GenPark Barge In
Aplica transcripción, puntuación de eco suministrada y reglas de duración a interrupciones conversacionales y estima la truncación de reproducción. Sin detección de eco de audio ni control de reproducción.
Documentación
genpark-barge-in
Aplica transcripción, puntuación de eco proporcionada y reglas de duración a interrupciones conversacionales; estima el truncamiento de reproducción. No incluye detección de eco de audio ni control de reproducción.
Python 3.9+; tiempo de ejecución de biblioteca estándar; licencia MIT.
Instalación y ejecución
Descargue genpark-barge-in.mcpb desde GitHub Releases e instálelo con un cliente compatible con MCPB. Python debe estar instalado y disponible como python.
Alternativamente, clone este repositorio y configure un servidor stdio de MCP con el comando python y argumentos que contengan la ruta absoluta a mcp_server.py.
Herramientas
classify_utterance_intentevaluate_interruption_eventcompute_playback_rollback_staterun_benchmark_barge_in_arbitration
Ejecute python -m unittest discover -s tests para comprobaciones de regresión. La verificación de integración oficial del SDK de MCP utiliza la dependencia de desarrollo mcp: python tests/check_mcp.py.
Limitaciones
Estas son herramientas deterministas que operan sobre datos estructurados proporcionados, no modelos de aprendizaje automático. La entrada y la salida permanecen en el proceso local. No se requiere un endpoint alojado, acceso automático a archivos ni acceso a la red. El estado dura solo durante el proceso actual. Las herramientas de referencia ejecutan ejemplos sintéticos en un estado aislado; su estado no es una certificación de calidad de producción.
Las puntuaciones de eco son proporcionadas por el llamador y incoming_audio_energy_db es actualmente informativo. Los valores de confianza son pesos heurísticos fijos, no probabilidades calibradas. La reversión de reproducción estima texto de palabras completas mediante la proporción de caracteres, no la alineación real de audio.