Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Talkthrough

de korovin-aa97versión 0.4.4i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.korovin-aa97/talkthrough-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local MCP server: recordings or public video URLs into transcript, frames, OCR, wall-clock evidence.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Diseño, imágenes y audio

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL, TALKTHROUGH_OCR, TALKTHROUGH_OCR_LANG, TALKTHROUGH_HOME, TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "talkthrough": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "talkthrough-mcp"
      ],
      "env": {
        "TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL": "your-value",
        "TALKTHROUGH_OCR": "your-value",
        "TALKTHROUGH_OCR_LANG": "your-value",
        "TALKTHROUGH_HOME": "your-value",
        "TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add talkthrough --env TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL=your-value --env TALKTHROUGH_OCR=your-value --env TALKTHROUGH_OCR_LANG=your-value --env TALKTHROUGH_HOME=your-value --env TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES=your-value -- uvx talkthrough-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "talkthrough": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "talkthrough-mcp"
      ],
      "env": {
        "TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL": "your-value",
        "TALKTHROUGH_OCR": "your-value",
        "TALKTHROUGH_OCR_LANG": "your-value",
        "TALKTHROUGH_HOME": "your-value",
        "TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "talkthrough": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "talkthrough-mcp"
      ],
      "env": {
        "TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL": "your-value",
        "TALKTHROUGH_OCR": "your-value",
        "TALKTHROUGH_OCR_LANG": "your-value",
        "TALKTHROUGH_HOME": "your-value",
        "TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL env
    Whisper model (tiny|base|small|medium|large-v3|large-v3-turbo). Default: small. Use large-v3-turbo for non-English narration; the process_media `model` param overrides per call.
  • TALKTHROUGH_OCR env
    Set to 'off' to disable OCR of keyframes. Default: on.
  • TALKTHROUGH_OCR_LANG env
    Recognition script for on-screen text: a language code (ru, ja, ko, ar, hi, ...) or a RapidOCR pack name (eslav, cyrillic, ...). Default: Latin+Chinese.
  • TALKTHROUGH_HOME env
    Job store root. Default: ~/.talkthrough
  • TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES env
    Hard cap for one process_url download. Default: 2147483648 (2 GiB).

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub korovin-aa97, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 2759 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 68% de los otros 2759 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2759 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Talkthrough?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.4) llegó al registro hace 15 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Se ejecuta en tu computadora★ 16.165MITActualizado hace 5 meses
Instalar

Claude Real Video

de HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Se ejecuta en tu computadora★ 2284MITActualizado hace 2 meses
Instalar

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Se ejecuta en la nube★ 2152Actualizado hace 13 meses
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

talkthrough-mcp

Quickstart · Tools · Benchmarks · FAQ · Troubleshooting · Changelog · Contributing

Don't write a bug report. Record it.

Give Claude Code or Codex a narrated .mov/.mp4 — or a public video link — and talkthrough turns it into searchable transcript, exact frames, OCR and wall-clock timestamps, locally — so your agent writes an evidence-backed issue draft or investigates the fix.

Also works for meetings, workshops, product demos, and production incidents.

*Illustration — an animation of the /talkthrough:bug storyline, not a screen capture: the recording is indexed locally (transcript · keyframes · OCR · wall-clock), the evidence checkpoint is assembled, and the draft is ready to file with your own tracker tooling (gh, Jira, a GitHub MCP server — talkthrough itself never leaves your machine and never posts anything).*

Real runs, no animation:

  • [▶ Watch the demo with sound (1:18)](https://youtu.be/nHfGfEiVdE8) — an unedited session: a narrated recording goes in, a ready-to-file bug-report.md comes out.
  • [Silent recording → issue draft](examples/bug-from-silent-recording/) — the whole thing as files you can re-run: a Playwright-recorded, audio-free .mp4 and the unedited agent output. Every number is reproducible — processing that file gives job_id 8703a66bbe77a7d0 (the job id *is* the sha256 prefix, so shasum -a 256 predicts it), 17 keyframes / 4 unique, and 0 transcript segments because there is no audio track.

Quickstart

One command, no system dependencies: ffmpeg falls back to a bundled build, OCR is pip-only, and whisper models download themselves on first use. The only prerequisite is uv (brew install uv or curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh).

