Подключите MCP к Cursor для расшифровки видео
Добавьте адрес сервера и API-ключ в .cursor/mcp.json. Для VS Code используйте тот же адрес в .vscode/mcp.json, но формат настроек будет другим. В инструкции по MCP есть установка в один клик для обоих редакторов.
Клиент должен поддерживать удалённые MCP-серверы по streamable HTTP и передавать заголовок Authorization в запросах. Копируйте настройки именно для своего приложения: переименовать файл Cursor в файл VS Code недостаточно.
После подключения попросите ассистента вызвать get_account или list_transcriptions. Так вы проверите доступ без платной транскрибации. Если инструменты не появились, проверьте, загрузил ли клиент настройки и включён ли сервер. При ошибке авторизации проверьте ключ в настройках клиента.
{
"mcpServers": {
"transcript1": {
"url": "https://api.transcript1.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer t1_YOURKEY"
}
}
}
}Как подключить Claude Code, Claude и ChatGPT
В Claude Code выполните claude mcp add с адресом сервера и API-ключом. В Claude добавьте пользовательский коннектор с этим адресом и войдите в аккаунт; ChatGPT использует тот же URL. Пошаговая настройка зависит от клиента.
Коннекторы Claude и ChatGPT используют OAuth. Их доступность зависит от тарифа ассистента и настроек рабочей области. Подключение редактора кода по API-ключу устроено иначе, поэтому следуйте инструкции для своего приложения.
Когда инструменты появятся, дайте ассистенту публичную ссылку и конкретную задачу. Например, попросите расшифровать ролик Instagram, а затем выделить из текста инструкции. transcript1 передаст слова из записи. Что показано в кадре, ассистент по одному транскрипту не узнает.
claude mcp add --transport http transcript1 https://api.transcript1.com/mcp --header "Authorization: Bearer t1_YOURKEY"Сначала получите транскрипт, затем работайте с текстом
Ассистент вызывает transcribe, ждёт и читает первую страницу. Если запись ещё обрабатывается, получает ID для get_transcription. Параметры есть в справочнике инструментов, а порядок работы — в руководстве для ИИ-агентов.
По умолчанию приходит текст с временными метками. Если есть next_from_seconds, передайте его как from_seconds, чтобы прочитать следующую страницу. Первая страница может быть лишь началом записи: до чтения остальных нужных фрагментов нельзя выдавать пересказ всего видео.
Полные поддерживаемые ссылки позволяют использовать подходящую транскрибацию за последние 24 часа. Для короткой ссылки такого сопоставления при отправке нет. В любом случае чтение известного ID через get_transcription не создаёт новую задачу. В примере ниже замените заглушку реальной публичной ссылкой TikTok.
transcribe(url="[public TikTok video URL]")
get_transcription(id="tr_8fK2Lm0PqRsTuVwXyZaBcD", format="srt")Что нужно для расшифровки локального файла
Через MCP передаются параметры и ответы, а не байты записи. Инструмент create_upload создаёт загрузку и возвращает план частей. Затем агент должен сам прочитать файл, отправить части по HTTP вне MCP и вызвать complete_upload. Эта граница подробно описана в инструкции по файлам.
Не каждый ассистент умеет читать локальные файлы и отправлять бинарные данные по HTTP. В таком случае загрузите запись в личном кабинете и передайте ассистенту ID готовой транскрибации. Одного имени файла в чате недостаточно, чтобы transcript1 получил его содержимое.
Для вебхуков используйте REST API: инструменты MCP не принимают этот параметр. В диалоге удобнее подождать ограниченное время, затем проверить get_transcription. Если клиент отключился, найдите задачу в списке или продолжите по ID. Обрыв вызова не означает, что задача не создалась.
Через то же подключение можно разобрать видео Bluesky или текст ролика TikTok. Правила источников не меняются: пост должен быть публичным, а содержание кадра нельзя выводить из слов, если никто не просмотрел само видео.