خادم ElevenLabs MCP

ماذا يفعل خادم “ElevenLabs” MCP؟

خادم ElevenLabs MCP هو خادم بروتوكول Model Context (MCP) يدمج واجهة ElevenLabs لتحويل النص إلى كلام في سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي. يعمل كجسر يمكّن المساعدين والوكلاء الذكيين من توليد صوت عالي الجودة من النصوص، إدارة خيارات الأصوات، وتتبع سجل توليد الصوت—كل ذلك عبر واجهات MCP القياسية. يدعم الخادم عدة أصوات، وإدارة أجزاء النص، وتخزين دائم باستخدام SQLite، مما يجعله مناسباً لمهام التوليف الصوتي المتقدمة. بالإضافة لذلك، يأتي مع عميل MCP تجريبي مبني على SvelteKit لإدارة هذه الميزات والتفاعل معها من خلال واجهة ويب. عبر إتاحة توليد الصوت كأدوات وموارد، يعزز خادم ElevenLabs MCP الأتمتة وسهولة الوصول والوعي بالسياق في التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

قائمة النماذج الجاهزة

لا توجد قوالب أو نماذج تعليمات محددة في المستودع أو الوثائق.

هل أنت مستعد لتنمية عملك؟

ابدأ تجربتك المجانية اليوم وشاهد النتائج في غضون أيام.

طلب عرض توضيحي تسجيل الدخول

قائمة الموارد

• سجل الصوت: تخزين دائم لسجل الصوت/المقاطع الصوتية المُولَّدة باستخدام SQLite، مما يتيح للمستخدمين تتبع وتشغيل الصوت الذي تم توليده مسبقاً.
• خيارات الصوت: يتيح الوصول إلى نماذج الأصوات والإعدادات المتوفرة من ElevenLabs للاختيار والإدارة.
• تنزيل ملفات صوتية: يتيح للمستخدمين تنزيل الملفات الصوتية المولدة للاستخدام دون اتصال أو لإدماجها في تطبيقات أخرى.

قائمة الأدوات

• توليد صوت من نص: يحوّل النص المُدخل إلى كلام باستخدام واجهة ElevenLabs، مع دعم لعدة نماذج صوتية ومعاملات تخصيص.
• إدارة نصوص متعددة الأجزاء: يتيح للمستخدمين توليد وإدارة الصوت لنصوص مقسمة إلى عدة أجزاء، لتسهيل مهام التوليف الصوتي المطوّل.
• تشغيل سجل الصوت: يسهل تشغيل المقاطع الصوتية المولدة مسبقاً مباشرة من السجل المخزن، مما يعزز تجربة المستخدم والإنتاجية.

انضم إلى نشرتنا الإخبارية

احصل على أحدث النصائح والاتجاهات والعروض مجانًا.

عنوان البريد الإلكتروني

اشترك

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• أتمتة تحويل النص إلى كلام: تحويل سريع للمحتوى النصي إلى صوت عالي الجودة للبودكاست أو الكتب الصوتية أو ميزات الوصولية، مع تقليل الجهد اليدوي.
• تطوير مساعد صوتي: دمج ردود صوتية واقعية في المساعدين الذكيين لتحسين التفاعل البشري مع الأنظمة.
• تعريب المحتوى: توليد مخرجات صوتية بأصوات ولهجات مختلفة لتعريب المنتجات والخدمات دون الحاجة لاستئجار ممثلين صوتيين متعددين.
• توليد حوارات نصية: إدارة وإنتاج نصوص متعددة الأجزاء للألعاب أو السرد القصصي أو منصات التعلم الإلكتروني بكفاءة.
• إدارة سجل توليد الصوت: تتبع وإعادة استخدام المقاطع الصوتية المولدة مسبقاً، لتسهيل عمليات المراجعة وضمان الاتساق.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js لديك.

2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf MCP (مثل windsurf_mcp_settings.json).

3. أضف إعداد خادم ElevenLabs MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "elevenlabs": {
         "command": "uvx",
         "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
         "env": {
           "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
           "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.

5. تحقق من ظهور خادم ElevenLabs MCP كأداة في الواجهة.

Claude

1. المتطلب الأساسي: تثبيت Node.js.

2. افتح ملف إعدادات Claude MCP (مثل cline_mcp_settings.json).

3. أضف خادم ElevenLabs MCP باستخدام:

   {
     "mcpServers": {
       "elevenlabs": {
         "command": "uvx",
         "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
         "env": {
           "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
           "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop.

5. تأكد من توفر خادم ElevenLabs MCP كأداة.

Cursor

1. تأكد من تثبيت Node.js على نظامك.

2. افتح ملف إعدادات خادم MCP الخاص بـ Cursor.

3. أدرج إعداد JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "elevenlabs": {
         "command": "uvx",
         "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
         "env": {
           "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
           "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cursor.

5. تحقق من توفر خادم ElevenLabs MCP.

Cline

1. المتطلب الأساسي: تثبيت Node.js.

2. ادخل إلى ملف إعدادات Cline MCP (مثل cline_mcp_settings.json).

3. أضف خادم ElevenLabs MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "elevenlabs": {
         "command": "uvx",
         "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
         "env": {
           "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
           "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.

5. تأكد من إمكانية الوصول إلى خادم ElevenLabs MCP.

تأمين مفاتيح API:
قم بتخزين جميع القيم الحساسة مثل مفتاح API في متغيرات البيئة عبر الحقل env في إعدادات JSON:

"env": {
  "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
  "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
}

لا تقم أبداً بتضمين الأسرار مباشرةً في الملفات العامة.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل من JSON:

{
  "elevenlabs": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة بكامل إمكانياته ووظائفه. استبدل “elevenlabs” باسم خادم MCP الفعلي لديك و"URL" بعنوان الخادم الخاص بك.

نظرة عامة

| دعم الجذور | ⛔ | غير مذكور |

أُقيّم هذا الخادم MCP بـ 7/10. لديه هدف واضح، وأدوات وموارد عملية، ووثائق إعداد جيدة، لكنه يفتقر لمعلومات عن قوالب التعليمات والجذور ودعم العينات.

تقييم MCP