ElevenLabs MCP 서버

“ElevenLabs” MCP 서버는 무엇을 하나요?

ElevenLabs MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, ElevenLabs의 텍스트-음성 변환 API를 AI 개발 워크플로우에 통합합니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하며, AI 비서와 에이전트가 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 텍스트를 고품질 오디오로 변환하고, 다양한 음성 옵션을 관리하며, 오디오 생성 이력을 추적할 수 있도록 해줍니다. 서버는 다중 음성 지원, 스크립트 파트 관리, 그리고 SQLite를 활용한 영구 저장을 제공하여 견고한 음성 합성 작업에 적합합니다. 또한, 기능 관리와 인터랙션을 위한 SvelteKit 기반 MCP 샘플 클라이언트가 함께 제공됩니다. 음성 생성 기능을 도구 및 리소스로 노출함으로써 ElevenLabs MCP 서버는 AI 기반 애플리케이션에서 자동화, 접근성, 컨텍스트 인식을 향상시킵니다.

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리소스 목록

• 음성 이력: SQLite를 사용한 생성된 음성/오디오 이력 영구 저장으로, 사용자가 이전에 생성한 오디오를 추적 및 재생할 수 있습니다.
• 음성 옵션: 사용 가능한 ElevenLabs 음성 모델 및 구성을 선택 및 관리할 수 있도록 제공합니다.
• 오디오 파일 다운로드: 생성된 오디오 파일을 다운로드하여 오프라인으로 사용하거나 다른 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

도구 목록

• 텍스트를 음성으로 변환: ElevenLabs API를 활용해 입력한 텍스트를 음성으로 변환하며, 여러 음성 모델과 사용자 지정 파라미터를 지원합니다.
• 다중 파트 스크립트 관리: 여러 부분으로 나뉜 스크립트의 오디오를 생성 및 관리하여 장문 음성 합성 작업을 간소화합니다.
• 음성 이력 재생: 저장된 이력에서 이전에 생성된 오디오를 직접 재생할 수 있어 사용자 경험과 생산성을 높입니다.

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MCP 서버 활용 사례

• 텍스트-음성 자동화: 팟캐스트, 오디오북, 접근성 기능 등 텍스트 기반 콘텐츠를 고품질 오디오로 신속하게 변환하여 수작업을 줄입니다.
• 음성 비서 개발: AI 기반 비서에 사실적인 음성 응답을 통합하여 더욱 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용을 구현합니다.
• 콘텐츠 현지화: 다양한 목소리나 억양으로 오디오를 생성해 여러 언어/문화권 제품이나 서비스를 성우 고용 없이 현지화할 수 있습니다.
• 대화형 스크립트 생성: 게임, 스토리텔링, 이러닝 플랫폼 등에서 여러 파트로 된 스크립트를 효율적으로 관리·제작합니다.
• 음성 생성 이력 관리: 이전에 생성한 오디오 클립을 추적 및 재사용하여 수정 워크플로우를 간소화하고 일관성을 유지합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Windsurf MCP 설정 파일(예: windsurf_mcp_settings.json)을 찾으세요.

3. ElevenLabs MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

5. 인터페이스에 ElevenLabs MCP 서버가 도구로 표시되는지 확인하세요.

Claude

1. 사전 준비: Node.js를 설치하세요.

2. Claude MCP 설정 파일(예: cline_mcp_settings.json)을 여세요.

3. 다음을 사용해 ElevenLabs MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.

5. ElevenLabs MCP 서버가 도구로 사용 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Cursor의 MCP 서버 설정 파일을 여세요.

3. 아래 JSON 구성을 삽입하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

5. ElevenLabs MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

Cline

1. 사전 준비: Node.js 설치.

2. Cline의 MCP 설정 파일(예: cline_mcp_settings.json)에 접근하세요.

3. ElevenLabs MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

5. ElevenLabs MCP 서버가 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안:
API 키 등 민감한 값은 반드시 JSON 설정의 env 필드를 통해 환경 변수로 저장하세요:

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

비밀 정보는 절대 공개 파일에 하드코딩하지 마세요.

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량을 활용할 수 있습니다. “elevenlabs"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL에는 본인 서버 주소를 입력하세요.

개요

| Roots 지원 | ⛔ | 언급 없음 |

이 MCP 서버의 평점은 7/10입니다. 명확한 목적, 실용적인 도구 및 리소스, 탄탄한 설치 문서를 갖췄지만, 프롬프트 템플릿, roots, 샘플링 지원에 대한 정보가 부족합니다.

MCP 점수