setup-transcribe
Skill0 starsChanged 10 days agoApache-2.0View on GitHub
/careerloop:interview-capture가 녹음된 면접 오디오 파일을 텍스트로 변환할 수 있도록, 로컬 mcp-transcribe MCP 서버를 설치하고 Claude Desktop에 등록합니다. 사전 점검과 설치 명령을 사용자 대신 실행하므로 터미널을 직접 쓸 필요가 없습니다. /careerloop:setup-transcribe로도 호출할 수 있습니다. Installs and registers the local mcp-transcribe MCP server with Claude Desktop so /careerloop:interview-capture can transcribe recorded interview audio files. Runs the prerequisite checks and installer commands on the user's behalf so they don't need to use a terminal themselves. Also invocable via /careerloop:setup-transcribe.
- Installs packages
In this repository45 other files it gives its agents.
- add-sourceSkill
- ai-analysisSkill
- application-updateSkill
- artifact-savedSkill
- assessmentSkill
- ats-optimizationSkill
- benchmarkSkill
- career-planSkill
- compare-offersSkill
- contact-contextSkill
- content-suggestSkill
- cover-letterSkill
- daily-scheduleSkill
- draft-outreachSkill
- evaluate-offerSkill
- evaluate-postSkill
- event-intelligenceSkill
- event-radarSkill
- focus-careerSkill
- follow-upSkill
- follow-up-timingSkill
- interview-captureSkill
- launchSkill
- linkedin-post-analyticsSkill
- list-artifactsSkill
- market-briefSkill
- mine-storiesSkill
- mock-interviewSkill
- negotiate-offerSkill
- networking-strategySkill
- network-mapSkill
- pattern-analysisSkill
- pipeline-statusSkill
- prep-interviewSkill
- reportSkill
- resume-scoreSkill
- salary-researchSkill
- search-jobsSkill
- setup-scheduleSkill
- skill-transferSkill
- story-retrievalSkill
- suggest-rolesSkill
- tailor-resumeSkill
- track-applicationSkill
- training-roiSkill
The file
Files
/careerloop:interview-capture가 녹음된 면접 오디오 파일을 텍스트로 변환할 수 있도록 로컬 mcp-transcribe MCP 서버를 설치합니다. mcp-transcribe/README.md에 명령줄 기준으로 문서화된 것과 같은 단계를 비전문가 사용자에게 안내하되, 실제 실행은 Claude가 하며 설치나 변경 전에 반드시 확인을 받습니다.
이 작업은 선택 사항입니다. 사용자가 interview-capture를 쓸 계획이 없으면 통째로 건너뜁니다.
1. 이미 설치되어 있는지 확인
이 세션에서 backend_info라는 이름의 도구(mcp-transcribe 제공)를 이미 사용할 수 있는지 확인합니다. 사용할 수 있으면 해당 도구를 호출하여 활성 백엔드를 보고하고 멈춥니다. 설치할 것이 없습니다.
그렇지 않으면 계속 진행합니다.
2. 플러그인 디렉터리 찾기
이 플러그인의 mcp-transcribe/ 디렉터리 절대 경로를 확인합니다(skills/setup-transcribe/SKILL.md가 있는 같은 레포). 찾을 수 없으면(예: 이 선택적 디렉터리 없이 플러그인이 zip으로 설치된 경우) 사용자에게 다음과 같이 안내합니다.
이 설치본에서는 면접 전사 설정을 사용할 수 없습니다. CareerLoop GitHub 레포의
mcp-transcribe/폴더가 필요합니다. https://github.com/seonwooj0810/careerloop 에서 레포를 클론하거나 다운로드한 뒤, 그 안에서 이 작업을 다시 실행해 주세요.
그런 다음 멈춥니다.
3. 사전 요구 사항 확인
Bash로 실행합니다(읽기 전용 점검이므로 확인 불필요).
command -v uv; command -v ffmpeg; command -v brew어떤 것이 있는지 보고합니다. 두 가지 경우가 있습니다.
Homebrew 없음(uv 및/또는 ffmpeg도 없음): 이 흐름은 Homebrew 경로(macOS/Linuxbrew)만 자동화합니다. 사용자에게 uv와 ffmpeg를 직접 설치하도록 안내하고(https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 와 https://ffmpeg.org/download.html 참조) 설치 후 이 스킬을 다시 실행하게 합니다. 멈춥니다.
Homebrew 있음, uv 및/또는 ffmpeg 없음: 무엇을 왜 실행할지 정확히 알려준 뒤, 실행 전에 명시적 확인을 요청합니다.
Homebrew로
uv와ffmpeg를 설치해야 합니다.brew install uv ffmpeg를 실행하겠습니다. 진행해도 될까요?
분명한 승낙을 받은 뒤에만 Bash로 실행합니다. 실패하면 오류를 보여주고 멈춥니다. 조용히 재시도하지 않습니다.
4. 설치 프로그램 실행
실행하기 전에 무슨 일이 일어날지 설명합니다.
플러그인의 설치 프로그램을 실행합니다. 설정을 점검하고,
mcp-transcribe의 Python 의존성을 전용 격리 환경에 설치하며, Claude Desktop 설정(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)에 등록합니다. 먼저 해당 설정 파일을 백업하고, 점검에서 하나라도 실패하면 건드리지 않습니다.
그런 다음 실행합니다.
python3 {resolved_path}/mcp-transcribe/install_transcribe_mcp.py출력은 그대로 전달합니다. 이미 사전 요구 사항별로 OK/FAIL 줄을 명확하게 출력하며, 문제가 있으면 설정을 건드리지 않고 깔끔하게 멈춥니다. 실패하면 근본 원인을 직접 고치려 하지 않습니다(예: 우회해서 pip install을 수동으로 하지 않습니다). 출력된 내용을 그대로 보고하고 사용자가 진행 방법을 결정하게 합니다. 이 스크립트는 잘못된 설정을 쓰지 않도록 의도적으로 보수적으로 설계되어 있기 때문입니다.
5. 확인 및 인계
성공하면:
✅ mcp-transcribe가 설치되고 등록되었습니다.
도구가 로드되도록 Claude Desktop을 재시작(또는 새 채팅 시작)한 뒤,
녹음된 면접 오디오 파일 경로와 함께
/careerloop:interview-capture를 실행하세요.같은 세션에서 backend_info를 호출하려 하지 않습니다. 설정 변경은 새 세션에서만 적용됩니다.
가드레일
- 이 작업이 무엇을 하는지 먼저 사용자에게 알리고 명시적인 승낙을 받기 전에는
brew install이나 Python 설치 프로그램을 절대 실행하지 않습니다. 사용자의 로컬 Homebrew 패키지와 Claude Desktop 설정을 수정하기 때문입니다. claude_desktop_config.json을 직접 수동 편집하지 않습니다. 쓰기 전에 검증하고 백업하는install_transcribe_mcp.py를 항상 거칩니다.vocabulary.local.json의 내용을 붙여넣거나 로그에 남기거나 에코하지 않습니다. 설치 프로그램이 첫 실행 시vocabulary.example.json에서 이 파일을 생성하며, 실제 값은 사용자의 개인 데이터입니다.- 이 흐름은 macOS/Homebrew 전용입니다(
install_transcribe_mcp.py는 Claude Desktop의 macOS 설정 경로를 대상으로 함). Windows/Linux이거나 Claude Desktop이 설치되어 있지 않다면, 3단계 이후 멈추고 대신mcp-transcribe/README.md의 수동 설치 절차를 안내합니다.
Does it work?
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No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

