ElevenLabs MCP Server

Hvad laver “ElevenLabs” MCP Server?

ElevenLabs MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der integrerer ElevenLabs tekst-til-tale API med AI-udviklingsworkflows. Den fungerer som bro, så AI-assistenter og -agenter kan generere lyd i høj kvalitet fra tekst, styre stemmevalg og holde styr på lydgenereringshistorik—alt sammen via standardiserede MCP-grænseflader. Serveren understøtter flere stemmer, script-delestyring og vedvarende lagring via SQLite, hvilket gør den velegnet til robuste stemmesynteseopgaver. Derudover leveres den med en eksempel-SvelteKit-baseret MCP-klient, så man kan administrere og interagere med funktionerne via webinterface. Ved at eksponere stemmegenerering som værktøjer og ressourcer, forbedrer ElevenLabs MCP Server automatisering, tilgængelighed og kontekstbevidsthed i AI-drevne applikationer.

Liste over Prompts

Der er ikke angivet eksplicitte prompt-skabeloner i repo eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

• Stemmehistorik: Vedvarende lagring af genereret stemme-/lydhistorik via SQLite, så brugere kan spore og genafspille tidligere genereret lyd.
• Stemmemuligheder: Giver adgang til tilgængelige ElevenLabs stemmemodeller og konfigurationer til valg og administration.
• Download af lydfiler: Muliggør download af genereret lyd til offlinebrug eller integration i andre applikationer.

Liste over Værktøjer

• Generer lyd fra tekst: Konverterer indtastet tekst til tale via ElevenLabs API, med understøttelse af flere stemmemodeller og tilpasning.
• Multi-part script-styring: Gør det muligt at generere og styre lyd for scripts opdelt i flere dele, så lang-form stemmesyntese effektiviseres.
• Afspilning af stemmehistorik: Giver mulighed for afspilning af tidligere genereret lyd direkte fra den gemte historik, hvilket forbedrer brugeroplevelsen og produktiviteten.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatisering af tekst-til-tale: Omdan tekstindhold til lyd i høj kvalitet til podcasts, lydbøger eller tilgængelighedsfunktioner og reducer manuelt arbejde.
• Udvikling af stemmeassistenter: Integrer realistiske stemmesvar i AI-drevne assistenter for mere naturlig menneske-maskine interaktion.
• Indholdslokalisering: Generér lydudgaver med forskellige stemmer eller accenter for at lokalisere produkter og tjenester uden at ansætte flere stemmeskuespillere.
• Scriptet dialoggenerering: Håndter og producer multipart scripts til spil, storytelling eller e-learning effektivt.
• Stemmehistorikstyring: Spor og genbrug tidligere genererede lydklip, så revisionsarbejde effektiviseres og konsistens sikres.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.

2. Find Windsurf MCP konfigurationsfilen (f.eks. windsurf_mcp_settings.json).

3. Tilføj ElevenLabs MCP Server konfigurationen:

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

4. Gem filen og genstart Windsurf.

5. Verificér at ElevenLabs MCP Server vises som et værktøj i interfacet.

Claude

1. Forudsætning: Installer Node.js.

2. Åbn din Claude MCP konfigurationsfil (f.eks. cline_mcp_settings.json).

3. Tilføj ElevenLabs MCP Server med:

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

4. Gem og genstart Claude Desktop.

5. Bekræft at ElevenLabs MCP Server er tilgængelig som værktøj.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.

2. Åbn Cursors MCP server konfigurationsfil.

3. Indsæt følgende JSON-konfiguration:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Cursor.

5. Tjek om ElevenLabs MCP Server er tilgængelig.

Cline

1. Forudsætning: Node.js installeret.

2. Tilgå Clines MCP konfigurationsfil (f.eks. cline_mcp_settings.json).

3. Tilføj ElevenLabs MCP Server:

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

4. Gem og genstart Cline.

5. Bekræft at ElevenLabs MCP Server er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler:
Gem alle følsomme værdier såsom din API-nøgle i miljøvariabler via env-feltet i din JSON-konfiguration:

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

Hardcode aldrig hemmeligheder i offentlige filer.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og tilslut den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsæt dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Erstat “elevenlabs” med det faktiske navn på din MCP-server og URL’en med adressen til din server.

Oversigt

| Roots support | ⛔ | Ikke nævnt |

Jeg vil vurdere denne MCP-server til 7/10. Den har et klart formål, praktiske værktøjer og ressourcer samt solid opsætningsvejledning, men mangler info om prompt-skabeloner, roots og sampling support.

MCP Score