Cold setup has two separate stages: uvx first resolves a compatible Python and the pinned server environment, then the first process_media downloads any missing media/model assets. A plugin update can create a new environment and, without system ffmpeg, fetch the ~80 MB bundled ffmpeg again; shared Whisper/OCR/diarization caches and warm, network-free jobs remain reusable. See Troubleshooting.

Claude Code

Two install paths — pick one, not both (the plugin already includes the server; installing both would register it twice):

Server only — the 9 tools + 6 prompts, and nothing else on your system. Choose this for a minimal setup, or when you manage MCP servers yourself across several clients:

claude mcp add -s user talkthrough -- uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]"

Full plugin — the same server, plus native slash commands (/talkthrough:bug, /talkthrough:triage-recording, …) that handle the ceremony for you, a ready-made triage subagent, and an agent skill that teaches Claude the workflow. Choose this for the best out-of-the-box experience:

/plugin marketplace add korovin-aa97/talkthrough-mcp

/plugin install talkthrough@talkthrough

Every other MCP client

Claude Desktop

claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }

More: integrations/claude-desktop/

Cursor

~/.cursor/mcp.json (or project .cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }

More: integrations/cursor/

OpenAI Codex CLI

~/.codex/config.toml (or project-scoped .codex/config.toml in trusted projects):

[mcp_servers.talkthrough]

command = "uvx" args = ["--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]"]

More: integrations/codex/

Gemini CLI

~/.gemini/settings.json:

{

"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }

More: integrations/gemini-cli/

Cline / Roo Code

cline_mcp_settings.json (via MCP Servers UI):

{

"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }

More: integrations/cline/

OpenClaw

~/.openclaw/openclaw.json:

{

"mcp": { "servers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } } }

More: integrations/openclaw/

OpenCode

opencode.json (project) or ~/.config/opencode/opencode.json:

{

"mcp": { "talkthrough": { "type": "local", "command": [ "uvx", "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ], "enabled": true } } }

More: integrations/opencode/

Goose

~/.config/goose/config.yaml:

extensions:

talkthrough: enabled: true type: stdio cmd: uvx args: ["--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]"]

More: integrations/goose/

GitHub Copilot CLI

~/.copilot/mcp-config.json:

{

"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }

More: integrations/copilot-cli/

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{

"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }

More: integrations/windsurf/

Zed

settings.json (Zed):

{

"context_servers": { "talkthrough": { "source": "custom", "command": { "path": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } } }

More: integrations/zed/

Any other MCP stdio client uses the same server command: uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]". Per-engine folders with exactly these snippets plus verification steps live in integrations/; agents can self-install via llms-install.md.

Who said what (speaker diarization) — included in the configs above

Multi-person recordings (meetings, interviews, panels) can carry S1/S2/… speaker labels. Every install button, snippet, and the plugin above already ship the [diarization] engine, so asking your agent "who said what" just works — diarization itself still runs only when requested per call (process_media(path=..., diarize=true, num_speakers= )), and its models download once on first use.

Prefer the minimal server without the diarization engine? Use uvx --python ">=3.11,<3.14" talkthrough-mcp as the command instead (the MCP registry entry also resolves to this lean form) — an explicit diarize=true will then answer with the one-line install fix. Details in Speakers.

Updating to 0.4.4

Update your plugin or generated config, then warm its exact pinned launcher before reconnecting the MCP client:

uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]==0.4.4" --version

The output should name 0.4.4 and both extras. This prepares dependencies; the first recording can still need model/tool downloads. A cold environment can exceed the client's startup timeout. See startup recovery. Existing jobs need no migration.

Upgrading from 0.3.x

Regenerated configs and the plugin carry [diarization,url]. A config you wrote by hand for 0.3.x — uvx --python ">=3.11,<3.14" talkthrough-mcp, or a pin without the url extra — upgrades the server in place and lists the new process_url tool, but only direct https:// media links work until the extra is there: YouTube and video pages answer with the one-line install fix. Add url to your command (uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]"), restart the client, and check with talkthrough-mcp --version (0.4.1+), which names the extras the environment has; the server logs the same line to stderr at every start, so your client's MCP log shows it too.

Local checkout (development)
git clone https://github.com/korovin-aa97/talkthroug

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx