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Cómo conectar Deepgram a Cursor vía MCP

Deepgram speech AI con tu propia clave de API: transcribe grabaciones desde una URL con etiquetas de hablante, resúmenes, temas y sentimiento, analiza textos, convierte texto en voz con las voces Aura y consulta modelos, claves, miembros, consumo, peticiones, gasto y saldos de crédito.

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Deepgram

Deepgram

Deepgram speech AI with your own API key: transcribe recordings from a URL with speaker labels, summaries, topics and sentiment, analyze text, turn text into speech with Aura voices, and check models, keys, usage, requests and credit balances.

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API Key

Env vars requeridas

DEEPGRAM_API_KEY
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    Open source · AGPL-3.0
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Resumen

Deepgram speech AI con tu propia clave de API: transcribe grabaciones desde una URL con etiquetas de hablante, resúmenes, temas y sentimiento, analiza textos, convierte texto en voz con las voces Aura y consulta modelos, claves, miembros, consumo, peticiones, gasto y saldos de crédito.

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Deepgram + Cursor

Deepgram speech AI con tu propia clave de API: transcribe grabaciones desde una URL con etiquetas de hablante, resúmenes, temas y sentimiento, analiza textos, convierte texto en voz con las voces Aura y consulta modelos, claves, miembros, consumo, peticiones, gasto y saldos de crédito.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

DEEPGRAM_API_KEY

Paso 1 — Obtener credenciales

La configuración lleva unos 3 minutos. Necesitas una cuenta de Deepgram; una cuenta nueva empieza con crédito gratuito.

  1. Inicia sesión en https://console.deepgram.com y abre el proyecto que quieras usar.
  2. Abre API Keys, haz clic en Create a New API Key, ponle un nombre y elige el rol. Member basta para transcripción, texto a voz, análisis de texto, claves y consumo; Admin u Owner hacen falta para miembros, saldos, gasto y compras (billing:read). Deja la caducidad vacía o pon una que recuerdes.
  3. Copia la clave, que se muestra una sola vez, en DEEPGRAM_API_KEY. Pega solo la clave: el conector la envía como Authorization: Token <key>.
  4. Instala el conector y ejecuta deepgram_list_projects para comprobar la clave.

Lo que cuesta: deepgram_transcribe_url se factura por minuto de audio (más con resúmenes y otras funciones de análisis), deepgram_analyze_text por token y deepgram_text_to_speech por carácter, siempre al proyecto de la clave. Todas las demás herramientas son gratuitas. Para una grabación larga o un lote grande la IA dice antes cuánto costará aproximadamente, y deepgram_list_balances muestra el crédito restante.

Qué hace:

  • Transcribe una grabación con deepgram_transcribe_url desde una url pública; un enlace prefirmado de S3, GCS o Drive funciona, una página tras un inicio de sesión no. Buenos valores por defecto son model: nova-3 y smart_format: true. diarize con utterances o paragraphs muestra quién dijo qué, detect_language resuelve un idioma desconocido (o language: multi en nova-3 para idiomas mezclados), keyterm ayuda con nombres y jerga, summarize: v2, topics, intents y sentiment analizan llamadas (solo inglés) y redact oculta números de tarjeta o datos personales.
  • Analiza textos que ya tienes, como una transcripción, un email o notas, con deepgram_analyze_text y summarize, topics, intents o sentiment (inglés).
  • Genera audio con deepgram_text_to_speech y una voz Aura en model; deepgram_list_models lista las voces con idioma, acento y un enlace de muestra.
  • Modelos: deepgram_list_models y deepgram_get_model para los modelos públicos, deepgram_list_project_models para lo que un proyecto puede usar, modelos personalizados incluidos.
  • Cuenta: deepgram_list_projects para el project_id, luego el proyecto, sus claves de API (solo lectura, el secreto nunca se devuelve) y sus miembros.
  • Consumo y coste: deepgram_get_usage_breakdown para horas, peticiones, tokens y caracteres por periodo o agrupados por endpoint, modelo, clave o etiqueta; deepgram_list_usage_fields para los valores por los que filtrar; deepgram_list_requests y deepgram_get_request para llamadas sueltas con su coste; deepgram_get_billing_breakdown para el gasto en USD; deepgram_list_balances, deepgram_get_balance y deepgram_list_purchases para el crédito.

Todas las herramientas vienen activadas al instalar. Las tres de pago gastan crédito del proyecto, así que la IA confirma contigo antes las ejecuciones grandes o repetidas.

Formatos de datos: la transcripción está en results.channels[0].alternatives[0].transcript con una confidence de 0 a 1, un canal por canal de audio con multichannel. Con paragraphs el texto formateado con hablantes está en alternatives[0].paragraphs.transcript; results.utterances lista turnos con start y end en segundos y speaker (0, 1, ...). Los resúmenes están en results.summary.short, temas, intenciones y sentimiento en results.topics, results.intents y results.sentiments. Los tiempos por palabra se quitan para que las respuestas sean pequeñas, así que la IA usa utterances o paragraphs para los tiempos. metadata.duration es la duración del audio en segundos y metadata.request_id identifica la llamada en el registro de peticiones. En el análisis de texto el resumen está en results.summary.text. Texto a voz devuelve el audio como archivo adjunto al resultado (MP3 por defecto, hasta 8 MiB); Deepgram no lo guarda, así que conserva el archivo. Las horas de consumo llegan como cadenas decimales, importes y saldos en units (normalmente usd), y las fechas como YYYY-MM-DD en UTC.

Paginación: deepgram_list_requests pagina con page (desde 0) y limit (hasta 1000); la IA sigue mientras una página vuelva llena. Las demás listas lo devuelven todo de una vez.

Límites: texto a voz admite como máximo 2.000 caracteres por llamada, así que la IA divide los textos largos al final de las frases. La transcripción responde en una llamada y el conector espera hasta 30 segundos: nova-3 suele transcribir una hora de audio con margen, pero archivos muy largos con muchas funciones de análisis pueden tardar más y conviene transcribirlos por partes. Los proyectos Pay-as-you-go y Growth ejecutan hasta 50 transcripciones, 15 peticiones de texto a voz y unas 10 de análisis de texto a la vez. El análisis de texto admite hasta 150K tokens de entrada.

Errores comunes: 400 con err_code y err_msg indica una opción que el modelo no admite (por ejemplo keyterm en nova-2, o funciones de análisis en audio que no está en inglés) o una URL que Deepgram no puede descargar; 400 TOKEN_LIMIT_EXCEEDED significa texto de más de 150K tokens. 401 es una clave incorrecta o caducada, 402 un proyecto sin crédito, 403 una clave cuyo rol no tiene el scope (miembros y facturación requieren Admin u Owner), 404 un id de proyecto, petición o saldo desconocido, 413 texto de más de 2.000 caracteres para la voz, 429 demasiadas peticiones simultáneas.

El conector no transmite audio en directo, no usa la voice agent API, no sube archivos locales (solo URL) y no crea ni borra claves o miembros.

Paso 2 — Instalar el adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Paso 3 — Añadir el conector en Cursor

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

Cursor lee los servidores MCP de ~/.cursor/mcp.json. Añade esta entrada:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}
  1. Crea una clave de API MCP en AnythingMCP en MCP Servers → tu servidor → API keys y pégala en lugar de YOUR_MCP_API_KEY.
  2. Guarda el archivo y reinicia Cursor.
  3. Abre Cursor → Settings → MCP y comprueba que anythingmcp aparece en la lista y está conectado.
  4. Empieza a chatear: el agente ya puede usar las herramientas de Deepgram.

Herramientas disponibles

ToolWhat it does
deepgram_transcribe_urlTranscribe a pre-recorded audio or video file from a public URL with Deepgram speech to text (POST /v1/listen)
deepgram_analyze_textAnalyze English text with Deepgram text intelligence (POST /v1/read): a summary, topics, intents and sentiment per segment, without audio
deepgram_text_to_speechTurn up to 2,000 characters of text into speech with a Deepgram Aura voice (POST /v1/speak)
deepgram_list_modelsList the public Deepgram models: speech-to-text models under stt (name, version, uuid, languages, batch and streaming support) and…
deepgram_get_modelGet one public Deepgram model or voice by its uuid: name, canonical name, architecture, languages, version and capabilities
deepgram_list_projectsList the Deepgram projects the API key can reach, with their project_id and name
deepgram_get_projectGet one Deepgram project: its name and whether it opted out of the Model Improvement Program (mip_opt_out)
deepgram_list_project_modelsList the models a Deepgram project can use, including custom or early-access models it has been given, split into stt and tts
deepgram_list_keysList the API keys of a Deepgram project: api_key_id, comment, scopes, creation date and the member who owns each key
deepgram_list_membersList the members of a Deepgram project with member_id, email, first and last name and their scopes (role)
deepgram_list_requestsList the API requests of a Deepgram project, newest first: request_id, time, endpoint path, API key id, HTTP status code, deployment and…
deepgram_get_requestGet one logged Deepgram API request by id: when it ran, the endpoint, the key used, the status code, and the details Deepgram keeps (audio…
deepgram_get_usage_breakdownUsage of a Deepgram project for a date range: hours of audio, total hours, agent hours, tokens in and out, TTS characters and request count
deepgram_list_usage_fieldsList the values that occur in a Deepgram project's usage for a date range: the models (with name and uuid), tags, features and processing…
deepgram_list_balancesList the credit balances of a Deepgram project: balance_id, remaining amount, units (usually usd) and the purchase order it came from
deepgram_get_balanceGet one credit balance of a Deepgram project: remaining amount, units and purchase order id
deepgram_get_billing_breakdownSpend of a Deepgram project in US dollars for a date range, optionally grouped by API key, deployment, line item (such as…
deepgram_list_purchasesList the purchases (credit top-ups and orders) of a Deepgram project with amount, units and date

Ejemplos de prompts

  • "Transcribe la llamada de https://example.com/calls/2026-10-29.mp3 con etiquetas de hablante y dame un resumen breve."
  • "¿Qué temas y qué sentimiento aparecen en esta transcripción de soporte? Aquí tienes el texto."
  • "Lee este párrafo con una voz Aura en inglés y dame el MP3."
  • "¿Cuántas horas de audio transcribió nuestro proyecto este mes, agrupadas por modelo?"
  • "¿Cuánto crédito le queda al proyecto y cuánto gastamos la semana pasada en USD?"

FAQ

¿Cursor admite servidores MCP personalizados en el plan gratuito? Sí, MCP está disponible en los planes Hobby, Pro y Business.

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