インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、AssemblyAI をワンクリックで追加して、AI クライアント(Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor)を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
AssemblyAI による音声のテキスト化:公開リンクの音声・動画ファイルを、話者ラベル、言語検出、個人情報のマスキング、要約、チャプター、エンティティ、感情分析つきで文字起こしし、トランスクリプトをテキスト、文、段落、SRT/VTT 字幕で読み取り、単語を検索し、翻訳や話者の命名を行い、トランスクリプトについて LLM に質問し、ストリーミング用トークンを作成します。データの保存先は米国または EU。音声 1 時間ごとの従量課金で、新規アカウントには無料クレジットがあります。
こう聞いてみよう
AssemblyAI のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → AssemblyAI をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
AssemblyAI + ChatGPT
AssemblyAI による音声のテキスト化:公開リンクの音声・動画ファイルを、話者ラベル、言語検出、個人情報のマスキング、要約、チャプター、エンティティ、感情分析つきで文字起こしし、トランスクリプトをテキスト、文、段落、SRT/VTT 字幕で読み取り、単語を検索し、翻訳や話者の命名を行い、トランスクリプトについて LLM に質問し、ストリーミング用トークンを作成します。データの保存先は米国または EU。音声 1 時間ごとの従量課金で、新規アカウントには無料クレジットがあります。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
ASSEMBLYAI_API_KEY, ASSEMBLYAI_DOMAIN
ステップ 1 — 認証情報を取得
セットアップは約 2 分です。AssemblyAI のアカウントが必要です。新規アカウントには文字起こしと Speech Understanding に使える 50 ドルの無料クレジットがあります。
- https://www.assemblyai.com/dashboard/signup でサインアップします。
- ダッシュボードで API Keys を開き、キーをコピーして
ASSEMBLYAI_API_KEYに貼り付けます。キーはそのままAuthorizationヘッダーの値として送られるので、Bearerや引用符を付けずにキーだけを貼り付けてください。 ASSEMBLYAI_DOMAINをassemblyai.com(米国、既定)またはeu.assemblyai.com(EU データ保存:音声、トランスクリプト、プロンプトは EU 内で処理・保存されます)に設定します。https://やapi.は付けません。一方のリージョンで作成したトランスクリプトはもう一方からは見えません。また EU の LLM Gateway で使えるのは Claude と Gemini のモデルだけです。- コネクタをインストールし、
assemblyai_list_transcriptsを実行します。アカウントのトランスクリプトが一覧表示され(新規アカウントではまだ空です)、キーが確認できます。
有料のツール:
assemblyai_submit_transcriptは音声 1 時間あたりの料金で、秒単位で按分されます。Universal-3.5 Pro は 0.21 ドル/時、Universal-2 は 0.15 ドル/時です。追加機能は、話者ラベル 0.02 ドル/時、keyterms またはプロンプト 0.05 ドル/時(Universal-3.5 Pro)、メディカルモード 0.15 ドル/時です。multichannelではチャンネルごとに課金され、Speech Understanding の機能は別料金です。assemblyai_understand_transcriptはタスクごとに課金されます。assemblyai_ask_transcriptは、入力と出力のトークンごとにモデルの料金で課金されます。料金はassemblyai_list_llm_modelsに 100 万トークンあたりの USD で表示されます。無料クレジットの対象外です。assemblyai_create_streaming_tokenは無料ですが、そのトークンで開いたストリーミングセッションは接続時間で課金されます。
失敗したトランスクリプトは無料です。読み取り系のツールと assemblyai_list_llm_models はすべて無料です。長いファイルの場合、AI は料金を伝え、文字起こしの前に確認を取ります。
文字起こし: assemblyai_submit_transcript には audio_url として、音声または動画ファイル(mp3、wav、m4a、mp4、webm など、最大 2.2 GB・10 時間)への公開の直接リンクを渡します。クラウドストレージのリンクやポッドキャストの MP3 などです。YouTube のような Web ページは使えず、このコネクタからローカルファイルをアップロードすることもできません。既定では Universal-3.5 Pro(18 言語)を使い、それ以外の言語には Universal-2(99 言語)を使います。主なオプション:speaker_labels と speakers_expected、language_code または language_detection、固有名詞や用語のための keyterms_prompt、録音内容を説明する prompt、redact_pii と redact_pii_policies(ビープ音入りの音声コピーには redact_pii_audio)、summarization または auto_chapters、auto_highlights、entity_detection、sentiment_analysis、iab_categories、content_safety、翻訳や話者名のための speech_understanding、audio_start_from と audio_end_at、domain の medical-v1、任意の webhook_url。呼び出すとステータス queued の ID が返ります。AI は数秒おきに assemblyai_get_transcript を確認し、ステータスが completed になるまで、または error(理由は error に入ります)になるまで待ちます。処理時間は通常、音声の長さのごく一部です。
読み取れるデータ:
- トランスクリプト:全文、話者ごとの発話、検出された言語、音声の長さ、信頼度、依頼した各機能の結果(要約、チャプター、エンティティ、感情、ハイライト、コンテンツセーフティ、翻訳)。
- 文(話者つき)と段落。それぞれ開始、終了、信頼度つき。
- SRT または WebVTT の字幕。
chars_per_captionも指定でき、そのまま.srtや.vttとして保存できます。 - 単語検索:単語やフレーズごとの一致数とタイムスタンプ。
- ステータスが
redacted_audio_readyになった後の、マスキング済み音声へのリンク。 - LLM Gateway のモデル(Claude、GPT、Gemini、オープンモデル)。コンテキスト長、料金、利用できるリージョンつき。
分析: assemblyai_ask_transcript は、提供終了した LeMUR API の後継である LLM Gateway のモデルにプロンプトを送ります。プロンプトにはトランスクリプトを差し込む位置に {{ transcript }} を書きます。例:List the action items with owners in this meeting: {{ transcript }}。回答は choices[0].message.content にトークン使用量とともに入ります。既定のモデルは claude-sonnet-4-6 です。assemblyai_understand_transcript は、完成したトランスクリプトに対して、再度文字起こしせずに翻訳、話者識別(A や B の代わりに名前や役割)、カスタム整形、要約を実行します。
ストリーミング: assemblyai_create_streaming_token は短時間だけ有効なトークンを返します。ブラウザやデバイスはこれを使い、API キーなしで Universal-Streaming の WebSocket(wss://streaming.assemblyai.com/v3/ws?token=...)を開きます。トークンで接続を開けるのは 1〜600 秒の間で、セッションは最長 10,800 秒です。
データ形式: 時間(start、end、audio_start_from、単語のタイムスタンプ)はすべてミリ秒です。ただし audio_duration だけは秒です。confidence は 0〜1 です。話者は 1 つのトランスクリプト内で A、B、C とラベル付けされます。created などの日時は UTC の ISO 8601 です。応答を小さく保つため、トランスクリプト、文、段落から単語単位のタイムスタンプは除かれ、非常に長いトランスクリプトは約 600 KB で切り詰められます。
ページング: assemblyai_list_transcripts は 1 ページ最大 200 件(既定 20 件)を新しい順に返し、status や created_on で絞り込めます。さらに古いものは、AI がそのページ最後のトランスクリプトの ID を before_id に渡して取得します。
インストール時にオフ: assemblyai_delete_transcript。トランスクリプトのテキストとデータを完全に削除します(レコードは削除済みとして残り、そのためにアップロードされたファイルも削除されます)。元に戻せないため、チームで必要になったときにワークスペース管理者がオンにします。
よくあるエラー: 401 "Authentication error, API token missing/invalid" はキーが間違っているか、前に Bearer が付いていることを意味します。400 は error に誤ったパラメーターが示されます。たとえば、その言語やモデルでは使えない機能です。404 はトランスクリプトが存在しないか、もう一方のリージョンで作成されたことを意味します。ステータス error で "Download error" のトランスクリプトは、audio_url を取得できなかったことを示します。公開されていないか、ファイルではなく Web ページです。429 は同時リクエストが多すぎることを意味します。ストリーミングトークンでは、キーが間違っていると 404 "Invalid API key" が返ります。
このコネクタは、ローカルファイルのアップロード、同期型の Sync API と Dictation API、テキストの音声合成、LLM Gateway の保存済みプロンプトとツール呼び出しには対応していません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
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
ステップ 3 — ChatGPT にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL(
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
ChatGPT では、Web 版の Plugins ページから MCP サーバーをプラグインとして追加します。有料プランで利用でき、開発者モードはもう必要ありません。Business ワークスペースで追加できるのは管理者とオーナーだけです。Enterprise・Edu では、管理者が Create plugins with MCPs 権限を付与できます。
- chatgpt.com/plugins を開き、+ をクリックして Add custom MCP server を選びます。
- 名前を入力します(例: Name:
