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

Samuraizer

de UladzKhaversión 0.1.7i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.UladzKha/samuraizer

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local MCP server for meeting transcripts, summaries, action items & decisions — no cloud.

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: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "samuraizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@samuraizer/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add samuraizer --env SAMURAIZER_MEETINGS_DIR=your-value -- npx -y @samuraizer/mcp-server

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": {
    "samuraizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@samuraizer/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "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": {
    "samuraizer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@samuraizer/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "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

  • SAMURAIZER_MEETINGS_DIR env
    Directory containing processed meetings, overriding meetingsDir from the Samuraizer config file. A config file is still required — run 'samuraizer init' first.

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub UladzKha, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32727 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 34% de los otros 32727 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32727 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 Samuraizer?

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 (0.1.7) llegó al registro hace 2 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Foliosio

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
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Foliosio

de foliosio.com

Read your support inbox, tag conversations and save draft replies from your AI agent. Never sends.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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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.

@samuraizer/mcp-server

Local-first MCP server that gives AI agents access to your meeting recordings — transcripts, summaries, action items, and decisions — without sending anything to the cloud.

Model Context Protocol server for Samuraizer — exposes processed meetings to AI agents (Claude Desktop, Claude Code, MCP Inspector, etc.) over stdio.

Tools at a glance

  • `normalize_audio` — Normalize an audio file to 16kHz mono PCM WAV format required by Whisper.
  • `transcribe_audio` — Transcribe an audio file using whisper.cpp. Returns the transcript text.
  • `summarize_transcript` — Generate a concise meeting summary from transcript text.
  • `extract_action_items` — Extract action items from a meeting transcript. Returns a JSON list of tasks with owner and due date.
  • `extract_decisions` — Extract confirmed decisions from a meeting transcript. Returns a JSON list of decisions.
  • `process_recording` — Run the full Samuraizer pipeline on an audio file. Returns summary, action items, decisions, and output file paths.
  • `search_meetings` — Search meetings by summary text, name, action items, and decisions. Transcripts are not searched — use get_meeting for those. Returns ranked results with snippets.
  • `list_meetings` — List all processed meetings, sorted newest first. Optionally limit results.
  • `get_meeting` — Retrieve the full processed output for a specific meeting by id.
  • `meeting://{id}` *(resource)* — A single processed meeting, accessible by its ULID.

Full input and output details for each tool are in Tools below.

The server provides two modes:

  • Query mode — list and retrieve previously processed meetings as structured data or as MCP resources. Read-only, no LLM or audio dependencies needed at runtime.
  • Process mode — run the full Samuraizer pipeline (normalize → transcribe → summarize → extract action items / decisions) on an audio file. Requires the same local toolchain as samuraizer itself: whisper-cli, ffmpeg, ffprobe, and a running Ollama instance.

Everything stays local. The server reads meetings from a directory on your machine and never sends data to any external service.

Prerequisites

This package depends on @samuraizer/cli for its config and pipeline. Before using the MCP server, install and initialize the CLI:

npm install -g @samuraizer/cli

samuraizer init

Edit the generated config (path printed by samuraizer config path) and make sure meetingsDir points to the directory where your processed meetings live. The MCP server reads from that same directory.

For process mode, you additionally need the Samuraizer runtime dependencies installed and configured: whisper-cli from whisper.cpp, ffmpeg / ffprobe, and a running Ollama server with a pulled model. See the main Samuraizer README for setup details.

For query mode only (list_meetings, get_meeting, meeting:// resources), none of the runtime dependencies are required — just a populated meetingsDir.

Installation

npm install -g @samuraizer/mcp-server

This exposes a samuraizer-mcp binary on your PATH.

Usage

Run the server directly
samuraizer-mcp

The server speaks MCP over stdio. It is not meant to be used interactively from a shell — it is intended to be launched by an MCP client such as Claude Desktop or MCP Inspector.

Inspect with MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector samuraizer-mcp

Opens a browser UI where you can list tools and resources, call them with arguments, and see responses. Useful for debugging.

Connect from Claude Desktop

Add the server to your Claude Desktop configuration file:

  • macOS / Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux)
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "samuraizer-mcp" } } }

If samuraizer-mcp is not found by Claude Desktop (PATH issues are common with version managers like fnm, nvm, or volta), use an absolute path instead. Find it with which samuraizer-mcp, then:

{

"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "/absolute/path/to/samuraizer-mcp" } } }

You can also override the meetings directory per-server via environment variables:

{

"mcpServers": { "samuraizer-personal": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/personal-meetings" } }, "samuraizer-work": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/work-meetings" } } } }

Restart Claude Desktop after editing the config.

Connect from Claude Code
claude mcp add samuraizer samuraizer-mcp

See the Claude Code MCP documentation for managing MCP servers from the CLI.

Configuration

The MCP server reads the same config file as @samuraizer/cli. There is no separate config for the server itself.

