Kokoro TTS MCP Server

Cosa fa il server “Kokoro TTS” MCP?

Il server Kokoro Text to Speech (TTS) MCP è un server Model Context Protocol (MCP) che consente ad assistenti AI e client di generare audio vocale di alta qualità da input testuale. Collegando i workflow AI a questo server, è possibile convertire testo in file .mp3 e opzionalmente caricarli su Amazon S3 o storage compatibile. Kokoro TTS utilizza modelli avanzati (tramite HuggingFace spaces e pesi ONNX) per offrire voci, velocità e lingue personalizzabili, facilitando l’integrazione della sintesi vocale in ambienti di sviluppo, chatbot o pipeline di automazione. Questo server MCP è particolarmente utile in scenari che richiedono voce sintetizzata per accessibilità, notifiche o creazione di contenuti.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è documentata nei file del repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

• Generazione Text-to-Speech
  Converte il testo di input in un file audio .mp3 utilizzando i modelli Kokoro TTS. Offre configurazione per voce, velocità e lingua.
• Caricamento su S3
  Carica opzionalmente i file .mp3 generati in un bucket/cartella Amazon S3 specificato se abilitato nella configurazione.
• Gestione locale degli MP3
  Archivia i file .mp3 generati in una cartella locale designata e può eliminarli automaticamente dopo il caricamento o un periodo di conservazione.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Soluzioni di Accessibilità:
  Integra Kokoro TTS nelle applicazioni per fornire feedback vocale a utenti ipovedenti o leggere i contenuti ad alta voce.
• Notifiche Vocali:
  Automatizza avvisi vocali in sistemi di monitoraggio o IoT convertendo messaggi evento in audio.
• Creazione di Contenuti:
  Genera voiceover per video, podcast o media interattivi direttamente da script scritti.
• AI Conversazionale/Chatbot:
  Consenti ai chatbot di rispondere con output vocale, migliorando il coinvolgimento degli utenti in scenari di assistenza clienti o assistente virtuale.
• Archiviazione Audio & Conformità:
  Crea registrazioni audio di comunicazioni testuali per conformità o archiviazione.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere uv e tutti i file modello Kokoro scaricati.
2. Clona il repository Kokoro TTS MCP sulla tua macchina locale.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf per aggiungere il server Kokoro TTS MCP.
4. Aggiungi il seguente snippet JSON al tuo oggetto mcpServers:

   {
     "kokoro-tts-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/toyourlocal/kokoro-tts-mcp",
         "run",
         "mcp-tts.py"
       ],
       "env": {
         "TTS_VOICE": "af_heart",
         "TTS_SPEED": "1.0",
         "TTS_LANGUAGE": "en-us",
         "AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
         "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
         "AWS_REGION": "us-east-1",
         "AWS_S3_FOLDER": "mp3",
         "S3_ENABLED": "true",
         "MP3_FOLDER": "/path/to/mp3"
       }
     }
   }
   

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.

Claude

1. Installa i prerequisiti (Node.js, uv, modelli Kokoro).
2. Aggiungi il server Kokoro TTS MCP nella sezione mcpServers di Claude.
3. Inserisci la configurazione JSON come sopra.
4. Salva e riavvia l’ambiente Claude.

Cursor

1. Scarica il repository e i file modello richiesti.
2. Aggiorna il file cursor.json o la configurazione equivalente per includere il server Kokoro TTS MCP.
3. Copia lo snippet JSON fornito, aggiornando i percorsi secondo necessità.
4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.

Cline

1. Clona il repository e configura le variabili d’ambiente.
2. Modifica la configurazione di Cline, aggiungendo il server Kokoro TTS MCP come mostrato.
3. Salva e riavvia il client Cline.

Protezione delle API Key

Usa sempre variabili d’ambiente per archiviare informazioni sensibili come le credenziali AWS. Esempio:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}",
  ...
}

Imposta queste variabili nel tuo sistema o ambiente CI, non inserire mai segreti nei file di configurazione.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel flusso di lavoro FlowHunt, aggiungi il componente MCP al tuo flow e collegalo 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:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “kokoro-tts-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Kokoro TTS MCP Server è uno strumento mirato e pratico, che offre una soluzione specializzata per attività di sintesi vocale con integrazione cloud. Manca di primitive di prompt e risorse, ma è open source, ben configurato e supporta la gestione sicura delle chiavi. Il supporto a Sampling e Roots non è menzionato, limitando le capacità agentiche avanzate. Per i casi d’uso TTS è robusto e utile, sebbene meno ricco di funzionalità rispetto a server MCP più generici.

MCP Score