Serveur MCP ElevenLabs

Que fait le Serveur MCP “ElevenLabs” ?

Le Serveur MCP ElevenLabs est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui intègre l’API de synthèse vocale ElevenLabs aux workflows de développement IA. Il agit comme un pont, permettant aux assistants et agents IA de générer de l’audio de haute qualité à partir de texte, de gérer les options de voix et de suivre l’historique des générations audio—le tout via des interfaces MCP standardisées. Le serveur prend en charge plusieurs voix, la gestion des parties de script, et un stockage persistant via SQLite, ce qui le rend adapté aux tâches robustes de synthèse vocale. Il est également livré avec un client MCP d’exemple basé sur SvelteKit pour gérer et interagir avec ces fonctionnalités via une interface web. En exposant la génération vocale comme outils et ressources, le Serveur MCP ElevenLabs améliore l’automatisation, l’accessibilité et la prise en compte du contexte dans les applications IA.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans le dépôt ou la documentation.

Prêt à développer votre entreprise?

Commencez votre essai gratuit aujourd'hui et voyez les résultats en quelques jours.

Demander une démo Se connecter

Liste des Ressources

• Historique vocal : Stockage persistant de l’historique audio généré via SQLite, permettant aux utilisateurs de suivre et rejouer les productions précédentes.
• Options de voix : Accès aux modèles vocaux ElevenLabs disponibles et à leur configuration pour sélection et gestion.
• Téléchargements de fichiers audio : Permet aux utilisateurs de télécharger les fichiers audio générés pour une utilisation hors ligne ou une intégration dans d’autres applications.

Liste des Outils

• Générer de l’audio à partir de texte : Convertit le texte en parole via l’API ElevenLabs, avec prise en charge de plusieurs modèles de voix et paramètres de personnalisation.
• Gestion de scripts multi-parties : Permet de générer et gérer l’audio pour des scripts divisés en plusieurs parties, facilitant la synthèse vocale longue durée.
• Lecture de l’historique vocal : Facilite la lecture des audios générés précédemment directement depuis l’historique, améliorant l’expérience et la productivité utilisateur.

Rejoignez notre newsletter

Recevez gratuitement les derniers conseils, tendances et offres.

Adresse e-mail

S'abonner

Cas d’usage de ce Serveur MCP

• Automatisation de la synthèse vocale : Convertissez rapidement du contenu textuel en audio de haute qualité pour podcasts, livres audio ou fonctionnalités d’accessibilité, réduisant la charge manuelle.
• Développement d’assistants vocaux : Intégrez des réponses vocales réalistes dans des assistants IA pour des interactions homme-machine plus naturelles.
• Localisation de contenu : Générez des sorties audio dans différentes voix ou accents pour localiser produits et services sans engager plusieurs comédiens voix-off.
• Génération de dialogues scriptés : Gérez et produisez efficacement des scripts multi-parties pour jeux, narration ou plateformes e-learning.
• Gestion de l’historique des générations vocales : Suivez et réutilisez les clips audio générés, fluidifiant les révisions et garantissant la cohérence.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js d’installé.

2. Localisez le fichier de configuration Windsurf MCP (par ex. windsurf_mcp_settings.json).

3. Ajoutez la configuration du Serveur MCP ElevenLabs :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.

5. Vérifiez que le Serveur MCP ElevenLabs apparaît comme outil dans l’interface.

Claude

1. Prérequis : Installez Node.js.

2. Ouvrez le fichier de configuration Claude MCP (par ex. cline_mcp_settings.json).

3. Ajoutez le Serveur MCP ElevenLabs en utilisant :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.

5. Confirmez que le Serveur MCP ElevenLabs est disponible comme outil.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.

2. Ouvrez le fichier de configuration du serveur MCP Cursor.

3. Insérez la configuration JSON suivante :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cursor.

5. Vérifiez la disponibilité du Serveur MCP ElevenLabs.

Cline

1. Prérequis : Node.js installé.

2. Accédez au fichier de configuration MCP de Cline (par ex. cline_mcp_settings.json).

3. Ajoutez le Serveur MCP ElevenLabs :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.

5. Confirmez que le Serveur MCP ElevenLabs est accessible.

Sécurisation des clés API :
Stockez toutes les valeurs sensibles, telles que votre clé API, dans des variables d’environnement via le champ env de votre configuration JSON :

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

Ne mettez jamais de secrets en dur dans des fichiers publics.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux puis connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Remplacez “elevenlabs” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre serveur.

Vue d’ensemble

| Prise en charge des roots | ⛔ | Non mentionné |

J’évaluerais ce serveur MCP à 7/10. Il a un objectif clair, des outils et ressources pratiques, et une documentation d’installation solide, mais manque d’informations sur les modèles de prompt, les roots et la prise en charge du sampling.

Score MCP