Kokoro TTS MCP 서버

“Kokoro TTS” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Kokoro 텍스트 음성 변환(TTS) MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 어시스턴트와 클라이언트가 텍스트 입력을 고품질 음성 오디오로 생성할 수 있게 해줍니다. 이 서버를 AI 워크플로우에 연결하면 텍스트를 .mp3 파일로 변환하고, 필요시 Amazon S3 또는 호환 클라우드 저장소에 업로드할 수 있습니다. Kokoro TTS는 고급 모델(HuggingFace spaces 및 ONNX 가중치 사용)을 통해 음성, 속도, 언어를 맞춤화하여 개발 환경, 챗봇, 자동화 파이프라인에 텍스트 음성 변환 기능을 손쉽게 통합할 수 있습니다. 접근성, 알림, 콘텐츠 제작 등 합성 음성이 필요한 다양한 상황에서 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿은 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 파일이나 README에 명시적인 리소스는 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 텍스트-음성 변환 생성
  입력된 텍스트를 Kokoro TTS 모델을 이용하여 .mp3 오디오 파일로 변환합니다. 음성, 속도, 언어를 설정할 수 있습니다.
• S3 업로드
  설정에서 활성화된 경우, 생성된 .mp3 파일을 지정한 Amazon S3 버킷/폴더에 업로드할 수 있습니다.
• 로컬 MP3 관리
  생성된 .mp3 파일을 지정된 로컬 폴더에 저장하고, 업로드 후 또는 보유 기간이 끝나면 자동 삭제할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 접근성 솔루션:
  Kokoro TTS를 애플리케이션에 통합하여 시각장애인을 위한 음성 피드백이나 콘텐츠 낭독 기능을 제공합니다.
• 음성 알림:
  모니터링 또는 IoT 시스템에서 이벤트 메시지를 음성 오디오로 변환하여 자동으로 음성 경고를 생성합니다.
• 콘텐츠 제작:
  작성한 스크립트로부터 동영상, 팟캐스트, 인터랙티브 미디어용 음성 더빙을 직접 생성합니다.
• 대화형 AI/챗봇:
  챗봇이 음성으로 응답하여 고객 지원이나 가상 비서 시나리오에서 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 오디오 아카이빙 및 컴플라이언스:
  텍스트 기반 커뮤니케이션을 오디오 기록으로 남겨 컴플라이언스 또는 보관 목적에 활용합니다.

설정 방법

Windsurf

1. uv와 모든 Kokoro 모델 파일이 다운로드되어 있는지 확인하세요.
2. Kokoro TTS MCP 저장소를 로컬 컴퓨터에 클론하세요.
3. Windsurf 설정 파일을 수정하여 Kokoro TTS MCP 서버를 추가하세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 mcpServers 오브젝트에 추가하세요:

   {
     "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. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

Claude

1. 필수 사항(Node.js, uv, Kokoro 모델)을 설치하세요.
2. Claude의 mcpServers 섹션에 Kokoro TTS MCP 서버를 추가하세요.
3. 위와 같은 JSON 설정을 삽입하세요.
4. 저장 후 Claude 환경을 재시작하세요.

Cursor

1. 저장소와 필요한 모델 파일을 다운로드하세요.
2. cursor.json 또는 해당 설정 파일에 Kokoro TTS MCP 서버를 포함시키세요.
3. 제공된 JSON 스니펫을 경로에 맞게 수정하여 복사하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. 저장소를 클론한 후 환경 변수를 설정하세요.
2. Cline 설정을 수정하여 Kokoro TTS MCP 서버를 추가하세요.
3. 저장 후 Cline 클라이언트를 재시작하세요.

API 키 보안 관리

AWS 자격 증명과 같은 민감 정보는 항상 환경 변수로 저장하세요. 예시:

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

이 변수들은 시스템이나 CI 환경에 설정하고, 절대 설정 파일에 비밀 값을 하드코딩하지 마세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “kokoro-tts-mcp"는 실제 자신의 MCP 서버 이름으로, URL은 자신의 MCP 서버 주소로 교체하세요.

개요

우리의 의견

Kokoro TTS MCP 서버는 특화되고 실용적이며, 클라우드 통합이 가능한 텍스트-음성 변환 작업을 위한 도구입니다. 프롬프트 및 리소스 프리미티브는 없지만, 오픈소스이고 설정이 잘 되어 있으며 안전한 키 관리도 지원합니다. 샘플링 및 Roots 지원은 언급되어 있지 않아 고급 에이전트 기능은 제한적입니다. TTS 용도로는 견고하고 유용하지만, 보다 범용적인 MCP 서버만큼 다양한 기능은 아닙니다.

MCP 점수