MCP Серверы

Этот репозиторий содержит два MCP (Model Context Protocol) сервера:

File Finder MCP - для поиска файлов
Whisper STT MCP - для преобразования речи в текст

File Finder MCP Server

Это сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет функциональность поиска файлов. Он позволяет искать файлы, содержащие указанный текстовый фрагмент в их именах.

Предварительные требования

Node.js (версия 14 или выше)
npm (версия 6 или выше)
Python 3.6 или выше (для HTTP сервера)

Установка

Клонируйте или скачайте этот репозиторий
Перейдите в директорию проекта
Установите зависимости:
```
npm install
```
Соберите проект:
```
npm run build
```

Запуск сервера

Проект предоставляет несколько вариантов запуска MCP сервера:

Вариант 1: Прямой запуск MCP сервера

Вы можете запустить MCP сервер напрямую с помощью Node.js:

npm start

или

node build/index.js

Это запустит сервер, и он будет ожидать JSON-RPC запросы на stdin/stdout.

Вариант 2: Запуск HTTP сервера и MCP прокси

Этот вариант использует Python HTTP сервер и MCP прокси, который перенаправляет запросы к HTTP серверу:

Сначала запустите HTTP сервер:
```
npm run start:python
```
или
```
python main.py
```
Затем в другом терминале запустите MCP прокси:
```
npm run start:http
```
или
```
node build/index-http.js
```

Вариант 3: Интеграция с VS Code (расширение Cline)

Для интеграции сервера с VS Code и расширением Cline:

Найдите файл настроек MCP:
- Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
- Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Добавьте следующую конфигурацию в объект mcpServers в файле настроек:

"file-finder-mcp": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Для использования HTTP прокси:

"file-finder-mcp-http": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index-http.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Замените <ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ> на фактический путь к директории вашего проекта.

Перезапустите VS Code для загрузки обновленных настроек.

Доступные инструменты

MCP сервер предоставляет один инструмент:

search_files: Ищет файлы, содержащие указанный фрагмент в их именах
- Параметры:
  - fragment (строка, обязательный): Текстовый фрагмент для поиска в именах файлов

Пример использования

<use_mcp_tool>
<server_name>file-finder-mcp</server_name>
<tool_name>search_files</tool_name>
<arguments>
{
  "fragment": ".py"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Этот пример ищет все файлы, содержащие ".py" в их именах.

HTTP сервер (main.py)

В корневой директории проекта находится файл main.py, который реализует HTTP сервер для поиска файлов. Этот сервер предоставляет REST API для поиска файлов, содержащих указанный фрагмент в их именах.

Запуск HTTP сервера

Перейдите в корневую директорию проекта
Запустите сервер с помощью Python:
```
python main.py
```
Сервер будет запущен на http://localhost:8080

Использование API

Для поиска файлов отправьте GET запрос на /search с параметром запроса q:

http://localhost:8080/search?q=.json

Этот запрос вернет JSON-массив с информацией о всех файлах, содержащих ".json" в их именах. Каждый элемент массива содержит следующие поля:

name: имя файла
path: абсолютный путь к файлу
size: размер файла в байтах
created: дата и время создания файла

Пример ответа:

[
    {
        "name": "package.json",
        "path": "/absolute/path/to/package.json",
        "size": 1234,
        "created": "Wed Feb 26 17:00:00 2025"
    }
]

Whisper STT MCP Server

Это сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет функциональность преобразования речи в текст с использованием библиотеки faster-whisper. Он позволяет транскрибировать аудиоданные в текст с автоматическим определением языка.

Предварительные требования

Node.js (версия 14 или выше)
npm (версия 6 или выше)
Python 3.6 или выше
faster-whisper (установите с помощью pip install faster-whisper)

Установка

Клонируйте или скачайте этот репозиторий
Перейдите в директорию проекта
Установите зависимости:
```
npm install
pip install faster-whisper
```
Соберите проект:
```
npm run build
```

Запуск сервера

Проект предоставляет несколько вариантов запуска Whisper MCP сервера:

Вариант 1: Прямой запуск MCP сервера

Вы можете запустить MCP сервер напрямую с помощью Node.js:

npm run start:whisper

или

node build/whisper-index.js

Это запустит сервер, и он будет ожидать JSON-RPC запросы на stdin/stdout.

