CrispASR Agent Transcriber

Name: CrispASR Agent Transcriber
Author: EmiyaKatuz

作者：EmiyaKatuzバージョン 0.4.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.EmiyaKatuz/crispasr-agent-transcriber

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Transcribe and understand local audio/video with CrispASR and local models only.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況iとても新しい↓ 40/週 · ★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: デザイン・画像・音声

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "crispasr-agent-transcriber": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crispasr-agent-transcriber"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add crispasr-agent-transcriber -- uvx crispasr-agent-transcriber

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "crispasr-agent-transcriber": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crispasr-agent-transcriber"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "crispasr-agent-transcriber": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crispasr-agent-transcriber"
      ]
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント EmiyaKatuz で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの2805件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの2805件のうち13%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2805件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

CrispASR Agent Transcriberは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.4.0）がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Figma Context MCP

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

作者：GLips広く使われている↓ 16.1万/週★ 1.6万5 か月前更新

パソコンで動く

インストール

Claude Real Video

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

作者：HUANGCHIHHUNGLeo広く使われている↓ 1106/週★ 22842 か月前更新

パソコンで動く

インストール

Figma MCP Server

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

作者：figma広く使われている★ 215213 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.figma.com

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

crispasr-agent-transcriber

Local-only transcription for Codex and MCP-based AI agents, powered by CrispASR. No cloud uploads, no API keys required for transcription.

GitHub Release | npm installer | PyPI package | MCP Registry

What it does

Give it a local audio or video file. It:

Probes the spoken language (English or Chinese) using CrispASR's FireRed LID.
Starts a local CrispASR server with the right backend -- Cohere Transcribe for English, Qwen3-ASR for Chinese.
Extracts audio from video with ffmpeg when needed.
Calls CrispASR's /v1/audio/transcriptions endpoint.
Writes the transcript and metadata to disk.
For video understanding, captures synchronized keyframes and writes an agent-readable manifest.

Everything runs on your machine. Media never leaves it.

Quick install for Codex

The plugin includes the Codex Skill, command-line tool, and MCP server. Media stays on your computer. Model files are never downloaded during install/update; use the explicit models command when you want the installer to fetch them.

1. Install prerequisites

Install Node.js 20 or newer, uv, and ffmpeg. The installer uses uv to provide Python.

node --version

uv --version ffmpeg -version

2. Run the installer

npx @emiyakatuz/crispasr-agent-transcriber@latest install

The installer:

downloads the matching GitHub Release and verifies its SHA-256 checksum;
installs the plugin under ~/plugins/crispasr-agent-transcriber;
installs the Python and MCP dependencies;
detects CUDA, Vulkan, or CPU and installs the best CrispASR build;
registers the plugin in the Codex Personal marketplace;
preserves existing models, binaries, and outputs during updates.

3. Add the local models

Download the recommended local English, Chinese, and language-detection bundle:

npx @emiyakatuz/crispasr-agent-transcriber@latest models

The command downloads only approved GGUF files into:

~/plugins/crispasr-agent-transcriber/models/

Then verify the installation:

npx @emiyakatuz/crispasr-agent-transcriber@latest doctor

4. Enable the plugin

With a Codex build that supports plugin commands, run:

codex plugin add crispasr-agent-transcriber@personal

If the CLI has no codex plugin command, open the Codex desktop Plugins view and install CrispASR Transcriber from the Personal marketplace. Start a new conversation, then ask:

Transcribe C:\path\to\sample.mp4 with CrispASR using auto language detection.

Save a verbose JSON transcript and an SRT subtitle file.

Update or uninstall

npx @emiyakatuz/crispasr-agent-transcriber@latest update

npx @emiyakatuz/crispasr-agent-transcriber@latest uninstall

Uninstall preserves local models, CrispASR binaries, and outputs. Use uninstall --purge-data only when those files should also be deleted. See Plugin installation for manual installation and troubleshooting.

Direct command-line use

After installation, you can run the transcription script without Codex:

Set-Location (Join-Path $HOME "plugins\crispasr-agent-transcriber")

uv run python scripts/transcribe.py sample.mp4 --profile auto --manage-server --models-dir models ` --format verbose_json

Use with other AI agents

The MCP server is the cross-agent interface. Any agent that supports MCP stdio can run the released package directly from GitHub:

uvx --from "crispasr-agent-transcriber[mcp] @ git+https://github.com/EmiyaKatuz/crispasr-agent-transcriber.git@v0.4.0" crispasr-agent-mcp

Use the same command and arguments in Claude Desktop, Cursor, or another MCP client. See AI agent integrations for a generic MCP configuration and Codex CLI command.

Maintainer publishing

End users do not need the release steps. Maintainers should follow the publishing guide for Codex Marketplace, PyPI, MCP Registry, and cross-agent distribution.

Required models

Install/update never downloads models. Use the explicit models command or download these three recommended GGUF files into a local directory such as models/:

Purpose	Local file	Variant / size	Model page	File page
English ASR	`cohere-transcribe-q4_k.gguf`	Q4_K, smaller default	Cohere Transcribe 03-2026 GGUF	Download
Chinese ASR	`qwen3-asr-1.7b-q4_k.gguf`	Q4_K, smaller default	Qwen3-ASR 1.7B GGUF	Download
Language detection	`firered-lid-q4_k.gguf`	Q4_K default	FireRed LID GGUF	Download

Optional model IDs include english-q5-0, english-q5-1, english-q6, english-q8, english-f16, chinese-q8, chinese-f16, lid-q2, lid-q8, and lid-f16. Download a specific option with:

npx @emiyakatuz/crispasr-agent-transcriber@latest models --model-id english-q8

All three upstream model families are Apache 2.0 licensed.