Environment variable overrides

All config fields accept env-var overrides, useful for running the server in different contexts (e.g. one MCP server per project):

VariableMaps to
SAMURAIZER_MEETINGS_DIRmeetingsDir
SAMURAIZER_MODELmodel
SAMURAIZER_OLLAMA_BASE_URLollamaBaseUrl
SAMURAIZER_WHISPER_COMMANDwhisperCommand
SAMURAIZER_WHISPER_MODEL_PATHwhisperModelPath
SAMURAIZER_WHISPER_DEVICEwhisperDevice
SAMURAIZER_WHISPER_PROMPTwhisperPrompt
SAMURAIZER_WHISPER_CARRY_INITIAL_PROMPTwhisperCarryInitialPrompt
SAMURAIZER_LANGUAGElanguage
SAMURAIZER_FFMPEG_COMMANDffmpegCommand
SAMURAIZER_FFPROBE_COMMANDffprobeCommand
SAMURAIZER_LLM_CONCURRENCYllmConcurrency

Env vars override values from the config file. Booleans accept 1/0, true/false, yes/no, or on/off.

llmConcurrency defaults to 1, so process_recording runs summary, action-item, and decision extraction sequentially on all hardware. Values 2 and 3 explicitly opt into parallel Ollama requests and require enough spare VRAM for additional KV-cache slots.

Tools

Query mode
search_meetings

Search processed meetings by summary text, meeting name, action items, and decisions.

Transcripts are deliberately not searched — they are one to two orders of magnitude larger than the fields above, and scanning them on every query would not scale. Use get_meeting when you need the transcript.

Input:

  • query *(string, required)* — search query, case-insensitive. See Query syntax.
  • limit *(integer, optional)* — maximum results to return (default 10).

Returns: JSON array of ranked results, each with id, name, generated_at, duration_sec, score, matched_in (any of summary, name, action_items, decisions), and a snippet around the best match. Results are ranked by how many fields matched — a summary hit weighs more than a name, action-item, or decision hit — with ties broken by recency. Useful for finding a specific meeting without enumerating all of them.

Query syntax

The query is split into words, and a meeting matches only when every word is found. The words do not have to share a field, so patient id post log matches a meeting whose summary mentions the patient ID and whose action items mention the post log.

Each word matches as a substring, so export finds exporter.

Wrap the query in double quotes to require an exact phrase instead:

patient id post log      → all four words, anywhere in the searched fields

"patient id post log" → that exact run of characters, in one field

A meeting containing the whole query verbatim scores above one that merely scatters the same words, so exact matches still surface first.

list_meetings

List processed meetings, sorted newest first.

Input:

  • limit *(integer, optional)* — maximum number of results to return.

Returns: JSON array of meeting summaries (id, name, generated_at, summary_preview, participant_count, duration_sec).

get_meeting

Retrieve the full processed output for a specific meeting.

Input:

  • id *(string, required)* — the meeting ID (ULID).

Returns: the full meeting JSON, including transcript, summary, action items, decisions, and provenance metadata. Returns an error if the meeting is not found.

Process mode

These tools run parts of the Samuraizer pipeline on demand. They have local runtime dependencies (whisper-cli, ffmpeg, Ollama).

process_recording

Run the full pipeline on an audio file. Recommended entrypoint for processing recordings via an agent.

Input:

  • filePath *(string, required)* — absolute path to the audio file.
  • model *(string, optional)* — Ollama model to use; falls back to the configured default.

Returns: JSON with summary, action items, decisions, and output file paths.

normalize_audio

Normalize an audio file to 16 kHz mono PCM WAV (the format Whisper expects).

Input: inputPath, outputPath (both required absolute paths).

transcribe_audio

Transcribe an audio file with whisper.cpp.

Input: filePath (required absolute path).

summarize_transcript

Generate a meeting summary from transcript text.

Input: transcriptText (required), model (optional).

extract_action_items

Extract action items from a transcript.

Input: transcriptText (required), model (optional).

extract_decisions

Extract confirmed decisions from a transcript.

Input: transcriptText (required), model (optional).

Resources

The server exposes each processed meeting as an MCP resource:

  • URI scheme: meeting://{id}
  • MIME type: application/json
  • Content: the full meeting JSON, identical to what get_meeting returns.

Listing resources returns one entry per meeting in meetingsDir. Reading a resource returns its full content. Resources are particularly useful for clients that surface them in their UI (e.g. Claude Desktop's resource picker).

Meeting output format

All meeting JSON conforms to the open Samuraizer meeting-output schema, which describes meeting structure, transcript segments, summaries, action items, decisions, and provenance metadata.

The schema and its specification live in the memnex-spec package:

Troubleshooting

Error: The config file is not created, please run 'samuraizer init'

The MCP server uses the same config as the CLI. Install @samuraizer/cli and run samuraizer init first.

Server starts but list_meetings returns an empty array

Either meetingsDir is empty, or all meeting.json files in it failed schema validation. The server logs structured warnings to stderr for each invalid meeting it skips — check the terminal where the MCP server is running (or the Claude Desktop logs at `~/Library/Logs/Claude/mcp-serv

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

Pregunta a PopNx