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我一直在研究一种方法，将 Claude（以及其他模型上下文协议客户端，如 ChatGPT）连接到大型的公共和用户上传音频索引。 结果是 Audioscrape 的一个远程 MCP 服务器，它允许 AI 助手查询并返回以下内容的关联片段： * 热门播客 * 法庭听证会 * 财报电话会议 * 您自己上传的任何音频 示例查询： “Joe Rogan 在他的播客中对德国说了什么？” MCP 服务器处理转录索引并公开一个 search\_audio\_content 工具。然后，Claude 调用它并从音频中提取精确匹配的时刻。 技术说明： * 服务器：远程 MCP 规范实现 * 搜索：转录文本的全文索引 * 客户端：与 Claude 桌面版、移动版、Web 版 MCP 支持兼容 * 数据：公共音频源 + 用户上传的组合 文档和设置： * Claude 设置：[https://www.audioscrape.com/docs/claude-setup](https://www.audioscrape.com/docs/claude-setup) * MCP 服务器详细信息：[https://www.audioscrape.com/docs/mcp](https://www.audioscrape.com/docs/mcp) 我很好奇其他人如何扩展 MCP 来搜索非文本数据源——特别是如果您尝试将 AI 助手与大型数据集（超出常用 API）集成。

我开发了一个简单的飓风和天气追踪器，主要关注我居住的东加勒比岛屿。它会自动更新最新的美国国家飓风中心（NHC）和开放天气地图（OWM）数据，包含交互式地图，并允许您快速查看多个岛屿以及CPA（可能是指某个特定区域）的天气状况。我不太擅长用户界面设计，所以欢迎大家提出反馈和建议，告诉我如何让它变得更有用、更易于使用。