For automatic English/Chinese routing, pass both ASR paths. The language probe runs first, and only the matching model is loaded:

--english-model models\cohere-transcribe-q4_k.gguf

--chinese-model models\qwen3-asr-1.7b-q4_k.gguf --lid-backend firered --lid-model models\firered-lid-q4_k.gguf

For an explicit english or chinese profile, --model remains available as a single-model override.

CrispASR binary management

The tool auto-detects, installs, and updates the CrispASR binary from GitHub releases.

Flag	Effect
`--install-crispasr`	Download latest platform binary to `bin/`
`--update-crispasr`	Upgrade to newest release
`--crispasr-status`	Show installed version + update availability
`--crispasr-bin-dir PATH`	Custom directory (default `./bin`)
`--crispasr-bin PATH`	Exact path to `crispasr.exe`

When --manage-server is set and no binary is found, it auto-installs before starting the server.

GPU detection

On install and update, the tool checks your hardware:

CUDA -- nvidia-smi available, or CUDA_PATH / CUDA_HOME set, or CUDA in PATH -> downloads crispasr-*-cuda variant.
Vulkan -- vulkaninfo or VULKAN_SDK set (only when CUDA is absent) -> downloads crispasr-*-vulkan variant.
CPU -- fallback when no GPU toolkit is detected.

macOS always uses the universal binary.

Profiles

Profile	Backend	ASR model	Language hint
`english`	`cohere`	Cohere Transcribe 03-2026	`en`
`chinese`	`qwen3-1.7b`	Qwen3-ASR 1.7B	`zh`
`auto`	determined by LID	determined by LID	detected

auto mode runs FireRed language detection on the media, then routes English to Cohere or Chinese to Qwen3-1.7B. Mixed or uncertain content stops with a clear error asking you to re-run with --profile english or --profile chinese.

Usage

Managed server (tool starts CrispASR for you)

uv run python scripts/transcribe.py sample.wav `

--profile auto --manage-server --models-dir models --format srt --out-dir outputs

Add --keep-server to leave the server running after transcription.

Manual server (you start CrispASR)

# Terminal 1 -- start the server

crispasr --server --backend cohere -m models\cohere-transcribe-q4_k.gguf --port 8080

Terminal 2 -- transcribe

uv run python scripts/transcribe.py sample.mp4 --profile english --server-url http://127.0.0.1:8080 ` --format verbose_json

If the running server's backend doesn't match the selected profile, the tool prints the exact command you need to start the correct server.

Output formats

`--format`	File extension	Contents
`text`	`.txt`	Plain transcript
`verbose_json`	`.json`	Full response with segments
`srt`	`.srt`	SubRip subtitles
`vtt`	`.vtt`	WebVTT subtitles

A .metadata.json sidecar is always written alongside the transcript.

Video files

Video files are detected automatically. ffmpeg extracts the audio track to a temporary mono 16 kHz WAV before sending it to CrispASR. The temporary file is deleted when transcription finishes.

All CLI flags

--profile auto|english|chinese

--format text|verbose_json|srt|vtt|json --out-dir PATH --server-url URL --allow-remote-server --manage-server --keep-server --model PATH Local GGUF override for an explicit profile --english-model PATH Cohere model selected after English detection --chinese-model PATH Qwen3-ASR model selected after Chinese detection --models-dir PATH Directory containing approved local GGUF models --allow-model-auto-download --lid-model PATH Local LID model path --lid-backend firered|silero|ecapa|whisper --host HOST Managed server host (default 127.0.0.1) --port PORT Managed server port (default 8080) --language CODE Language hint for transcription --prompt TEXT Initial prompt/context --vad Enable voice activity detection --diarize Enable speaker diarization --diarize-method METHOD --hotwords WORD,WORD Comma-separated hotwords --no-timestamps --preprocess auto|always|never --api-key KEY If CRISPASR_API_KEYS is enabled --crispasr-bin-dir PATH --crispasr-bin PATH --install-crispasr --update-crispasr --crispasr-status --list-models --download-models --model-id MODEL_ID --overwrite-models

MCP server

uv sync --extra mcp

uv run --extra mcp crispasr-agent-mcp

Exposed tools:

Tool	Description
`crispasr_health`	Check CrispASR server health
`crispasr_backends`	List available backends
`crispasr_detect_language`	Run language detection on a file
`crispasr_list_models`	List approved model choices and local install status
`crispasr_download_models`	Explicitly download approved model files
`crispasr_resolve_model_paths`	Return recommended local model paths
`transcribe_audio`	Transcribe an audio file
`transcribe_video`	Transcribe a video file
`understand_video`	Transcribe a video, capture synced keyframes, and return an agent context
`transcribe_folder`	Batch-transcribe a folder

Security model

No cloud uploads. Media files stay on the local filesystem.
No remote servers by default. --server-url only accepts localhost unless --allow-remote-server is explicitly passed.
No URL inputs. Only local file paths are accepted. URLs, S3, and other remote schemes are rejected.
No shell injection. ffmpeg is called with argument lists and shell=False. No user-controlled strings are interpolated into shell commands.
No implicit model downloads. Install/update never downloads models, and CrispASR model auto-download (-m auto) requires --allow-model-auto-download. The models command and crispasr_download_models tool

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

CrispASR Agent Transcriber

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

作者のREADME

crispasr-agent-transcriber

What it does

Quick install for Codex

1. Install prerequisites

2. Run the installer

3. Add the local models

4. Enable the plugin

Update or uninstall

Direct command-line use

Use with other AI agents

Maintainer publishing

Required models

CrispASR binary management

GPU detection

Profiles

Usage

Managed server (tool starts CrispASR for you)

Manual server (you start CrispASR)

Terminal 2 -- transcribe

Output formats

Video files

All CLI flags

MCP server

Security model