# Transcrições para agentes de IA e pipelines com LLM > Receba transcrições para agentes de IA via MCP, SKILL.md ou REST. Vídeos e gravações viram texto com marcações de tempo e leitura por páginas. Canonical: https://transcript1.com/pt/use-cases/transcricoes-para-agentes-de-ia Language: pt-BR Last updated: 2026-10-19 Use transcrições para agentes de IA quando seu assistente precisar ler, citar ou resumir uma gravação. Conecte o transcript1 por MCP, Agent Skill ou API REST. Você pode enviar arquivos ou links de vídeos do YouTube, X, TikTok, Instagram, Facebook e Bluesky. Também aceitamos clipes e VODs já encerrados da Twitch, vídeos do Dailymotion, Pins de vídeo do Pinterest, posts com vídeo do LinkedIn e vídeos do Snapchat Spotlight. Seu agente recebe o texto com marcações de tempo para trabalhar a partir da fonte. - Servidor MCP com 8 ferramentas - Agent Skill com instruções em SKILL.md - Texto por páginas para caber no contexto do modelo ## Peça uma vez e acompanhe até ter o texto completo ### Conecte o assistente por MCP Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code e Claude Code podem chamar as ferramentas em https://api.transcript1.com/mcp. Basta um cliente que aceite servidores MCP remotos. ### Dê as instruções ao agente O arquivo SKILL.md explica quais ferramentas usar e como evitar transcrições duplicadas. O llms.txt leva à documentação da API. ### Leia sem estourar o contexto Por padrão, o MCP devolve texto com uma marcação de tempo por linha. As páginas terminam entre segmentos; next_from_seconds indica onde continuar. ### Reaproveite o que já foi transcrito Com o link completo, transcribe pode reutilizar uma transcrição do mesmo vídeo, com as mesmas opções, feita nas últimas 24 horas. Isso não vale para links curtos. Se você já tem o id, use get_transcription. ### Integre ao seu pipeline Para processar uma fila pela API REST, use webhooks, segmentos em JSON e marcações de tempo por palavra. O texto segue para o modelo que você escolher. ## Guarde o id antes de pedir de novo A ferramenta transcribe espera a transcrição e entrega a primeira página. Se ainda não terminou, devolve um id. Guarde esse id e acompanhe com get_transcription, sem criar outra transcrição. Veja os argumentos na [referência das ferramentas MCP](https://transcript1.com/pt/docs/mcp#tools). Separe no agente as ações de criar e consultar. Criar pede um novo processamento e pode consumir minutos. Consultar um id existente só acompanha o andamento ou lê o texto pronto. Salve o id no estado persistente da tarefa, junto com o link de origem. Se o agente reiniciar, essa informação precisa continuar disponível fora da conversa do modelo. Numa fila de vídeos, prefira links completos. Eles permitem encontrar transcrições recentes com as mesmas opções; links curtos de compartilhamento não permitem essa correspondência ao enviar. Consultar um id conhecido é a forma mais direta de não criar outra tarefa. O exemplo abaixo usa um endereço ilustrativo de um post público com vídeo no Bluesky. A segunda chamada mostra como continuar a leitura pelo id. ### Chamadas das ferramentas MCP ``` transcribe(url="[public bsky.app video-post URL]") get_transcription(id="tr_8fK2Lm0PqRsTuVwXyZaBcD", from_seconds=900) ``` ## Ensine ao agente como usar as ferramentas Agentes com suporte a skills encontram o transcript1 pelo índice e leem as instruções no arquivo SKILL.md. O MCP oferece as ferramentas que o agente pode chamar. A Agent Skill explica a sequência de chamadas e como lidar com erros. Seu pipeline REST pode seguir o mesmo processo sem usar um cliente MCP. Use llms.txt para encontrar a documentação. Esse arquivo não é um endpoint para buscar transcrições. Escolha a integração conforme o ambiente. Num assistente interativo, as ferramentas MCP entregam o texto por páginas. Num serviço que processa gravações em segundo plano, a API REST e os webhooks de conclusão assinados costumam fazer mais sentido. MCP e REST usam os mesmos limites e minutos da conta. Ao controlar quantas tarefas rodam ao mesmo tempo, conte também as que outros clientes dessa conta iniciaram. ### Índice de skills e arquivo de instruções ``` https://transcript1.com/.well-known/agent-skills/index.json https://transcript1.com/.well-known/agent-skills/transcript1/SKILL.md ``` ## Monte seu pipeline de LLM com transcrição e fonte Busque o texto com marcações de tempo pela [API de transcrições](https://transcript1.com/pt/docs/api-reference#get-a-transcription) e