تكامل خادم Cartesia MCP

ما الذي يفعله خادم “Cartesia” MCP؟

يعمل خادم Cartesia MCP (بروتوكول سياق النماذج) كجسر يمكّن المساعدين الذكاء الاصطناعي والعملاء — مثل Cursor وClaude Desktop ووكلاء OpenAI — من التفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـCartesia. يسمح ذلك بتحسين تدفقات تطوير التطبيقات من خلال توفير أدوات لتوطين الصوت، تحويل النص إلى صوت، ملء المقاطع الصوتية، والمزيد. من خلال التكامل مع Cartesia MCP، يمكن للمطورين أتمتة وتوحيد عمليات إنشاء الصوت وتعديله وتوطينه، مما يسهل المهام التي تتطلب توليد صوت وعمليات صوتية متقدمة. يلعب الخادم دورًا حيويًا في توسيع إمكانيات وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال إتاحة ميزات Cartesia المتخصصة في الصوت والصوتيات عبر واجهة MCP موحدة.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب مذكورة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موثقة في الملفات المتاحة أو ملف README.

قائمة الأدوات

لا توجد قائمة صريحة بالأدوات أو ملف server.py متاح في المستودع لتعداد الأدوات.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• قائمة الأصوات: تمكّن المطورين من عرض جميع أصوات Cartesia المتاحة، مما يسهل استكشاف واختيار نماذج الصوت المختلفة مباشرة من عميل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.
• تحويل النص إلى صوت: يسمح بتحويل العبارات النصية إلى صوت باستخدام صوت محدد، ما يتيح أتمتة إنشاء الأصول الصوتية للتطبيقات أو برمجيات الدردشة أو ميزات الوصول.
• توطين الصوت: يسهل توطين الأصوات الحالية إلى لغات مختلفة، ما يدعم توليد محتوى متعدد اللغات وجهود التدويل.
• ملء الصوت: يدعم ملء الصوت بين مقطعين موجودين، مما يتيح تحرير الصوت بسلاسة وتعزيز تدفقات العمل الإبداعية للبودكاست أو الألعاب أو الوسائط الرقمية.
• تغيير الصوت للملفات الصوتية: يتيح للمستخدمين تغيير الصوت في ملف صوتي موجود، وهو أمر مفيد للنمذجة الأولية السريعة، استنساخ الصوت، أو تخصيص تجارب المستخدم.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات إعداد متاحة لـ Windsurf.

Claude

1. تأكد من أن لديك حسابًا على Cartesia وأنك أنشأت مفتاح API الخاص بك.
2. ثبّت الحزمة: pip install cartesia-mcp
3. حدد موقع ملف claude_desktop_config.json عبر الإعدادات → المطور → تحرير التكوين.
4. أضف المقطع التالي من JSON إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// directory to store generated files (optional)"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ التكوين وأعد تشغيل Claude Desktop لتطبيق التغييرات.

تأمين مفاتيح API:
استخدم متغيرات البيئة في حقل env ضمن التكوين كما هو موضح أعلاه.

Cursor

1. تأكد من أن لديك حسابًا على Cartesia وأنك أنشأت مفتاح API الخاص بك.
2. ثبّت الحزمة: pip install cartesia-mcp
3. أنشئ ملف .cursor/mcp.json في مجلد المشروع أو ~/.cursor/mcp.json للإعداد العالمي.
4. استخدم نفس التكوين كما في Claude (انظر أعلاه).
5. احفظ وأعد تشغيل Cursor حسب الحاجة.

تأمين مفاتيح API:
استخدم متغيرات البيئة في حقل env ضمن التكوين كما هو موضح أعلاه.

Cline

لا توجد تعليمات إعداد متاحة لـ Cline.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة التكوين. في قسم تكوين MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "cartesia-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد التكوين، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكّر تغيير “cartesia-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدل عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

| دعم الجذور | ⛔ | لا يوجد ذكر للجذور |

كيف نقيم هذا الخادم MCP؟
يوفر خادم Cartesia MCP تكاملًا مباشرًا لمهام الصوت والصوتيات وإرشادات إعداد واضحة للعملاء الذكاء الاصطناعي الشائعة. ومع ذلك، يفتقر إلى التوثيق حول الأدوات المتاحة، الموارد، القوالب، وميزات MCP المتقدمة مثل الجذور والعينة. بناءً على ما سبق، نقيم تنفيذ MCP الخاص به بـ 3/10 من حيث الاكتمال والفائدة للبروتوكول.

تقييم MCP