⚡

ਕਲੌਡੀ ਡੈਸਕਟਾਪ, ਕਰਸਰ ਅਤੇ ਕਿਸੇ MCP ਕਲਾਇਟ ਵਿੱਚ STT.ai

ਆਡੀਓ/ਵੀਡੀਓ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟ, ਲਿਸਟ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ, ਸੰਖੇਪ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਓ - ਸਿੱਧਾ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹੋ। STT.ai ਲਈ ਰਸਮੀ ਮਾਡਲ ਸੰਬੰਧ ਪਰੋਟੋਕਾਲ ਸਰਵਰ।

pip ਇੰਸਟਾਲ sttai- mcp GitHub

✦ ਕੇਵਲ STT MCP ਸਰਵਰ, ਜੋ ਕਿ Claude ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ AND ਕਿਊਰੀ ਲਿਖਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਹੋਰ ਟਰਾਂਸਕਰੀਸ਼ਨ MCP (Otter, Fireflies, Granola, Read AI) ਸੰਭਾਲੇ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟਾਂ ਉੱਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਹੀ ਹਨ। STT.ai ਦਾ MCP ਸਰਵਰ transcribe_url ਅਤੇ chat_with_transcript ਜੋੜਦਾ ਹੈ - Claude ਵਿੱਚ ਇੱਕ YouTube ਲਿੰਕ ਪਾਉ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ, ਸਭ ਗੱਲਬਾਤ ਛੱਡੇ ਬਿਨਾਂ।

10 ਟੂਲ, ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ

transcribe_url

ਕਿਸੇ ਵੀ URL - ਯੂਟਿਊਬ, ਪੋਡਕਾਸਟ ਫੀਡ, ਸਿੱਧੀ ਫਾਇਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟ ਕਰੋ ।

chat_with_transcript

RAG Q&A ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟ ਉੱਤੇ।

list_transcripts

ਤੁਹਾਡੇ ਪਿਛਲੇ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਜ਼ਡ ਲਿਸਟ, ਹਾਲਤ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ ।

get_transcript

ਇੱਕ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟ ਸੈਗਮੈਂਟ, ਸਪੀਕਰ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਨਾਲ ਲਵੋ ।

summarize_transcript

AI ਸੰਖੇਪ - ਕੈਸ਼ ਜਾਂ ਤਾਜ਼ਾ ਮੁੜ- ਬਣਾਇਆ ।

analyze_transcript

ਭਾਵਨਾ, ਵਿਸ਼ਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਕਾਰਵਾਈ ਆਈਟਮਾਂ, ਸਵਾਲ, PII ।

generate_from_transcript

ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ, ਸਮਾਜਿਕ, ਅਧਿਐਨ ਗਾਈਡ, ਫਲੈਸ਼ ਕਾਰਡ, ਪੋਡਕਾਸਟ ਨੋਟਿਸ।

export_transcript

ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ( E)

list_models

WER ਬੈਂਕਮਾਰਕ ਨਾਲ ਉਪਲੱਬਧ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲ

list_languages

ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ STT.ai ਸਹਿਯੋਗੀ — 99 ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਜਾਰੀ ਹੈ ।

2ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟਅੱਪ

1. ਪੈਕੇਜ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ

pip install sttai-mcp

2. ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਲਵੋ

ਆਪਣੇ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਵੋ ਅਕਾਊਂਟ ਪੇਜ਼ ਜਾਂ ਮੁਫਤ ਲਈ ਸਾਈਨ ਅਪ ਕਰੋ।

3a. ਕਲੌਡ ਡੈਸਕਟਾਪ

ਆਪਣੀ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਇਲ ਸੋਧ (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ਜਾਂ %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

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

ਕਲੌਡ ਡੈਸਕਟਾਪ ਮੁੜ- ਚਾਲੂ ਕਰੋ । 10 STT.ai ਟੂਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੀ ਵੇਖਣਗੇ ।

3b. ਕਰਸਰ

ਸੈਟਿੰਗ → MCP → ਨਵਾਂ MCP ਸਰਵਰ ਸ਼ਾਮਲ, ਇੱਕੋ JSON ਚਿਪਕਾਓ ।

ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ

ਕਲੌਡੀ ਡੈਸਕਟਾਪ ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ:

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

ਕਲੌਡੀ transcribe_ url ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਨਤੀਜੇ ਉੱਤੇ summarize_ transcript।

"What are my last 5 transcripts about?"

ਕਲੌਡੀ list_ transcripts(limit=5) ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟਾਈਟਲ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ।

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

ਕਲੌਡੀ chat_with_transcript ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਸਟੈਂਪ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਾ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ।

ਓਪਨ ਸਰੋਤ (MIT ਲਾਈਸੈਂਸ) ਹੈ । GitHub ਉੱਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, PRs, ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ ।

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