transcripter 项目提供 AI 驱动功能。使用前需确保满足相应需求，并完成安装、构建等操作。

✨ 主要特性

工具

test-api：对 API 端点进行测试并返回测试结果。
transcription-search：借助过滤和分页功能搜索转录内容。
transcription-summary：利用 AI 生成转录内容的摘要。

资源

transcription://{id}：可依据 ID 访问转录数据。
analysis://{id}：能按照 ID 访问分析数据。

📦 安装指南

需求

Node.js >= 18.0.0
npm >= 7.0.0

安装命令

npm install

构建命令

# 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

运行命令

# 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

测试命令

npm test

💻 使用示例

基础用法

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);
}

📚 详细文档

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 工具的实现代码。
src/resources/：MCP 资源提供程序的实现代码。
src/tests/：工具和资源的测试代码。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

zntl-mcp-server