passe ao seu modelo. Pelo MCP, leia textos longos por páginas. Para uma fila pela API REST, receba a conclusão por [webhook](https://transcript1.com/pt/features/webhook-transcricao). Mantenha o link de origem e os tempos junto de cada trecho enviado ao modelo. Depois de um resumo, fica mais difícil conferir uma frase que perdeu a referência à gravação. Se você guarda trechos para busca, salve o id da fonte e os tempos de início e fim. Faça os cortes entre segmentos completos ou mudanças de assunto, sem quebrar palavras ou falas no meio. Quem resume ou extrai informações é seu assistente, depois de ler a transcrição. Peça que ele diferencie citações de paráfrases e diga quando uma informação não aparece na fonte. Uma demonstração no Instagram pode mostrar uma etapa sem explicá-la em voz alta. Ao fazer transcrição de vídeo para LLM, deixe esse limite claro: o texto não permite ao modelo adivinhar o que apareceu na tela. ### cURL ``` curl "https://api.transcript1.com/v1/transcriptions/tr_8fK2Lm0PqRsTuVwXyZaBcD?format=text×tamps=true" \ -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT1_API_KEY" ``` ## Confira se o agente leu até o fim Enquanto houver mais texto, o MCP devolve next_from_seconds. Use esse valor como from_seconds na próxima chamada e registre quais páginas o agente já leu. A primeira página pode conter só a apresentação do assunto. Antes de pedir um resumo do vídeo inteiro, confira se o agente chegou ao argumento principal e à conclusão. Em gravações longas, reúna as evidências de cada página antes de redigir a síntese. Guarde as marcações de tempo nas notas intermediárias e procure ressalvas ou correções feitas mais adiante. Ao comparar fontes, liste as gravações lidas e as que deram erro. Uma fonte indisponível não conta como concordância nem como ausência de informação. - [Usar vídeos do Bluesky com agentes](https://transcript1.com/pt/features/transcrever-video-do-bluesky) - [O que uma transcrição do Instagram inclui](https://transcript1.com/pt/features/transcricao-do-instagram) ## Trate erros e uploads sem esconder o que aconteceu Erros como login_required ou no_audio pedem outra fonte. Uma transcrição que ainda está rodando pede outra consulta ao status. Devolva essa diferença ao usuário ou ao fluxo que chamou o agente. Não substitua uma falha por uma transcrição vazia. O modelo pode interpretar o texto vazio como se a gravação fosse silenciosa. Para processar áudio com agentes de IA a partir de um arquivo local, o ambiente precisa conseguir enviar os bytes. O MCP reserva e conclui o upload; a transferência acontece por requests HTTP PUT, fora do MCP. Se o assistente não consegue fazer esse upload, encaminhe o usuário ao painel. Depois, o agente pode ler a transcrição normalmente com o id criado ali. - [Documentação de ferramentas, páginas e uploads MCP](https://transcript1.com/pt/docs/mcp) ## Dúvidas frequentes ### Quais agentes podem usar o transcript1? Qualquer cliente MCP que aceite servidores remotos, incluindo Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code e Claude Code. Agentes que leem arquivos SKILL.md também podem usar a Agent Skill. ### Como faço a autenticação do agente? No Claude e no ChatGPT, entre na sua conta por OAuth. Para outros agentes, crie uma chave de API com o prefixo t1_ e envie como token Bearer. ### E se a transcrição não couber no contexto? O MCP entrega o texto por páginas, sempre terminando entre segmentos. Passe next_from_seconds como from_seconds para buscar a próxima página e continue até ler o que precisa. ### Vou gastar minutos de novo se repetir a chamada? Com links completos, transcribe reutiliza uma transcrição do mesmo vídeo e com as mesmas opções feita nas últimas 24 horas, sem nova cobrança. Links curtos não permitem isso ao enviar. Se você já tem o id, get_transcription consulta a tarefa existente sem criar outra cobrança. ### Posso pedir ao Claude um resumo de um vídeo do YouTube? Sim. O transcript1 entrega a transcrição pelo MCP e o Claude escreve o resumo a partir desse texto. Você também pode enviar a transcrição ao seu próprio pipeline com LLM. ## Veja também - [Transcrição por MCP](https://transcript1.com/pt/features/servidor-mcp-para-transcrever-video) - [Servidor MCP (docs)](https://transcript1.com/pt/docs/mcp) - [Webhooks](https://transcript1.com/pt/features/webhook-transcricao) - [TikTok em texto](https://transcript1.com/pt/features/transcrever-tiktok)