aiasr·ru
войти
продукттарифыстудияинтеграцииAPIЛК
Подключение MCP

Дайте агенту ссылку на эту страницу, и он сам подключит MCP

Агент сам разберётся в шагах подключения. С вашей стороны достаточно создать MCP token в аккаунте и передать ссылку на эту страницу.

Вернуться в аккаунтОткрыть полный список команд
Подключение MCP

Доступные команды MCP

Открыть полный список команд

get_usage_summary

Показывает текущий баланс минут и сводку по использованию для этого аккаунта.

list_recent_transcriptions

Возвращает последние транскрибации со статусом, метаданными файла и preview текста.

get_job

Возвращает текущий статус и результат по конкретной задаче транскрибации. Используйте его после `transcribe_file`, чтобы опрашивать job до `completed` или `failed`.

transcribe_file

Отправляет локальный медиафайл на транскрибацию и создаёт новую async-задачу. В ответ возвращается `job_id`, а не готовый текст, поэтому дальше нужно вызывать `get_job(job_id)`.

Текущий способ подключения

Сейчас каждый клиент может запустить MCP adapter локально и подключить его к платформе с помощью персонального MCP token.

01

Шаг 1. Создайте MCP token

Откройте страницу аккаунта, создайте отдельный MCP token и сразу скопируйте его. Полное значение показывается только один раз.

02

Шаг 2. Запустите MCP adapter

Запустите stdio MCP adapter и передайте в него ваш token и base URL API. Если запускаете из monorepo checkout, добавьте --directory <project-root>, чтобы uv нашёл правильный workspace.

03

Шаг 3. Добавьте его в AI-клиент

Используйте любой stdio-совместимый MCP-клиент. Для Claude Code правильнее использовать `claude mcp add ...`, а не редактировать `~/.claude/settings.json` вручную. Храните token в environment variables, а не внутри промптов.

Где взять token

Сгенерируйте его в Аккаунт -> Доступ MCP. /account#mcp

Что запланировано дальше

Дальше мы планируем дать и hosted MCP server. Тогда не нужно будет запускать adapter локально, а подключение станет проще для команд, которым нужен более прямой путь.

Что получит агент
  • Тот же аккаунт и тот же оплаченный баланс минут.
  • Доступ к последним транскрибациям и сводке по использованию минут.
  • Возможность отправлять локальный файл на транскрибацию через существующий API runtime.
Команда локального запуска
UV_CACHE_DIR=/tmp/uv-cache uv run --directory <PROJECT_ROOT> python -m transcription_mcp.server \
  --api-base-url https://api-transcribe-stg.stivlabs.uk \
  --mcp-token <YOUR_MCP_TOKEN>
Пример конфигурации MCP-клиента
{
  "mcpServers": {
    "audio-transcription-workflow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "<PROJECT_ROOT>",
        "python",
        "-m",
        "transcription_mcp.server",
        "--api-base-url",
        "https://api-transcribe-stg.stivlabs.uk"
      ],
      "env": {
        "UV_CACHE_DIR": "/tmp/uv-cache",
        "TRANSCRIPTION_MCP_TOKEN": "<YOUR_MCP_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Этот JSON-блок дан как общий пример для stdio MCP-клиентов. Для Claude Code используйте `claude mcp add`, чтобы запись попала в поддерживаемый `~/.claude.json`.