Cursor oder VS Code mit dem MCP-Server verbinden
In Cursor gehören URL und API-Schlüssel in .cursor/mcp.json. VS Code nutzt dieselbe URL in .vscode/mcp.json. Für beide Clients gibt es in der MCP-Doku auch eine Installation per Klick.
Dein Client muss Remote-MCP über Streamable HTTP unterstützen und den Authorization-Header mitsenden. Die Konfiguration sieht in Cursor anders aus als in VS Code. Nimm deshalb das Beispiel für deinen Editor, statt die Konfigurationsdatei des anderen umzubenennen.
Lass den Assistenten nach dem Verbinden zuerst get_account oder list_transcriptions aufrufen. So prüfst du die Anmeldung, ohne einen kostenpflichtigen Auftrag zu starten. Fehlen die Tools, kontrolliere, ob der Client die Konfiguration geladen und den Server aktiviert hat. Bei einer nicht autorisierten Anfrage prüfst du den hinterlegten Schlüssel.
{
"mcpServers": {
"transcript1": {
"url": "https://api.transcript1.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer t1_YOURKEY"
}
}
}
}Claude Code per Befehl, Claude und ChatGPT per OAuth
In Claude Code verbindest du transcript1 mit claude mcp add, der Server-URL und deinem API-Schlüssel. In Claude legst du einen Custom Connector mit der URL an und meldest dich an. Der ChatGPT-Connector nutzt dieselbe URL. Die Anleitung für Claude zeigt die einzelnen Schritte.
Ob Custom Connectors verfügbar sind, hängt vom Tarif und den Workspace-Einstellungen deines Assistenten ab. Claude und ChatGPT nutzen dafür OAuth. Ein Coding-Client mit API-Schlüssel folgt einem anderen Einrichtungsweg. Halte dich an die Anleitung für deine App.
Sobald die Tools bereitstehen, gib dem Assistenten einen öffentlichen Videolink und eine konkrete Aufgabe. Lass ihn etwa ein Instagram Reel transkribieren und danach die gesprochenen Anweisungen herausarbeiten. transcript1 liefert den Text der Tonspur. Was nur im Bild zu sehen ist, erfährt der Assistent dadurch nicht.
claude mcp add --transport http transcript1 https://api.transcript1.com/mcp --header "Authorization: Bearer t1_YOURKEY"Ein Transkript anfordern und bis zur richtigen Stelle lesen
Der Assistent startet transcribe und wartet auf das Transkript. Dauert die Verarbeitung länger, bekommt er eine ID für get_transcription. Die Parameter stehen in der Tool-Referenz, den Umgang mit langen Aufnahmen erklärt der Agenten-Guide.
Standardmäßig kommt Text mit Zeitstempeln zurück. Bei langen Aufnahmen gibt next_from_seconds an, wo es weitergeht. Der Assistent übergibt diesen Wert als from_seconds für die nächste Seite. Die erste Seite ist nicht das ganze Transkript. Vor einer Zusammenfassung muss er alle dafür relevanten Seiten lesen.
Ein vollständiger unterstützter Videolink kann einen passenden Auftrag aus den vergangenen 24 Stunden finden. Ein Kurzlink lässt sich beim Absenden nicht so zuordnen. Mit get_transcription und der vorhandenen ID ist in beiden Fällen kein neuer Create-Aufruf nötig. Ersetze den Platzhalter im Beispiel durch die URL eines echten öffentlichen TikTok-Videos.
transcribe(url="[public TikTok video URL]")
get_transcription(id="tr_8fK2Lm0PqRsTuVwXyZaBcD", format="srt")Für lokale Dateien muss der Assistent auch Daten übertragen können
MCP überträgt Tool-Aufrufe und Antworten, nicht die Binärdaten deiner Aufnahme. create_upload reserviert einen Auftrag und liefert den Chunk-Plan. Ein geeigneter Agent liest die Datei, sendet die Chunks außerhalb von MCP per HTTP und ruft danach complete_upload auf. Die Doku zum Dateitransfer erklärt diese Grenze.
Manche Assistenten können Remote-Tools nutzen, aber weder lokale Dateien lesen noch binäre HTTP-Requests senden. Lade die Aufnahme dann im Dashboard hoch und gib dem Assistenten die ID des fertigen Auftrags. Ein Dateipfad im Chat allein macht die Datei für transcript1 nicht zugänglich.
Webhooks richtest du über die REST API ein; die MCP-Tools bieten diesen Parameter nicht an. Im Gespräch passen begrenzte Wartezeiten und weitere get_transcription-Aufrufe meist besser. Nach einem Verbindungsabbruch suchst du über die bekannte ID oder die Liste der letzten Transkriptionen weiter. Der Abbruch beweist nicht, dass kein Auftrag angelegt wurde.
Über dieselbe Verbindung kann dein Assistent ein Bluesky-Video als Text abrufen oder das gesprochene Skript eines TikTok-Videos prüfen. Die Quellenregeln gelten weiter: Posts müssen öffentlich sein. Der Text belegt nur, was zu hören ist, nicht ungeprüfte Bildinhalte.