Integración del Servidor Cartesia MCP

¿Qué hace el servidor “Cartesia” MCP?

El servidor Cartesia MCP (Model Context Protocol) actúa como un puente que permite a asistentes y clientes de IA—como Cursor, Claude Desktop y agentes de OpenAI—interactuar con la API de Cartesia. Esto habilita flujos de trabajo de desarrollo mejorados proporcionando herramientas para localización de voz, conversión de texto a audio, relleno de fragmentos de voz y más. Al integrarse con Cartesia MCP, los desarrolladores pueden automatizar y estandarizar la generación, manipulación y localización de contenido de audio, agilizando tareas que requieren síntesis de voz y operaciones avanzadas de audio. El servidor desempeña un papel fundamental al ampliar lo que los agentes de IA pueden hacer al exponer las capacidades especializadas de voz y audio de Cartesia a través de una interfaz MCP unificada.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan recursos explícitos en los archivos disponibles ni en el README.

Lista de Herramientas

No hay una lista explícita de herramientas ni archivo server.py disponible en el repositorio para enumerar herramientas.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Listado de voces: Permite a los desarrolladores listar todas las voces disponibles de Cartesia, facilitando explorar y seleccionar diferentes modelos de voz directamente desde su cliente de IA.
• Conversión de texto a audio: Permite convertir frases de texto en audio usando una voz específica, automatizando la creación de recursos de audio para aplicaciones, chatbots o funciones de accesibilidad.
• Localización de voz: Facilita la localización de voces existentes a diferentes idiomas, apoyando la generación de contenido multilingüe y esfuerzos de internacionalización.
• Relleno de audio: Soporta el relleno de audio entre dos segmentos existentes, permitiendo una edición de audio fluida y mejorando flujos creativos para podcasts, juegos o medios digitales.
• Cambio de voz en archivos de audio: Permite a los usuarios cambiar la voz en un archivo de audio existente, útil para prototipado rápido, clonación de voz o personalización de experiencias de usuario.

Cómo configurarlo

Windsurf

No hay instrucciones de configuración disponibles para Windsurf.

Claude

1. Asegúrate de tener una cuenta en Cartesia y haber generado tu clave API.
2. Instala el paquete: pip install cartesia-mcp
3. Localiza el archivo claude_desktop_config.json desde Configuración → Desarrollador → Editar Config.
4. Añade el siguiente fragmento JSON a la sección mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// directorio donde se guardarán los archivos generados (opcional)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop para aplicar los cambios.

Protección de claves API:
Utiliza variables de entorno en el campo env de tu configuración como se muestra arriba.

Cursor

1. Asegúrate de tener una cuenta en Cartesia y haber generado tu clave API.
2. Instala el paquete: pip install cartesia-mcp
3. Crea un .cursor/mcp.json en el directorio de tu proyecto o ~/.cursor/mcp.json para configuración global.
4. Utiliza la misma configuración que en Claude (ver arriba).
5. Guarda y reinicia Cursor cuando sea necesario.

Protección de claves API:
Utiliza variables de entorno en el campo env de tu configuración como se muestra arriba.

Cline

No hay instrucciones de configuración disponibles para Cline.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “cartesia-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| Soporte de Roots | ⛔ | No se menciona roots |

¿Cómo calificaríamos este servidor MCP?
El servidor Cartesia MCP ofrece una integración sencilla para tareas de voz y audio y proporciona instrucciones de configuración claras para clientes de IA populares. Sin embargo, carece de documentación sobre herramientas disponibles, recursos, prompts y características avanzadas de MCP como roots y muestreo. Según lo anterior, calificaríamos su implementación MCP con un 3/10 en cuanto a completitud y utilidad para el protocolo.

Puntuación MCP