Вариант 2: Запуск HTTP сервера и MCP прокси

Этот вариант использует Python HTTP сервер и MCP прокси, который перенаправляет запросы к HTTP серверу:

Сначала запустите HTTP сервер:
```
npm run start:whisper:python
```
или
```
python whisper_server.py
```
Затем в другом терминале запустите MCP прокси:
```
npm run start:whisper:http
```
или
```
node build/whisper-index-http.js
```

Вариант 3: Интеграция с VS Code (расширение Cline)

Для интеграции сервера с VS Code и расширением Cline:

Найдите файл настроек MCP:
- Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings\cline_mcp_settings.json
- Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Добавьте следующую конфигурацию в объект mcpServers в файле настроек:

"whisper-stt-mcp": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Для использования HTTP прокси:

"whisper-stt-mcp-http": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index-http.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Замените <ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ> на фактический путь к директории вашего проекта.

Перезапустите VS Code для загрузки обновленных настроек.

Доступные инструменты

MCP сервер предоставляет один инструмент:

transcribe_audio: Преобразует аудиоданные в текст с использованием faster-whisper
- Параметры:
  - audio_base64 (строка, обязательный): Аудиоданные в формате base64
  - language (строка, необязательный): Код языка (например, "en", "ru"). Если не указан, язык будет определен автоматически.

Пример использования

<use_mcp_tool>
<server_name>whisper-stt-mcp</server_name>
<tool_name>transcribe_audio</tool_name>
<arguments>
{
  "audio_base64": "BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA",
  "language": "ru"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Этот пример преобразует аудиоданные в текст, предполагая, что аудио на русском языке.

HTTP сервер (whisper_server.py)

В корневой директории проекта находится файл whisper_server.py, который реализует HTTP сервер для преобразования речи в текст. Этот сервер предоставляет REST API для транскрибирования аудиоданных в текст.

Запуск HTTP сервера

Перейдите в корневую директорию проекта
Запустите сервер с помощью Python:
```
python whisper_server.py
```
Сервер будет запущен на http://localhost:8081

Использование API

Для транскрибирования аудио отправьте POST запрос на /transcribe с JSON-телом, содержащим:

audio: строка в формате base64, содержащая аудиоданные
language (необязательно): код языка (например, "en", "ru")

Пример запроса:

{
  "audio": "BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA",
  "language": "ru"
}

Ответ будет содержать:

text: полный транскрибированный текст
segments: массив сегментов с временными метками
language: определенный язык
language_probability: вероятность определения языка

Пример ответа:

{
  "text": "Это пример транскрибированного текста.",
  "segments": [
    {
      "start": 0.0,
      "end": 2.5,
      "text": "Это пример"
    },
    {
      "start": 2.5,
      "end": 4.0,
      "text": "транскрибированного текста."
    }
  ],
  "language": "ru",
  "language_probability": 0.98
}

Устранение неполадок

Если вы получаете ошибку "No connection found for server", убедитесь, что вы перезапустили VS Code после обновления настроек MCP.
Если сервер не отвечает, проверьте, что путь в настройках MCP правильный и указывает на собранный JavaScript файл.
Убедитесь, что сервер правильно собран, выполнив npm run build перед попыткой его использования.
Для использования HTTP прокси убедитесь, что соответствующий HTTP сервер запущен (на порту 8080 для file-finder или 8081 для whisper-stt).
Если возникают проблемы с faster-whisper, убедитесь, что библиотека правильно установлена и у вас есть необходимые зависимости для работы с GPU (если вы используете GPU).

Структура проекта

Ниже приведен список основных файлов проекта и их назначение:

Корневая директория

src/index.ts - Исходный код TypeScript MCP сервера для поиска файлов (прямая реализация)
src/index-http.ts - Исходный код TypeScript MCP прокси для HTTP сервера поиска файлов
src/whisper-index.ts - Исходный код TypeScript MCP сервера для преобразования речи в текст (прямая реализация)
src/whisper-index-http.ts - Исходный код TypeScript MCP прокси для HTTP сервера преобразования речи в текст
build/index.js - Скомпилированный JavaScript код MCP сервера для поиска файлов
build/index-http.js - Скомпилированный JavaScript код MCP прокси для поиска файлов
build/whisper-index.js - Скомпилированный JavaScript код MCP сервера для преобразования речи в текст
build/whisper-index-http.js - Скомпилированный JavaScript код MCP прокси для преобразования речи в текст
tsconfig.json - Конфигурация TypeScript
package.json - Описание пакета и зависимости
main.py - HTTP сервер на Python для поиска файлов
whisper_server.py - HTTP сервер на Python для преобразования речи в текст
README.md - Документация проекта (этот файл)

