@larksuiteoapi/lark-mcp
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Feishu/Lark OpenAPI MCP
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Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
exports.speechToTextV1Tools = exports.speechToTextV1SpeechStreamRecognize = exports.speechToTextV1SpeechFileRecognize = void 0;
const zod_1 = require("zod");
exports.speechToTextV1SpeechFileRecognize = {
project: 'speech_to_text',
name: 'speech_to_text.v1.speech.fileRecognize',
sdkName: 'speech_to_text.v1.speech.fileRecognize',
path: '/open-apis/speech_to_text/v1/speech/file_recognize',
httpMethod: 'POST',
description: '[Feishu/Lark]-AI 能力-语音识别-识别语音文件-语音文件识别接口，上传整段语音文件进行一次性识别。接口适合 60 秒以内音频识别',
accessTokens: ['tenant'],
schema: {
data: zod_1.z.object({
speech: zod_1.z
.object({
speech: zod_1.z
.string()
.describe('pcm格式音频文件（文件识别）或音频分片（流式识别）经base64编码后的内容')
.optional(),
})
.describe('语音资源'),
config: zod_1.z
.object({
file_id: zod_1.z.string().describe('仅包含字母数字和下划线的 16 位字符串作为文件的标识，用户生成'),
format: zod_1.z.string().describe('语音格式，目前仅支持：pcm'),
engine_type: zod_1.z.string().describe('引擎类型，目前仅支持：16k_auto 中英混合'),
})
.describe('配置属性'),
}),
},
};
exports.speechToTextV1SpeechStreamRecognize = {
project: 'speech_to_text',
name: 'speech_to_text.v1.speech.streamRecognize',
sdkName: 'speech_to_text.v1.speech.streamRecognize',
path: '/open-apis/speech_to_text/v1/speech/stream_recognize',
httpMethod: 'POST',
description: '[Feishu/Lark]-AI 能力-语音识别-识别流式语音-语音流式接口，将整个音频文件分片进行传入模型。能够实时返回数据。建议每个音频分片的大小为 100-200ms',
accessTokens: ['tenant'],
schema: {
data: zod_1.z.object({
speech: zod_1.z
.object({
speech: zod_1.z
.string()
.describe('pcm格式音频文件（文件识别）或音频分片（流式识别）经base64编码后的内容')
.optional(),
})
.describe('语音资源'),
config: zod_1.z
.object({
stream_id: zod_1.z.string().describe('仅包含字母数字和下划线的 16 位字符串作为同一数据流的标识，用户生成'),
sequence_id: zod_1.z.number().describe('数据流分片的序号，序号从 0 开始，每次请求递增 1'),
action: zod_1.z
.number()
.describe('数据流标记：1 首包，2 正常结束，等待结果返回，3 中断数据流不返回最终结果，0 传输语音中间的数据包'),
format: zod_1.z.string().describe('语音格式，目前仅支持：pcm'),
engine_type: zod_1.z.string().describe('引擎类型，目前仅支持：16k_auto 中英混合'),
})
.describe('配置属性'),
}),
},
};
exports.speechToTextV1Tools = [exports.speechToTextV1SpeechFileRecognize, exports.speechToTextV1SpeechStreamRecognize];