Configure o MCP no Cursor ou no VS Code
No Cursor, coloque o endpoint e sua chave em .cursor/mcp.json. No VS Code, use .vscode/mcp.json. Se preferir, a documentação de MCP tem instalação com um clique para cada cliente.
O cliente precisa aceitar servidores MCP remotos por streamable HTTP e enviar o header Authorization. Os formatos de configuração do Cursor e do VS Code são diferentes. Copie o exemplo do seu editor em vez de só renomear o arquivo.
Depois de conectar, peça ao assistente para chamar get_account ou list_transcriptions. Você confirma o acesso sem criar uma transcrição paga. Se as ferramentas não aparecerem, confira se o cliente carregou a configuração e ativou o servidor. Se receber um erro de autorização, revise a credencial nas configurações do cliente.
{
"mcpServers": {
"transcript1": {
"url": "https://api.transcript1.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer t1_YOURKEY"
}
}
}
}Use no Claude Code, Claude ou ChatGPT
No Claude Code, rode claude mcp add com o endpoint e sua chave de API. No Claude, adicione um conector personalizado com a URL do servidor e entre na conta. O conector do ChatGPT usa a mesma URL. Veja o passo a passo para cada cliente.
Os conectores do Claude e do ChatGPT usam OAuth. A disponibilidade depende do plano do assistente e das configurações do workspace. Já os clientes de programação usam chave de API. Siga a configuração do aplicativo que você tem, pois os dois caminhos são diferentes.
Com as ferramentas disponíveis, envie um link público e diga o que quer fazer. Você pode pedir a transcrição de um Reel e depois uma lista das instruções faladas. O transcript1 fornece o texto do áudio; ele não mostra ao assistente o que aparece na imagem.
claude mcp add --transport http transcript1 https://api.transcript1.com/mcp --header "Authorization: Bearer t1_YOURKEY"Peça o vídeo e deixe o assistente buscar o texto
O assistente chama transcribe, espera e lê a primeira página. Se a transcrição ainda não terminou, recebe um ID para consultar com get_transcription. Confira os parâmetros das ferramentas e o guia para agentes de IA.
Por padrão, a resposta vem como texto com marcações de tempo. Quando houver next_from_seconds, use esse valor em from_seconds para continuar a leitura. A primeira página não é a transcrição inteira: o assistente precisa ler os demais trechos relevantes antes de resumir a gravação.
Links completos permitem reaproveitar uma transcrição compatível das últimas 24 horas. Links curtos não são associados a uma transcrição anterior no envio. Em ambos os casos, consultar um ID com get_transcription evita criar outra transcrição. No exemplo, troque o texto entre colchetes por um link público real do TikTok.
transcribe(url="[public TikTok video URL]")
get_transcription(id="tr_8fK2Lm0PqRsTuVwXyZaBcD", format="srt")O que o assistente precisa conseguir fazer com um arquivo
O MCP leva requests e respostas, não os bytes da gravação. Com create_upload, o agente reserva o upload e recebe o plano das partes. Depois precisa ler o arquivo local, enviar essas partes por HTTP fora do MCP e chamar complete_upload. Veja a transferência de arquivos.
Nem todo ambiente de assistente consegue ler um caminho local ou enviar dados binários. Nesse caso, faça o upload no painel e informe o ID da transcrição pronta. Escrever o nome do arquivo na conversa não disponibiliza seu conteúdo ao transcript1.
Para receber webhooks, use a API REST: as ferramentas MCP não oferecem esse parâmetro. Em uma conversa, o assistente pode esperar por um intervalo limitado e consultar get_transcription depois. Se a conexão cair, retome pelo ID ou liste as transcrições recentes. Uma chamada interrompida não prova que nada foi criado.
A mesma conexão serve para analisar um vídeo do Bluesky ou o texto de um TikTok. Os posts precisam ser públicos. O assistente recebe o que foi dito, não uma descrição das imagens que ele não viu.