Kokoro TTS MCPサーバー

「Kokoro TTS」MCPサーバーは何をするのか？

Kokoro Text to Speech (TTS) MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) サーバーであり、AIアシスタントやクライアントがテキスト入力から高品質な音声オーディオを生成できるようにします。AIワークフローをこのサーバーと接続することで、テキストを.mp3ファイルに変換し、必要に応じてAmazon S3や互換ストレージにアップロードすることが可能です。Kokoro TTSは先進的なモデル（HuggingFace spacesやONNXウェイトを利用）を活用し、音声・スピード・言語のカスタマイズを実現。開発環境やチャットボット、自動化パイプラインへのテキスト読み上げ機能のシームレスな統合を支援します。合成音声がアクセシビリティ、通知、コンテンツ制作などで必要な場面に特に有用です。

プロンプト一覧

リポジトリには明示的なプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリファイルやREADMEに明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• テキスト読み上げ生成
  入力テキストをKokoro TTSモデルで.mp3音声ファイルに変換します。音声・スピード・言語の設定が可能です。
• S3アップロード
  設定で有効化すれば、生成した.mp3ファイルを指定のAmazon S3バケット/フォルダにアップロードできます。
• ローカルMP3管理
  生成した.mp3ファイルを指定したローカルフォルダに保存し、アップロード後や保存期間後に自動削除も可能です。

このMCPサーバーのユースケース

• アクセシビリティソリューション：
  Kokoro TTSをアプリケーションに統合し、視覚障害者向けの音声フィードバックやコンテンツ読み上げを提供します。
• 音声通知：
  監視やIoTシステムのイベントメッセージを音声に変換し、自動で音声アラートを送信します。
• コンテンツ制作：
  ビデオ・ポッドキャスト・インタラクティブメディア用のナレーションを、スクリプトから直接生成します。
• 会話AI/チャットボット：
  チャットボットが音声で応答できるようにし、カスタマーサポートやバーチャルアシスタントのユーザー体験を向上します。
• 音声アーカイブ&コンプライアンス：
  テキストベースのコミュニケーション記録を音声化し、法令遵守やアーカイブ目的で保存します。

セットアップ方法

Windsurf

1. uvとすべてのKokoroモデルファイルをダウンロードしてください。
2. Kokoro TTS MCPリポジトリをローカルマシンにクローンします。
3. Windsurfの設定ファイルを編集し、Kokoro TTS MCPサーバーを追加します。
4. 以下のJSONスニペットをmcpServersオブジェクトに追加します:

   {
     "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. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。

Claude

1. 必要なものをインストールします（Node.js、uv、Kokoroモデル）。
2. ClaudeのmcpServersセクションにKokoro TTS MCPサーバーを追加します。
3. 上記と同じJSON設定を挿入します。
4. 設定を保存し、Claude環境を再起動します。

Cursor

1. リポジトリと必要なモデルファイルをダウンロードします。
2. cursor.jsonや同等の設定ファイルを更新し、Kokoro TTS MCPサーバーを追加します。
3. 提供されたJSONスニペットをコピーし、必要に応じてパスを修正します。
4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。

Cline

1. リポジトリをクローンし、環境変数を設定します。
2. Clineの設定を編集し、Kokoro TTS MCPサーバーを追加します。
3. 設定を保存し、Clineクライアントを再起動します。

APIキーの安全な管理

AWS認証情報など機密情報は、必ず環境変数で管理してください。例:

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

これらの変数はシステムやCI環境に設定し、設定ファイルに直接記載しないようにしてください。

FlowHunt内フローでのMCPサーバー利用方法

FlowHuntでMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックすると設定パネルが開きます。システムMCP設定セクションで、下記JSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能となります。“kokoro-tts-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてご利用ください。

概要

コメント

Kokoro TTS MCPサーバーは特化型で実用的なTTSツールであり、クラウド連携も対応。プロンプトやリソースのプリミティブはありませんが、オープンソースで設定もわかりやすく、キー管理も安全です。サンプリングやRootsサポートは記載がなく、高度なエージェント機能は制限されますが、TTS用途には堅牢かつ有用です。より汎用的なMCPサーバーほど多機能ではありません。

MCPスコア