AssemblyAI)。 - Connection の Server URL に
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを入力し、Authentication は OAuth のままにします。 - I understand and want to continue を選び、Create as a plugin をクリックします。ChatGPT に求められたら AnythingMCP にサインインし、アクセスを許可します。
- 個人用プラグインから新しいプラグインをインストールし、チャットで @ を入力して選択します。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
assemblyai_list_transcripts | List the transcripts of the account, newest first, with id, status (queued, processing, completed, error), creation and completion time and… |
assemblyai_get_transcript | Get a transcript by id: status (queued, processing, completed or error with the error text), the full text, utterances by speaker, detected… |
assemblyai_get_sentences | The completed transcript split into sentences, each with text, start and end in milliseconds, confidence and speaker |
assemblyai_get_paragraphs | The completed transcript split into paragraphs, each with text, start and end in milliseconds and confidence |
assemblyai_get_subtitles | Export a completed transcript as subtitles in SRT or WebVTT format (plain text, ready to save as .srt or .vtt) |
assemblyai_search_words | Find where words or phrases are said in a completed transcript: per word, the number of matches and their timestamps in milliseconds |
assemblyai_get_redacted_audio | Get the link to the copy of the audio with personal data beeped out, for a transcript submitted with redact_pii_audio. status is… |
assemblyai_list_llm_models | List the language models of AssemblyAI's LLM Gateway (Claude, GPT, Gemini and open models) with id, context length, price per million input… |
assemblyai_create_streaming_token | Create a temporary token for AssemblyAI real-time streaming transcription (Universal-Streaming WebSocket), to hand to a browser or device… |
assemblyai_submit_transcript | Start transcribing an audio or video file from a public URL with AssemblyAI, optionally with speaker labels, language detection, PII… |
assemblyai_understand_transcript | Run a Speech Understanding task on a completed transcript without transcribing again: translation into other languages, speaker… |
assemblyai_ask_transcript | Ask a language model about a transcript through AssemblyAI's LLM Gateway (the successor of LeMUR): summaries, action items, answers to… |
assemblyai_delete_transcript | Remove a transcript's text and data permanently; the record stays, marked as deleted |
プロンプトの例
- 「このポッドキャストのエピソードを話者ラベルつきで文字起こしして。ただし先に料金を教えて:https://example.com/episode-42.mp3」
- 「昨日の会議のトランスクリプトを要約し、担当者つきでタスクを一覧にしてください。」
- 「トランスクリプトを 1 行最大 42 文字の SRT 字幕として書き出してください。」
- 「通話の中で、予算や次の四半期について誰かが話したのはどのあたりですか?」
- 「このドイツ語のインタビューを文字起こしし、名前と電話番号をマスキングして英語に翻訳してください。」
FAQ
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