Integrace Cartesia MCP Serveru

K čemu slouží “Cartesia” MCP Server?

Cartesia MCP (Model Context Protocol) Server funguje jako most, který umožňuje AI asistentům a klientům–jako jsou Cursor, Claude Desktop nebo agenti OpenAI–interagovat s API Cartesia. To umožňuje rozšířené vývojové workflow díky nástrojům pro lokalizaci řeči, převod textu na audio, doplňování hlasových klipů a další funkce. Integrací Cartesia MCP mohou vývojáři automatizovat a standardizovat generování, úpravu a lokalizaci audio obsahu, čímž zefektivní úkoly vyžadující syntézu hlasu a pokročilé audio operace. Server hraje klíčovou roli v rozšíření možností AI agentů tím, že zpřístupňuje specializované hlasové a audio funkce Cartesia prostřednictvím jednotného MCP rozhraní.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech ani README nejsou explicitně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V repozitáři není explicitně dostupný seznam nástrojů ani soubor server.py pro jejich výčet.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Výpis hlasů: Umožňuje vývojářům vypsat všechny dostupné hlasy Cartesia, což usnadňuje procházení a výběr různých hlasových modelů přímo z AI klienta.
• Převod textu na audio: Umožňuje převádět textové fráze na audio pomocí zvoleného hlasu, automatizuje tvorbu audio podkladů pro aplikace, chatboty či funkce zpřístupnění.
• Lokalizace hlasu: Usnadňuje lokalizaci existujících hlasů do různých jazyků, podporuje tvorbu vícejazyčného obsahu a internacionalizaci.
• Audio infill: Podporuje doplňování audia mezi dvěma existujícími segmenty, což umožňuje plynulé úpravy a kreativní workflow pro podcasty, hry či digitální média.
• Změna hlasu v audio souborech: Uživatel může změnit hlas v existujícím audio souboru, což je užitečné pro rychlé prototypy, klonování hlasu nebo úpravu uživatelského zážitku.

Jak nastavit

Windsurf

Nastavení pro Windsurf není k dispozici.

Claude

1. Ujistěte se, že máte účet na Cartesia a vygenerovaný API klíč.
2. Nainstalujte balíček: pip install cartesia-mcp
3. Najděte soubor claude_desktop_config.json v Nastavení → Vývojář → Upravit konfiguraci.
4. Přidejte následující JSON útržek do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolutní-cesta-k-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<vložit-váš-api-klíč-zde>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// adresář pro ukládání vygenerovaných souborů (volitelné)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Claude Desktop, aby se změny projevily.

Zabezpečení API klíče:
Použijte proměnné prostředí v poli env ve vaší konfiguraci, jak je uvedeno výše.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte účet na Cartesia a vygenerovaný API klíč.
2. Nainstalujte balíček: pip install cartesia-mcp
3. Vytvořte .cursor/mcp.json v projektovém adresáři nebo ~/.cursor/mcp.json pro globální konfiguraci.
4. Použijte stejnou konfiguraci jako pro Claude (viz výše).
5. Uložte a případně restartujte Cursor.

Zabezpečení API klíče:
Použijte proměnné prostředí v poli env ve vaší konfiguraci, jak je uvedeno výše.

Cline

Nastavení pro Cline není k dispozici.

Jak použít tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do flow a její propojení s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte údaje svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “cartesia-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

| Podpora roots | ⛔ | O podpoře roots není zmínka |

Jak bychom hodnotili tento MCP server?
Cartesia MCP Server poskytuje jednoduchou integraci pro audio a hlasové úlohy a jasné instrukce pro nastavení s populárními AI klienty. Chybí mu však dokumentace k dostupným nástrojům, zdrojům, promptům a pokročilým MCP funkcím jako roots a sampling. Na základě výše uvedeného hodnotíme jeho implementaci MCP na 3/10 z hlediska úplnosti a užitné hodnoty pro protokol.

MCP skóre