Servidor ElevenLabs MCP

O que faz o “Servidor ElevenLabs” MCP?

O ElevenLabs MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) que integra a API de texto para fala da ElevenLabs com fluxos de desenvolvimento de IA. Ele atua como uma ponte, permitindo que assistentes e agentes de IA gerem áudio de alta qualidade a partir de texto, gerenciem opções de voz e acompanhem o histórico de geração de áudio—tudo por meio de interfaces MCP padronizadas. O servidor suporta múltiplas vozes, gerenciamento de partes de roteiro e armazenamento persistente usando SQLite, tornando-o adequado para tarefas robustas de síntese de voz. Além disso, acompanha um cliente MCP de exemplo baseado em SvelteKit para gerenciar e interagir com esses recursos via interface web. Ao expor a geração de voz como ferramentas e recursos, o ElevenLabs MCP Server aprimora a automação, acessibilidade e consciência de contexto em aplicações com IA.

Lista de Prompts

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Lista de Recursos

• Histórico de Voz: Armazenamento persistente do histórico de voz/áudio gerado usando SQLite, permitindo aos usuários acompanhar e reproduzir áudios gerados anteriormente.
• Opções de Voz: Fornece acesso aos modelos e configurações de voz disponíveis da ElevenLabs para seleção e gerenciamento.
• Downloads de Arquivos de Áudio: Permite aos usuários baixar arquivos de áudio gerados para uso offline ou integração em outras aplicações.

Lista de Ferramentas

• Gerar Áudio a partir de Texto: Converte texto inserido em fala usando a API da ElevenLabs, com suporte a múltiplos modelos de voz e parâmetros de customização.
• Gerenciamento de Roteiro Multipartes: Permite aos usuários gerar e gerenciar áudio para roteiros divididos em várias partes, facilitando tarefas de síntese de voz de longa duração.
• Reprodução do Histórico de Voz: Facilita a reprodução de áudios gerados anteriormente diretamente do histórico armazenado, melhorando a experiência e produtividade do usuário.

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Casos de Uso deste MCP Server

• Automação de Texto para Fala: Converta rapidamente conteúdo baseado em texto em áudio de alta qualidade para podcasts, audiolivros ou recursos de acessibilidade, reduzindo o trabalho manual.
• Desenvolvimento de Assistentes de Voz: Integre respostas de voz realistas em assistentes com IA para interações homem-máquina mais naturais.
• Localização de Conteúdo: Gere saídas de áudio em diferentes vozes ou sotaques para localizar produtos e serviços sem precisar contratar múltiplos dubladores.
• Geração de Diálogos Roteirizados: Gerencie e produza roteiros multipartes para jogos, storytelling ou plataformas de e-learning de forma eficiente.
• Gerenciamento do Histórico de Geração de Voz: Acompanhe e reutilize clipes de áudio já gerados, otimizando o fluxo de revisões e garantindo consistência.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.

2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf MCP (ex: windsurf_mcp_settings.json).

3. Adicione a configuração do 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. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf.

5. Verifique se o ElevenLabs MCP Server aparece como uma ferramenta na interface.

Claude

1. Pré-requisito: Instale o Node.js.

2. Abra seu arquivo de configuração do Claude MCP (ex: cline_mcp_settings.json).

3. Adicione o ElevenLabs MCP Server usando:

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

4. Salve e reinicie o Claude Desktop.

5. Confirme que o ElevenLabs MCP Server está disponível como ferramenta.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado no seu sistema.

2. Abra o arquivo de configuração do servidor MCP do Cursor.

3. Insira a seguinte configuração JSON:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Cursor.

5. Verifique a disponibilidade do ElevenLabs MCP Server.

Cline

1. Pré-requisito: Node.js instalado.

2. Acesse o arquivo de configuração do Cline MCP (ex: cline_mcp_settings.json).

3. Adicione o 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. Salve e reinicie o Cline.

5. Confirme que o ElevenLabs MCP Server está acessível.

Protegendo Chaves de API:
Armazene todos os valores sensíveis, como sua chave de API, em variáveis de ambiente via campo env na sua configuração JSON:

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

Nunca coloque segredos diretamente em arquivos públicos.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho 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:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar esse MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Substitua “elevenlabs” pelo nome real do seu servidor MCP e a URL pelo endereço do seu servidor.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Não mencionado |

Eu avaliaria este servidor MCP como 7/10. Ele tem um propósito claro, ferramentas e recursos práticos, e documentação de configuração sólida, mas falta informação sobre templates de prompt, roots e suporte a sampling.

Pontuação MCP