Integracja z serwerem Cartesia MCP

Do czego służy serwer “Cartesia” MCP?

Serwer Cartesia MCP (Model Context Protocol) działa jako pomost umożliwiający asystentom AI i klientom — takim jak Cursor, Claude Desktop czy agenci OpenAI — komunikację z API Cartesia. Umożliwia to lepsze workflow deweloperskie poprzez dostarczanie narzędzi do lokalizacji mowy, konwersji tekstu na dźwięk, uzupełniania fragmentów głosu i nie tylko. Integrując Cartesia MCP, deweloperzy mogą automatyzować i standaryzować generowanie, edycję oraz lokalizację treści audio, co usprawnia zadania wymagające syntezy głosu oraz zaawansowanych operacji dźwiękowych. Serwer odgrywa kluczową rolę w poszerzaniu możliwości agentów AI, udostępniając specjalistyczne funkcje głosowe i audio Cartesia poprzez zunifikowany interfejs MCP.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych zasobów w dostępnych plikach ani README.

Lista narzędzi

W repozytorium brak jawnej listy narzędzi lub pliku server.py do ich wypisania.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Lista głosów: Pozwala deweloperom wypisać wszystkie dostępne głosy Cartesia, ułatwiając eksplorację i wybór modeli głosowych bezpośrednio z klienta AI.
• Konwersja tekstu na dźwięk: Umożliwia zamianę fraz tekstowych na audio z wybranym głosem, automatyzując tworzenie zasobów dźwiękowych do aplikacji, chatbotów czy funkcji dostępności.
• Lokalizacja głosu: Ułatwia lokalizację istniejących głosów na różne języki, wspierając generowanie wielojęzycznych treści i działania internacjonalizacyjne.
• Audio infill: Obsługuje uzupełnianie dźwięku pomiędzy dwoma segmentami, umożliwiając płynną edycję audio i usprawniając kreatywną pracę przy podcastach, grach czy mediach cyfrowych.
• Zmiana głosu w plikach audio: Pozwala użytkownikom zmienić głos w istniejącym pliku audio — przydatne do szybkiego prototypowania, klonowania głosu lub personalizacji doświadczeń.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji instalacji dla Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że masz konto w Cartesia i wygenerowany klucz API.
2. Zainstaluj pakiet: pip install cartesia-mcp
3. Zlokalizuj plik claude_desktop_config.json przez Ustawienia → Deweloper → Edytuj konfigurację.
4. Dodaj poniższy fragment JSON do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// katalog na wygenerowane pliki (opcjonalnie)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop, by zastosować zmiany.

Zabezpieczanie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych w polu env, jak powyżej.

Cursor

1. Upewnij się, że masz konto w Cartesia i wygenerowany klucz API.
2. Zainstaluj pakiet: pip install cartesia-mcp
3. Utwórz plik .cursor/mcp.json w katalogu projektu lub ~/.cursor/mcp.json dla konfiguracji globalnej.
4. Użyj tej samej konfiguracji co dla Claude (patrz wyżej).
5. Zapisz i zrestartuj Cursor w razie potrzeby.

Zabezpieczanie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych w polu env, jak powyżej.

Cline

Brak instrukcji instalacji dla Cline.

Jak używać tego MCP w workflow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “cartesia-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać swój własny adres URL MCP.

Podsumowanie

| Wsparcie roots | ⛔ | Brak informacji o roots |

Jak oceniamy ten serwer MCP?
Serwer Cartesia MCP zapewnia prostą integrację dla zadań głosowych i audio oraz jasne instrukcje konfiguracji dla popularnych klientów AI. Brakuje jednak dokumentacji narzędzi, zasobów, promptów i zaawansowanych funkcji MCP, takich jak roots i sampling. Na podstawie powyższego oceniamy jego implementację MCP na 3/10 pod względem kompletności i użyteczności dla protokołu.

Wynik MCP