Integração do Servidor Cartesia MCP

O que o Servidor “Cartesia” MCP faz?

O Servidor Cartesia MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte que permite que assistentes de IA e clientes—como Cursor, Claude Desktop e agentes OpenAI—interajam com a API da Cartesia. Isso possibilita fluxos de desenvolvimento aprimorados ao fornecer ferramentas para localização de fala, conversão de texto em áudio, preenchimento de clipes de voz e muito mais. Integrando-se ao Cartesia MCP, desenvolvedores podem automatizar e padronizar a geração, manipulação e localização de conteúdo de áudio, otimizando tarefas que requerem síntese de voz e operações avançadas de áudio. O servidor desempenha um papel fundamental na expansão das capacidades dos agentes de IA ao expor funcionalidades especializadas de voz e áudio da Cartesia por meio de uma interface MCP unificada.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é mencionado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está documentado nos arquivos disponíveis ou README.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas ou arquivo server.py está disponível no repositório para enumerar ferramentas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Listagem de Vozes: Permite aos desenvolvedores listar todas as vozes disponíveis da Cartesia, facilitando a exploração e seleção de diferentes modelos de voz diretamente do seu cliente de IA.
• Conversão de Texto para Áudio: Permite converter frases de texto em áudio utilizando uma voz especificada, automatizando a criação de ativos de áudio para aplicações, chatbots ou recursos de acessibilidade.
• Localização de Voz: Facilita a localização de vozes existentes em diferentes idiomas, apoiando geração de conteúdo multilíngue e esforços de internacionalização.
• Preenchimento de Áudio: Suporta o preenchimento de áudio entre dois segmentos existentes, permitindo edição de áudio contínua e aprimorando fluxos criativos para podcasts, jogos ou mídia digital.
• Mudança de Voz em Arquivos de Áudio: Permite ao usuário alterar a voz em um arquivo de áudio existente, útil para prototipagem rápida, clonagem de voz ou personalização da experiência do usuário.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração disponível para Windsurf.

Claude

1. Certifique-se de ter uma conta na Cartesia e ter gerado sua chave de API.
2. Instale o pacote: pip install cartesia-mcp
3. Localize o arquivo claude_desktop_config.json via Configurações → Desenvolvedor → Editar Config.
4. Adicione o seguinte trecho JSON à seção mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<caminho-absoluto-para-o-executável>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insira-sua-chave-de-api-aqui>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// diretório para armazenar arquivos gerados (opcional)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop para aplicar as alterações.

Protegendo Chaves de API:
Utilize variáveis de ambiente no campo env da sua configuração como acima.

Cursor

1. Certifique-se de ter uma conta na Cartesia e ter gerado sua chave de API.
2. Instale o pacote: pip install cartesia-mcp
3. Crie um .cursor/mcp.json no diretório do seu projeto ou ~/.cursor/mcp.json para configuração global.
4. Use a mesma configuração do Claude (veja acima).
5. Salve e reinicie o Cursor conforme necessário.

Protegendo Chaves de API:
Utilize variáveis de ambiente no campo env da sua configuração como acima.

Cline

Nenhuma instrução de configuração disponível para Cline.

Como usar este MCP em fluxos

Utilizando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "cartesia-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA agora pode usar este MCP como ferramenta com acesso a todas suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “cartesia-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Nenhuma menção a roots |

Como avaliamos este servidor MCP?
O Servidor Cartesia MCP fornece integração direta para tarefas de áudio e voz e instruções de configuração claras para clientes populares de IA. No entanto, falta documentação sobre ferramentas disponíveis, recursos, prompts e funcionalidades MCP avançadas como roots e sampling. Com base no exposto, avaliaríamos sua implementação MCP como 3/10 em termos de completude e utilidade para o protocolo.

Pontuação MCP