MCP Серверы

Этот репозиторий содержит два MCP (Model Context Protocol) сервера:

File Finder MCP - для поиска файлов
Whisper STT MCP - для преобразования речи в текст

File Finder MCP Server

Предварительные требования

Node.js (версия 14 или выше)
npm (версия 6 или выше)
Python 3.6 или выше (для HTTP сервера)

Установка

Клонируйте или скачайте этот репозиторий
Перейдите в директорию проекта
Установите зависимости:
```
npm install
```
Соберите проект:
```
npm run build
```

Запуск сервера

Проект предоставляет несколько вариантов запуска MCP сервера:

Вариант 1: Прямой запуск MCP сервера

Вы можете запустить MCP сервер напрямую с помощью Node.js:

npm start

или

node build/index.js

Это запустит сервер, и он будет ожидать JSON-RPC запросы на stdin/stdout.

Вариант 2: Запуск HTTP сервера и MCP прокси

Этот вариант использует Python HTTP сервер и MCP прокси, который перенаправляет запросы к HTTP серверу:

Сначала запустите HTTP сервер:
```
npm run start:python
```
или
```
python main.py
```
Затем в другом терминале запустите MCP прокси:
```
npm run start:http
```
или
```
node build/index-http.js
```

Вариант 3: Интеграция с VS Code (расширение Cline)

Для интеграции сервера с VS Code и расширением Cline:

Найдите файл настроек MCP:
- Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
- Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Добавьте следующую конфигурацию в объект mcpServers в файле настроек:

"file-finder-mcp": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Для использования HTTP прокси:

"file-finder-mcp-http": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index-http.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Замените <ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ> на фактический путь к директории вашего проекта.

Перезапустите VS Code для загрузки обновленных настроек.

Доступные инструменты

MCP сервер предоставляет один инструмент:

search_files: Ищет файлы, содержащие указанный фрагмент в их именах
- Параметры:
  - fragment (строка, обязательный): Текстовый фрагмент для поиска в именах файлов

Пример использования

<use_mcp_tool>
<server_name>file-finder-mcp</server_name>
<tool_name>search_files</tool_name>
<arguments>
{
  "fragment": ".py"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Этот пример ищет все файлы, содержащие ".py" в их именах.

HTTP сервер (main.py)

Запуск HTTP сервера

Перейдите в корневую директорию проекта
Запустите сервер с помощью Python:
```
python main.py
```
Сервер будет запущен на http://localhost:8080

Использование API

Для поиска файлов отправьте GET запрос на /search с параметром запроса q:

http://localhost:8080/search?q=.json

name: имя файла
path: абсолютный путь к файлу
size: размер файла в байтах
created: дата и время создания файла

Пример ответа:

[
    {
        "name": "package.json",
        "path": "/absolute/path/to/package.json",
        "size": 1234,
        "created": "Wed Feb 26 17:00:00 2025"
    }
]

Whisper STT MCP Server

Предварительные требования

Node.js (версия 14 или выше)
npm (версия 6 или выше)
Python 3.6 или выше
faster-whisper (установите с помощью pip install faster-whisper)

Установка

Клонируйте или скачайте этот репозиторий
Перейдите в директорию проекта
Установите зависимости:
```
npm install
pip install faster-whisper
```
Соберите проект:
```
npm run build
```

Запуск сервера

Проект предоставляет несколько вариантов запуска Whisper MCP сервера:

Вариант 1: Прямой запуск MCP сервера

Вы можете запустить MCP сервер напрямую с помощью Node.js:

npm run start:whisper

или

node build/whisper-index.js

Это запустит сервер, и он будет ожидать JSON-RPC запросы на stdin/stdout.

