STT.ai unutar Claude radne površine, kursora, i bilo MCP klijent

Transcribe audio/video, lista i razgovor s prošlim transkriptima, sažeti, analizirati i generirati sadržaj – izravno unutar alata AI koji već koristite. Službeni Model Context Protocol poslužitelj za STT.ai.

✦ Jedini STT MCP server koji omogućava Claude transscribe i upit u jednom razgovoru

Ostali transkripcija MCP-a (Otter, Fireflies, Granola, Read AI) su samo za čitanje preko pohranjenih transkripta. STT.ai MCP server dodaje transcribe_url i chat_with_transcript — umetnite YouTube link u Claude i odmah postavite pitanja o tome, sve bez napuštanja razgovora.

10 alata, spremni za uporabu

transcribe_url

Preuzmite + transkriptički bilo koji URL — YouTube, podcast feed, izravna datoteka.

chat_with_transcript

RAG Q&A preko transkripta s izvornim citatima i vremenskim znakovima.

list_transcripts

Popis vaših prošlih transkripta, filtriranje po statusu.

get_transcript

Donesi jedan transkript sa segmentima, zvučnicima i metapodacima.

summarize_transcript

Sažetak AI – spremljen ili svježe regeneriran.

analyze_transcript

Sentiment, teme, subjekti, akcijske stavke, pitanja, II.

generate_from_transcript

Blog postovi, društveni, studijski vodiči, flashcards, podcast show notes.

export_transcript

Izvezi kao txt, srt, vtt, json ili csv.

list_models

Dostupni modeli transkripcije s WER mjerila.

list_languages

Jezici STT.ai podržavaju — 99 i broje.

Podešavanje za 2 minute

1. Instaliraj paket

pip install sttai-mcp

2. Uzmite API tipku

Uzmi jednu od sebe. _Korisničko ime: ili se prijavite besplatno za jednog.

3a. Claude radna površina

Uredi datoteku sa podešavanjima (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ili %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "stt-ai": {
      "command": "sttai-mcp",
      "env": { "STT_API_KEY": "your-api-key-here" }
    }
  }
}

Ponovo pokreni Claude Desktop. Alat za 10 STT.ai treba se pojaviti automatski.

3b. Kursor

Postavke → MCP → Dodaj novi MCP poslužitelj, umetni isti JSON.

Primjer upita

U Claude radnoj površini, nakon podešavanja:

"Transcribe https://www.youtube.com/watch?v=abc123 and summarize the key points."

Claude poziva transcribe_url, zatim sažeti_transcript o rezultatu.

"What are my last 5 transcripts about?"

Claude poziva list_transcripts(limit=5) i čita svaki naslov.

"In transcript abc123, what did the speaker say about pricing?"

Claude poziva chat_with_transcript i dobiva odgovor s vremenskim oznakama izvora.

Otvoreni izvor (MIT licenca). Problemi, PR, ideje dobrodošli na GitHub.

github.com/sttaigit/sttai-mcp pypi.org/project/sttai-mcp