ElevenLabs MCP Server

Co robi serwer “ElevenLabs” MCP?

ElevenLabs MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który integruje API ElevenLabs do syntezy mowy z przepływami pracy przy rozwoju AI. Działa jako pomost, umożliwiając asystentom i agentom AI generowanie wysokiej jakości dźwięku z tekstu, zarządzanie opcjami głosu oraz śledzenie historii generowania audio — wszystko za pomocą standaryzowanych interfejsów MCP. Serwer obsługuje wiele głosów, zarządzanie częściami skryptów oraz trwałe przechowywanie z użyciem SQLite, co sprawia, że nadaje się do zaawansowanych zadań syntezy głosu. Dodatkowo, zawiera przykładowego klienta MCP opartego na SvelteKit do zarządzania i interakcji z tymi funkcjonalnościami przez interfejs webowy. Poprzez udostępnianie generowania głosu jako narzędzi i zasobów, ElevenLabs MCP Server zwiększa automatyzację, dostępność i świadomość kontekstu w aplikacjach wspieranych przez AI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• Historia głosu: Trwałe przechowywanie historii wygenerowanego głosu/audio z użyciem SQLite, pozwalające śledzić i odtwarzać wcześniej wygenerowane nagrania.
• Opcje głosu: Dostęp do dostępnych modeli głosowych ElevenLabs oraz konfiguracji do wyboru i zarządzania.
• Pobieranie plików audio: Umożliwia pobieranie wygenerowanych plików audio do użytku offline lub integracji w innych aplikacjach.

Lista narzędzi

• Generuj audio z tekstu: Konwertuje wprowadzony tekst na mowę przy użyciu API ElevenLabs, obsługując wiele modeli głosowych i parametry personalizacji.
• Zarządzanie wieloczęściowymi skryptami: Umożliwia generowanie i zarządzanie audio dla skryptów podzielonych na części, usprawniając zadania syntezy długich treści.
• Odtwarzanie historii głosu: Umożliwia odtwarzanie wcześniej wygenerowanych nagrań bezpośrednio z zapisanej historii, zwiększając wygodę i produktywność.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyzacja text-to-speech: Szybka konwersja treści tekstowych na wysokiej jakości audio dla podcastów, audiobooków lub dostępności, redukując pracę ręczną.
• Tworzenie asystentów głosowych: Integracja realistycznych odpowiedzi głosowych w asystentach AI dla bardziej naturalnych interakcji człowiek-komputer.
• Lokalizacja treści: Generowanie nagrań w różnych głosach lub akcentach w celu lokalizacji produktów i usług bez zatrudniania wielu lektorów.
• Generowanie dialogów skryptowych: Efektywne zarządzanie i produkcja wieloczęściowych skryptów do gier, opowieści czy platform e-learningowych.
• Zarządzanie historią generowania głosu: Śledzenie i ponowne użycie wcześniej wygenerowanych fragmentów audio, usprawniając procesy korekt i zapewniając spójność.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.

2. Znajdź plik konfiguracyjny Windsurf MCP (np. windsurf_mcp_settings.json).

3. Dodaj konfigurację 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. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.

5. Sprawdź, czy ElevenLabs MCP Server pojawia się jako narzędzie w interfejsie.

Claude

1. Wymaganie wstępne: Zainstaluj Node.js.

2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Claude MCP (np. cline_mcp_settings.json).

3. Dodaj ElevenLabs MCP Server używając:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.

5. Potwierdź, że ElevenLabs MCP Server jest dostępny jako narzędzie.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.

2. Otwórz plik konfiguracyjny serwera MCP w Cursor.

3. Wstaw poniższą konfigurację JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.

5. Sprawdź dostępność ElevenLabs MCP Server.

Cline

1. Wymaganie wstępne: Node.js zainstalowany.

2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline MCP (np. cline_mcp_settings.json).

3. Dodaj 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. Zapisz i zrestartuj Cline.

5. Potwierdź dostępność ElevenLabs MCP Server.

Zabezpieczanie kluczy API:
Wszystkie wrażliwe dane, takie jak klucz API, przechowuj w zmiennych środowiskowych przez pole env w konfiguracji JSON:

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

Nigdy nie umieszczaj sekretów w jawnych plikach.

Jak korzystać z tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłączenia go do agenta AI:

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

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

Po zapisaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami. Zastąp “elevenlabs” faktyczną nazwą swojego serwera MCP, a adres URL - adresem swojego serwera.

Przegląd

| Obsługa roots | ⛔ | Nie wspomniano |

Oceniam ten serwer MCP na 7/10. Ma jasno określony cel, praktyczne narzędzia i zasoby oraz solidną dokumentację instalacji, ale brakuje informacji o szablonach promptów, roots i obsłudze sampling.

Ocena MCP