Вариант 2: Запуск HTTP сервера и MCP прокси

Этот вариант использует Python HTTP сервер и MCP прокси, который перенаправляет запросы к HTTP серверу:

Сначала запустите HTTP сервер:
```
npm run start:whisper:python
```
или
```
python whisper_server.py
```
Затем в другом терминале запустите MCP прокси:
```
npm run start:whisper:http
```
или
```
node build/whisper-index-http.js
```

Вариант 3: Интеграция с VS Code (расширение Cline)

Для интеграции сервера с VS Code и расширением Cline:

Найдите файл настроек MCP:
- Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings\cline_mcp_settings.json
- Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
Добавьте следующую конфигурацию в объект mcpServers в файле настроек:

"whisper-stt-mcp": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Для использования HTTP прокси:

"whisper-stt-mcp-http": {
  "command": "node",
  "args": ["<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index-http.js"],
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Замените <ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ> на фактический путь к директории вашего проекта.

Перезапустите VS Code для загрузки обновленных настроек.

Доступные инструменты

MCP сервер предоставляет один инструмент:

transcribe_audio: Преобразует аудиоданные в текст с использованием faster-whisper
- Параметры:
  - audio_base64 (строка, обязательный): Аудиоданные в формате base64
  - language (строка, необязательный): Код языка (например, "en", "ru"). Если не указан, язык будет определен автоматически.

Пример использования

<use_mcp_tool>
<server_name>whisper-stt-mcp</server_name>
<tool_name>transcribe_audio</tool_name>
<arguments>
{
  "audio_base64": "BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA",
  "language": "ru"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Этот пример преобразует аудиоданные в текст, предполагая, что аудио на русском языке.

HTTP сервер (whisper_server.py)

Запуск HTTP сервера

Перейдите в корневую директорию проекта
Запустите сервер с помощью Python:
```
python whisper_server.py
```
Сервер будет запущен на http://localhost:8081

Использование API

Для транскрибирования аудио отправьте POST запрос на /transcribe с JSON-телом, содержащим:

audio: строка в формате base64, содержащая аудиоданные
language (необязательно): код языка (например, "en", "ru")

Пример запроса:

{
  "audio": "BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA",
  "language": "ru"
}

Ответ будет содержать:

text: полный транскрибированный текст
segments: массив сегментов с временными метками
language: определенный язык
language_probability: вероятность определения языка

Пример ответа:

{
  "text": "Это пример транскрибированного текста.",
  "segments": [
    {
      "start": 0.0,
      "end": 2.5,
      "text": "Это пример"
    },
    {
      "start": 2.5,
      "end": 4.0,
      "text": "транскрибированного текста."
    }
  ],
  "language": "ru",
  "language_probability": 0.98
}

Устранение неполадок

Если вы получаете ошибку "No connection found for server", убедитесь, что вы перезапустили VS Code после обновления настроек MCP.
Если сервер не отвечает, проверьте, что путь в настройках MCP правильный и указывает на собранный JavaScript файл.
Убедитесь, что сервер правильно собран, выполнив npm run build перед попыткой его использования.
Для использования HTTP прокси убедитесь, что соответствующий HTTP сервер запущен (на порту 8080 для file-finder или 8081 для whisper-stt).
Если возникают проблемы с faster-whisper, убедитесь, что библиотека правильно установлена и у вас есть необходимые зависимости для работы с GPU (если вы используете GPU).

Структура проекта

Ниже приведен список основных файлов проекта и их назначение:

Корневая директория

src/index.ts - Исходный код TypeScript MCP сервера для поиска файлов (прямая реализация)
src/index-http.ts - Исходный код TypeScript MCP прокси для HTTP сервера поиска файлов
src/whisper-index.ts - Исходный код TypeScript MCP сервера для преобразования речи в текст (прямая реализация)
src/whisper-index-http.ts - Исходный код TypeScript MCP прокси для HTTP сервера преобразования речи в текст
build/index.js - Скомпилированный JavaScript код MCP сервера для поиска файлов
build/index-http.js - Скомпилированный JavaScript код MCP прокси для поиска файлов
build/whisper-index.js - Скомпилированный JavaScript код MCP сервера для преобразования речи в текст
build/whisper-index-http.js - Скомпилированный JavaScript код MCP прокси для преобразования речи в текст
tsconfig.json - Конфигурация TypeScript
package.json - Описание пакета и зависимости
main.py - HTTP сервер на Python для поиска файлов
whisper_server.py - HTTP сервер на Python для преобразования речи в текст
README.md - Документация проекта (этот файл)