Servidor MCP de ElevenLabs

Text-to-Speech AI Integration Voice Automation Audio Tools

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FlowHunt proporciona una capa de seguridad adicional entre tus sistemas internos y las herramientas de IA, dándote control granular sobre qué herramientas son accesibles desde tus servidores MCP. Los servidores MCP alojados en nuestra infraestructura pueden integrarse perfectamente con el chatbot de FlowHunt, así como con plataformas de IA populares como ChatGPT, Claude y varios editores de IA.

¿Qué hace el Servidor MCP de “ElevenLabs”?

El Servidor MCP de ElevenLabs es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que integra la API de texto a voz de ElevenLabs con flujos de desarrollo de IA. Funciona como un puente, permitiendo que asistentes y agentes de IA generen audio de alta calidad a partir de texto, gestionen opciones de voz y lleven un historial de las generaciones de audio, todo mediante interfaces MCP estandarizadas. El servidor soporta múltiples voces, gestión de partes de guion y almacenamiento persistente usando SQLite, lo que lo hace adecuado para tareas robustas de síntesis de voz. Además, incluye un cliente MCP de ejemplo basado en SvelteKit para gestionar e interactuar con estas funciones mediante una interfaz web. Al exponer la generación de voz como herramientas y recursos, el Servidor MCP de ElevenLabs mejora la automatización, accesibilidad y conciencia de contexto en aplicaciones impulsadas por IA.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompts explícitas en el repositorio o la documentación.

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Lista de Recursos

  • Historial de Voz: Almacenamiento persistente del historial de voces/audio generados usando SQLite, permitiendo a los usuarios rastrear y reproducir audios generados previamente.
  • Opciones de Voz: Proporciona acceso a los modelos de voz y configuraciones disponibles de ElevenLabs para su selección y gestión.
  • Descargas de Archivos de Audio: Permite a los usuarios descargar los archivos de audio generados para uso sin conexión o integración en otras aplicaciones.

Lista de Herramientas

  • Generar Audio a partir de Texto: Convierte texto de entrada en voz usando la API de ElevenLabs, soportando múltiples modelos de voz y parámetros de personalización.
  • Gestión de Guiones Multipartes: Permite a los usuarios generar y gestionar audio para guiones divididos en varias partes, facilitando tareas de síntesis de voz de formato largo.
  • Reproducción del Historial de Voz: Facilita la reproducción de audio generado previamente directamente desde el historial almacenado, mejorando la experiencia y productividad del usuario.

Casos de Uso de este Servidor MCP

  • Automatización de Texto a Voz: Convierte rápidamente contenido textual en audio de alta calidad para podcasts, audiolibros o funciones de accesibilidad, reduciendo el trabajo manual.
  • Desarrollo de Asistentes de Voz: Integra respuestas de voz realistas en asistentes impulsados por IA para interacciones humano-computadora más naturales.
  • Localización de Contenidos: Genera salidas de audio en diferentes voces o acentos para localizar productos y servicios sin necesidad de múltiples locutores.
  • Generación de Diálogos con Guion: Gestiona y produce guiones multipartes para juegos, narraciones o plataformas de e-learning de manera eficiente.
  • Gestión del Historial de Generación de Voz: Realiza seguimiento y reutiliza clips de audio generados previamente, optimizando los flujos de revisión y asegurando la consistencia.

Cómo configurarlo

Windsurf

  1. Asegúrate de tener Node.js instalado.

  2. Ubica el archivo de configuración MCP de Windsurf (por ejemplo, windsurf_mcp_settings.json).

  3. Agrega la configuración del Servidor MCP de ElevenLabs:

    {
      "mcpServers": {
        "elevenlabs": {
          "command": "uvx",
          "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
          "env": {
            "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
            "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.

  5. Verifica que el Servidor MCP de ElevenLabs aparezca como herramienta en la interfaz.

Claude

  1. Prerrequisito: instala Node.js.

  2. Abre tu archivo de configuración MCP de Claude (por ejemplo, cline_mcp_settings.json).

  3. Agrega el Servidor MCP de ElevenLabs usando:

    {
      "mcpServers": {
        "elevenlabs": {
          "command": "uvx",
          "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
          "env": {
            "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
            "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Guarda y reinicia Claude Desktop.

  5. Confirma que el Servidor MCP de ElevenLabs esté disponible como herramienta.

Cursor

  1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.

  2. Abre el archivo de configuración del servidor MCP de Cursor.

  3. Inserta la siguiente configuración JSON:

    {
      "mcpServers": {
        "elevenlabs": {
          "command": "uvx",
          "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
          "env": {
            "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
            "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Guarda la configuración y reinicia Cursor.

  5. Verifica la disponibilidad del Servidor MCP de ElevenLabs.

Cline

  1. Prerrequisito: Node.js instalado.

  2. Accede al archivo de configuración MCP de Cline (por ejemplo, cline_mcp_settings.json).

  3. Agrega el Servidor MCP de ElevenLabs:

    {
      "mcpServers": {
        "elevenlabs": {
          "command": "uvx",
          "args": ["elevenlabs-mcp-server"],
          "env": {
            "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
            "ELEVENLABS_VOICE_ID": "your-voice-id"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Guarda y reinicia Cline.

  5. Confirma que el Servidor MCP de ElevenLabs sea accesible.

Asegurando las claves API:
Guarda todos los valores sensibles, como tu clave API, en variables de entorno a través del campo env en tu configuración JSON:

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

Nunca incluyas secretos directamente en archivos públicos.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

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

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Reemplaza “elevenlabs” por el nombre real de tu servidor MCP y la URL por la dirección de tu servidor.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
ResumenDescripción, características e instalación
Lista de PromptsNo se documentan plantillas de prompt
Lista de RecursosHistorial de voz, opciones, descargas
Lista de HerramientasGeneración de audio, gestión de guiones, historial
Aseguramiento de claves APIUsa variables de entorno en JSON
Soporte de Sampling (menos relevante en evaluación)No mencionado

| Soporte de Roots | ⛔ | No mencionado |


Calificaría este servidor MCP con un 7/10. Tiene un propósito claro, herramientas y recursos prácticos y documentación de instalación sólida, pero carece de información sobre plantillas de prompt, roots y soporte de sampling.


Puntuación MCP

Tiene LICENCIA✅ (MIT)
Tiene al menos una herramienta
Número de Forks20
Número de Stars93

Preguntas frecuentes

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