MLX Whisper MCP는 직렬 파일, base64 데이터 및 YouTube 비디오 입력을 지원하는 오디오 전사 기능을 제공하는 독립형 Python 기반 서버입니다. 고품질 MLX Whisper 모델을 활용하고 Apple Silicon Mac에 최적화되어 있으며, 종속성 관리를 자동화하고 디버깅을 위한 풍부한 콘솔을 제공합니다. 이는 로컬 워크플로 또는 애플리케이션에 음성-텍스트 기능을 통합하는 데 이상적입니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 11 2025
MLX Whisper MCP는 직렬 파일, base64 데이터 및 YouTube 비디오 입력을 지원하는 오디오 전사 기능을 제공하는 독립형 Python 기반 서버입니다. 고품질 MLX Whisper 모델을 활용하고 Apple Silicon Mac에 최적화되어 있으며, 종속성 관리를 자동화하고 디버깅을 위한 풍부한 콘솔을 제공합니다. 이는 로컬 워크플로 또는 애플리케이션에 음성-텍스트 기능을 통합하는 데 이상적입니다.
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Created by:
Apr 11 2025
Kachi O
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MLX Whisper MCP란?
이 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 Apple Silicon Mac에서 MLX Whisper를 사용하여 고품질 오디오 전사를 가능하게 합니다. 직접 오디오 파일 경로, base64 인코딩된 오디오 데이터 및 YouTube 비디오를 포함한 여러 입력 방법을 지원하여 다양한 전사 요구 사항에 적합합니다. 서버는 uv를 통해 종속성 설치를 자동화하고 임시 파일을 관리하며 원본 오디오와 함께 전사를 저장합니다. 고급 MLX Whisper large-v3-turbo 모델을 활용하여 정확한 전사를 제공하며, 특히 Mac 환경에서 로컬 음성 인식 기능을 요구하는 개발자들에게 원활하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
MLX Whisper MCP을 사용할 사람은?
- 로컬 음성-텍스트 솔루션이 필요한 개발자
- 오디오 전사 작업을 하는 연구원
- AI 프로젝트를 위해 Apple Silicon Mac을 사용하는 Mac 사용자
- 워크플로에 전사를 통합하는 팀
- 동영상의 전사가 필요한 콘텐츠 제작자
MLX Whisper MCP 사용 방법은?
- 1단계: Mac에 Python 3.12 이상을 설치합니다.
- 2단계: 다음 명령을 사용하여 서버를 실행합니다: `uv run mlx_whisper_mcp.py`.
- 3단계: API 호출 또는 클라이언트 통합을 통해 지원되는 도구인 `transcribe_file`, `transcribe_audio` 또는 `transcribe_youtube`를 사용합니다.
- 4단계: 파일 경로, base64 오디오 데이터 또는 YouTube URL과 같은 필요한 입력 매개변수를 제공합니다.
- 5단계: 입력과 함께 저장되는 텍스트 파일로서의 전사 출력을 받습니다.
- 6단계: 업데이트나 변경을 위해 서버를 필요에 따라 중지하거나 재시작합니다.
MLX Whisper MCP의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- transcribe_file: 디스크에서 오디오 파일을 전사합니다
- transcribe_audio: base64 인코딩된 오디오 데이터를 전사합니다
- download_youtube: YouTube 비디오를 다운로드합니다
- transcribe_youtube: YouTube 비디오를 다운로드하고 전사합니다
장점
- 유연성을 위한 여러 입력 형식 지원
- Apple Silicon Mac에 최적화
- 자동 종속성 관리
- MLX Whisper large-v3-turbo 모델을 사용한 고품질 전사
- 디버깅을 위한 풍부한 콘솔 출력
MLX Whisper MCP의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 로컬에서 팟캐스트나 인터뷰 전사
- YouTube의 비디오 콘텐츠 전사의 자동화
- Mac 기반 AI 워크플로에 음성 인식 통합
- 높은 정확도의 전사가 필요한 연구 프로젝트
- 자막이나 전사를 생성하는 콘텐츠 제작자
MLX Whisper MCP의 자주 묻는 질문
개발자
- kachiO
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