Как установить себе локальную транскрибацию звонков для Codex и Claude

Что это такое

Это маленькое локальное приложение для Mac: кидаешь запись звонка, получаешь transcript с таймкодами, спикерами и экспортом. Главное отличие от обычного текстового файла: transcript доступен Codex и Claude как MCP tool. Агент может сам запросить job, проверить статус, прочитать сегменты, переименовать спикеров и экспортировать результат.

Как это работает внутри

• FFmpeg приводит аудио к mono 16 kHz WAV и нормализует громкость.
• MLX Whisper запускает Whisper локально на Apple Silicon.
• Sherpa ONNX может разметить спикеров локально, без аккаунта и токена.
• SQLite хранит jobs, статусы, настройки, transcript JSON и историю правок.
• MCP server отдаёт всё это в Codex, Claude Desktop или другой MCP-клиент.

Установка на свой Mac

Ниже общий сценарий установки из GitHub-репозитория CallScribe. Клонируешь проект, ставишь зависимости, запускаешь desktop app и затем подключаешь MCP server к Codex, Claude Desktop или другому MCP-клиенту.

brew install uv ffmpeg

git clone https://github.com/iagadilov/callscribe-local.git
cd callscribe-local

npm install
uv sync --extra dev

open CallScribe.command

Если у тебя уже есть папка проекта, начинай с cd callscribe-local. Первый запуск может скачать локальные модели. Это не отправка твоих записей, а загрузка весов модели.

Подключение к Codex или Claude через MCP

MCP-конфиг говорит агенту: “запускай этот локальный Python server через stdio”. Важно заменить путь /absolute/path/to/callscribe-local на реальную папку проекта.

{
  "mcpServers": {
    "callscribe": {
      "type": "stdio",
      "command": "/opt/homebrew/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/absolute/path/to/callscribe-local",
        "python",
        "-m",
        "backend.mcp_server"
      ]
    }
  }
}

После этого в агенте появляются инструменты: transcribe_file, get_transcription_job, get_transcript, list_transcription_jobs и export_transcript.

Как пользоваться

1. Запиши звонок и сохрани файл на Mac.
2. Перетащи файл в CallScribe или дай агенту абсолютный путь.
3. Дождись job status completed.
4. Попроси Codex или Claude разобрать transcript: summary, decisions, objections, next steps.

Use the local CallScribe MCP server.

Transcribe this local file:
/absolute/path/to/call.m4a

Use language auto, model turbo, diarization on.
When it finishes, summarize the call, extract decisions, objections, next steps,
and pull the exact quotes that matter.

Что честно остаётся локально

Запись, подготовленный WAV, transcript, история jobs и SQLite база остаются на Mac. Само распознавание идёт локально. Но при первом запуске система может скачать модели из внешних репозиториев. Это стоит говорить честно: данные звонка не отправляются в cloud STT, но веса моделей могут скачиваться.

Copy-paste prompt, чтобы собрать похожий tool себе

Этот prompt можно вставить в Codex, Claude Code или другой coding agent. Он не копирует мой код, а описывает механику продукта и acceptance criteria.

I want you to build a private local transcription tool for my Mac.

Requirements:
- macOS Apple Silicon first.
- Do not send audio or transcripts to cloud speech-to-text services.
- Use FFmpeg to normalize audio to mono 16 kHz WAV.
- Use mlx-whisper for local Whisper transcription.
- Use a local speaker diarization option if available, such as sherpa-onnx.
- Save jobs, source file paths, options, status, progress, transcript JSON,
  speaker labels, timestamps, and revisions in a local SQLite database.
- Add SHA-256 cache so the same file with the same options is not transcribed twice.
- Build a small desktop UI where I can drag audio/video files, see progress,
  read the transcript, search, rename speakers, edit segments, undo edits,
  play audio by timestamp, and export TXT, Markdown, JSON, SRT, VTT, and DOCX.
- Add a local HTTP API on 127.0.0.1.
- Add an MCP server over stdio with tools:
  health, transcribe_file, get_transcription_job, list_transcription_jobs,
  get_transcript, diarize_transcript, edit_transcript_segment,
  rename_transcript_speaker, undo_transcript_edit, export_transcript.
- Add a CLI fallback for transcribe, list, status, transcript, and export.
- Include setup instructions for Codex, Claude Desktop, and other MCP clients.

Before coding, inspect the current folder and choose a simple stack.
After coding, run tests and a real local smoke test with a short audio file.

FAQ

Ссылки

• GitHub: CallScribe local transcription app
• GitHub: source of this website and article
• GitHub: MLX Whisper examples
• GitHub: sherpa-onnx
• GitHub: MCP Python SDK
• GitHub: uv