ElevenLabs MCP Server

Cosa fa l’“ElevenLabs” MCP Server?

L’ElevenLabs MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che integra l’API text-to-speech di ElevenLabs nei flussi di lavoro di sviluppo AI. Funziona come un ponte, consentendo ad assistenti e agenti AI di generare audio di alta qualità da testo, gestire opzioni vocali e tenere traccia della cronologia di generazione audio—tutto tramite interfacce MCP standardizzate. Il server supporta voci multiple, gestione delle parti di script e storage persistente tramite SQLite, rendendolo adatto a compiti di sintesi vocale robusti. Inoltre, viene fornito con un client MCP di esempio basato su SvelteKit per gestire e interagire con queste funzionalità tramite interfaccia web. Esporre la generazione vocale come strumenti e risorse, ElevenLabs MCP Server migliora automazione, accessibilità e consapevolezza contestuale nelle applicazioni AI.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è elencato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

• Cronologia vocale: Memorizzazione persistente della cronologia delle voci/audio generate tramite SQLite, permettendo agli utenti di tracciare e riprodurre l’audio precedentemente generato.
• Opzioni vocali: Fornisce accesso ai modelli vocali ElevenLabs disponibili e alle configurazioni per la selezione e gestione.
• Download file audio: Consente agli utenti di scaricare i file audio generati per uso offline o integrazione in altre applicazioni.

Elenco degli Strumenti

• Genera audio da testo: Converte il testo inserito in parlato utilizzando l’API ElevenLabs, supportando diversi modelli vocali e parametri di personalizzazione.
• Gestione script multipart: Permette agli utenti di generare e gestire audio per script divisi in più parti, ottimizzando le attività di sintesi vocale di lunga durata.
• Riproduzione cronologia vocale: Facilita la riproduzione dell’audio generato in precedenza direttamente dalla cronologia memorizzata, migliorando produttività ed esperienza utente.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Automazione Text-to-Speech: Converti rapidamente contenuti testuali in audio di alta qualità per podcast, audiolibri o funzionalità di accessibilità, riducendo il lavoro manuale.
• Sviluppo assistenti vocali: Integra risposte vocali realistiche in assistenti AI per interazioni uomo-macchina più naturali.
• Localizzazione dei contenuti: Genera output audio in voci o accenti diversi per localizzare prodotti e servizi senza dover assumere più doppiatori.
• Generazione dialoghi scriptati: Gestisci e produci script multipart per giochi, storytelling o piattaforme e-learning in modo efficiente.
• Gestione cronologia generazione vocale: Traccia e riutilizza clip audio generate in precedenza, ottimizzando le revisioni e garantendo coerenza.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato.

2. Trova il file di configurazione Windsurf MCP (ad es. windsurf_mcp_settings.json).

3. Aggiungi la configurazione 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. Salva il file e riavvia Windsurf.

5. Verifica che ElevenLabs MCP Server compaia come strumento nell’interfaccia.

Claude

1. Prerequisito: installa Node.js.

2. Apri il file di configurazione Claude MCP (ad es. cline_mcp_settings.json).

3. Aggiungi ElevenLabs MCP Server utilizzando:

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

4. Salva e riavvia Claude Desktop.

5. Conferma che ElevenLabs MCP Server sia disponibile come strumento.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.

2. Apri il file di configurazione server MCP di Cursor.

3. Inserisci la seguente configurazione JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Cursor.

5. Verifica la disponibilità di ElevenLabs MCP Server.

Cline

1. Prerequisito: Node.js installato.

2. Accedi al file di configurazione MCP di Cline (ad es. cline_mcp_settings.json).

3. Aggiungi 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. Salva e riavvia Cline.

5. Conferma che ElevenLabs MCP Server sia accessibile.

Protezione delle API Keys:
Conserva tutti i valori sensibili come la tua API key nelle variabili d’ambiente tramite il campo env nella configurazione JSON:

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

Non inserire mai segreti in file pubblici.

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Sostituisci “elevenlabs” con il nome effettivo del tuo server MCP e l’URL con l’indirizzo del tuo server.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Non menzionato |

Darei a questo MCP server un voto di 7/10. Ha uno scopo chiaro, strumenti e risorse pratici e una solida documentazione per la configurazione, ma manca di informazioni su template di prompt, roots e supporto sampling.

Valutazione MCP