ElevenLabs MCP Server

Hva gjør “ElevenLabs” MCP Server?

ElevenLabs MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server som integrerer ElevenLabs tekst-til-tale-API med AI-utviklingsarbeidsflyter. Den fungerer som en bro som lar AI-assistenter og agenter generere høykvalitets lyd fra tekst, administrere stemmealternativer og holde oversikt over lydgenereringshistorikk—alt via standardiserte MCP-grensesnitt. Serveren støtter flere stemmer, manusdelsadministrasjon og vedvarende lagring med SQLite, noe som gjør den egnet for robuste stemmesynteseoppgaver. I tillegg leveres den med en eksempel SvelteKit-basert MCP-klient for å administrere og samhandle med disse funksjonene gjennom et nettgrensesnitt. Ved å eksponere stemmegenerering som verktøy og ressurser, forbedrer ElevenLabs MCP Server automatisering, tilgjengelighet og kontekstbevissthet i AI-drevne applikasjoner.

Liste over prompt-maler

Det er ingen eksplisitte prompt-maler listet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

• Stemmehistorikk: Vedvarende lagring av generert stemme/lydhistorikk med SQLite, slik at brukere kan spore og spille av tidligere generert lyd.
• Stemmevalg: Gir tilgang til tilgjengelige ElevenLabs stemmemodeller og konfigurasjoner for utvelgelse og administrasjon.
• Nedlasting av lydfiler: Gjør det mulig for brukere å laste ned genererte lydfiler for offline bruk eller integrering i andre applikasjoner.

Liste over verktøy

• Generer lyd fra tekst: Konverterer inndatatekst til tale ved hjelp av ElevenLabs API, med støtte for flere stemmemodeller og tilpasningsparametere.
• Administrasjon av flerpartsmanus: Lar brukere generere og administrere lyd for manus delt opp i flere deler, og effektiviserer langformet stemmesyntese.
• Avspilling av stemmehistorikk: Muliggjør avspilling av tidligere generert lyd direkte fra lagret historikk, noe som forbedrer brukeropplevelsen og produktiviteten.

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Automatisering av tekst-til-tale: Konverter raskt tekstbasert innhold til høykvalitets lyd for podkaster, lydbøker eller tilgjengelighetsfunksjoner, og reduser manuelt arbeid.
• Utvikling av stemmeassistenter: Integrer realistiske stemmeresponser i AI-drevne assistenter for mer naturlig menneske-maskin-interaksjon.
• Lokalisering av innhold: Generer lydutganger i ulike stemmer eller aksenter for å lokalisere produkter og tjenester uten å måtte ansette flere stemmeskuespillere.
• Generering av manusbasert dialog: Administrer og produser flerpartsmanus for spill, historiefortelling eller e-læringsplattformer effektivt.
• Administrasjon av stemmegenereringshistorikk: Spor og gjenbruk tidligere genererte lydklipp, effektiviser revisjonsarbeidsflyter og sikrer konsistens.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.

2. Finn Windsurf MCP-konfigurasjonsfilen (f.eks. windsurf_mcp_settings.json).

3. Legg til ElevenLabs MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre filen og start Windsurf på nytt.

5. Kontroller at ElevenLabs MCP Server vises som et verktøy i grensesnittet.

Claude

1. Forutsetning: Installer Node.js.

2. Åpne din Claude MCP-konfigurasjonsfil (f.eks. cline_mcp_settings.json).

3. Legg til ElevenLabs MCP Server slik:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.

5. Bekreft at ElevenLabs MCP Server er tilgjengelig som et verktøy.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.

2. Åpne Cursors MCP-serverkonfigurasjonsfil.

3. Sett inn følgende JSON-konfigurasjon:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cursor på nytt.

5. Sjekk om ElevenLabs MCP Server er tilgjengelig.

Cline

1. Forutsetning: Node.js installert.

2. Gå til Clines MCP-konfigurasjonsfil (f.eks. cline_mcp_settings.json).

3. Legg til 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. Lagre og start Cline på nytt.

5. Bekreft at ElevenLabs MCP Server er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler:
Lagre alle sensitive verdier som API-nøkkelen din i miljøvariabler via env-feltet i din JSON-konfigurasjon:

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

Aldri hardkod hemmeligheter i offentlige filer.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Bytt ut “elevenlabs” med det faktiske navnet på MCP-serveren din og URL-en med serveradressen din.

Oversikt

| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |

Jeg vil gi denne MCP-serveren 7/10. Den har et klart formål, praktiske verktøy og ressurser, og solid dokumentasjon for oppsett, men mangler informasjon om prompt-maler, roots og sampling-støtte.

MCP Score