原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Whisper MCP

作者:jwulff版本 0.1.1i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.jwulff/whisper-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Local audio transcription using whisper.cpp. Transcribe with OpenAI Whisper models.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 设计、图片与音频

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • npm已安装 Node.js(用于 npx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "whisper": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "whisper-mcp"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add whisper -- npx -y whisper-mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "whisper": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "whisper-mcp"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "whisper": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "whisper-mcp"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 jwulff 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“设计、图片与音频”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2767 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2767 个服务器的 1% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2767 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Whisper MCP 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于10个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Figma Context MCP

作者:GLips

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

在你的电脑上运行★ 16,165MIT5个月前更新
安装

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

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

在你的电脑上运行★ 2,284MIT2个月前更新
安装

Figma MCP Server

作者:figma

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

在云端运行★ 2,15213个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Whisper MCP Server

A lightweight MCP (Model Context Protocol) server for local audio transcription using whisper.cpp. There are several Whisper MCP implementations out there. This one is minimal and pairs with apple-voice-memo-mcp for a complete voice memo workflow.

Features

  • Local transcription - All processing happens on your machine
  • Multiple models - Choose from tiny, base, small, medium, or large models
  • Various formats - Supports wav, mp3, m4a, and other audio formats
  • Timestamps - Get transcriptions with or without timestamps

Requirements

  • macOS (tested on Apple Silicon)
  • Node.js 18+
  • whisper-cpp: brew install whisper-cpp
  • ffmpeg: brew install ffmpeg

Installation

npm install -g whisper-mcp

Or run directly:

npx whisper-mcp

Configuration

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop config file:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{

"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }

After editing, restart Claude Desktop.

Claude Code (CLI)

For Claude Code, add to your project's .mcp.json file:

{

"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }

Or for user-wide configuration, add to ~/.claude/settings.json:

{

"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }

Tip: Use /mcp in Claude Code to verify the server is connected.

Local Development Setup

If running from source instead of npm:

{

"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "node", "args": ["/path/to/whisper-mcp/dist/index.js"] } } }

With Apple Voice Memos MCP

For a complete voice memo workflow, use alongside apple-voice-memo-mcp:

{

"mcpServers": { "apple-voice-memo-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "apple-voice-memo-mcp"] }, "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }

MCP Tools

transcribe_audio

Transcribe an audio file using Whisper.

Parameters:

  • file_path (required): Absolute path to the audio file
  • model (optional): Model to use (tiny.en, base.en, small.en, medium.en, large). Default: base.en
  • language (optional): Language code. Default: en
  • output_format (optional): text, timestamps, or json. Default: text

Example:

{

"file_path": "/path/to/audio.m4a", "model": "medium.en", "output_format": "timestamps" }

list_whisper_models

List available Whisper models and their download status.

Returns:

{

"models": [ { "name": "base.en", "size": "142 MB", "downloaded": true, "path": "/Users/you/.whisper/ggml-base.en.bin" } ] }

download_whisper_model

Download a Whisper model for local use.

Parameters:

  • model (required): Model to download (tiny.en, base.en, small.en, medium.en, large)

Models

ModelSizeSpeedQuality
tiny.en75 MBFastestBasic
base.en142 MBFastGood
small.en466 MBMediumBetter
medium.en1.5 GBSlowGreat
large2.9 GBSlowestBest

Models are stored in ~/.whisper/.

Workflow Example

  1. List your voice memos: list_voice_memos
  2. Get audio path: get_audio with memo ID
  3. Transcribe: transcribe_audio with the file path
  4. Save to your vault

Development

# Clone and install

git clone https://github.com/jwulff/whisper-mcp.git cd whisper-mcp npm install

Build

npm run build

Test with MCP inspector

npm run inspector

License

MIT

问 PopNx