ElevenLabs MCP Server

Ce face serverul “ElevenLabs” MCP?

Serverul ElevenLabs MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care integrează API-ul ElevenLabs text-to-speech cu fluxurile de dezvoltare AI. Acționează ca o punte, permițând asistenților și agenților AI să genereze audio de înaltă calitate din text, să gestioneze opțiuni de voce și să urmărească istoricul generării audio—totul prin interfețe MCP standardizate. Serverul suportă multiple voci, gestionarea părților de script și stocare persistentă folosind SQLite, fiind potrivit pentru sarcini robuste de sinteză vocală. În plus, vine cu un client MCP bazat pe SvelteKit pentru gestionarea și interacțiunea cu aceste funcții printr-o interfață web. Oferind generarea de voce ca unelte și resurse, ElevenLabs MCP Server crește automatizarea, accesibilitatea și conștientizarea de context în aplicațiile AI.

Listă de Prompt-uri

Nu sunt șabloane explicite de prompt listate în repository sau documentație.

Listă de Resurse

• Istoric Voci: Stocare persistentă a istoricului audio/vocal generat prin SQLite, permițând utilizatorilor să urmărească și să redea audio generat anterior.
• Opțiuni Voce: Acces la modelele și configurațiile de voce disponibile ElevenLabs pentru selecție și management.
• Descărcări Fișiere Audio: Permite utilizatorilor să descarce fișiere audio generate pentru utilizare offline sau integrare în alte aplicații.

Listă de Unelte

• Generare Audio din Text: Convertește textul introdus în vorbire folosind API-ul ElevenLabs, suportând mai multe modele vocale și parametri de personalizare.
• Gestionare Scripturi Multipart: Permite utilizatorilor să genereze și să administreze audio pentru scripturi divizate în mai multe părți, eficientizând sinteza vocală de tip long-form.
• Redare Istoric Voce: Facilitează redarea audio generat anterior direct din istoricul salvat, îmbunătățind experiența și productivitatea utilizatorului.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Automatizare Text-to-Speech: Transformă rapid conținutul text în audio de înaltă calitate pentru podcasturi, cărți audio sau funcții de accesibilitate, reducând munca manuală.
• Dezvoltare Asistent Vocal: Integrează răspunsuri vocale realiste în asistenții AI pentru interacțiuni om-calculator mai naturale.
• Localizare Conținut: Generează audio în voci sau accente diferite pentru localizarea produselor și serviciilor fără a angaja mai mulți actori vocali.
• Generare Dialoguri Scriptate: Gestionează și produce scripturi multipart pentru jocuri, povești sau platforme e-learning eficient.
• Management Istoric Generare Voce: Urmărește și reutilizează clipuri audio generate anterior, eficientizând reviziile și asigurând consistența.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js.

2. Localizează fișierul de configurare Windsurf MCP (ex: windsurf_mcp_settings.json).

3. Adaugă configurația 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. Salvează fișierul și repornește Windsurf.

5. Verifică dacă ElevenLabs MCP Server apare ca unealtă în interfață.

Claude

1. Precondiție: Instalează Node.js.

2. Deschide fișierul de configurare Claude MCP (ex: cline_mcp_settings.json).

3. Adaugă ElevenLabs MCP Server folosind:

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

4. Salvează și repornește Claude Desktop.

5. Confirmă că ElevenLabs MCP Server este disponibil ca unealtă.

Cursor

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.

2. Deschide fișierul de configurare MCP server al Cursor.

3. Introdu următoarea configurație JSON:

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

4. Salvează configurația și repornește Cursor.

5. Verifică disponibilitatea ElevenLabs MCP Server.

Cline

1. Precondiție: Node.js instalat.

2. Accesează fișierul de configurare Cline MCP (ex: cline_mcp_settings.json).

3. Adaugă 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. Salvează și repornește Cline.

5. Confirmă accesibilitatea ElevenLabs MCP Server.

Securizarea cheilor API:
Păstrează toate valorile sensibile, cum ar fi cheia ta API, în variabile de mediu prin câmpul env din configurația JSON:

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

Nu insera niciodată secrete în fișiere publice.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Înlocuiește “elevenlabs” cu numele real al serverului tău MCP și URL-ul cu adresa serverului tău.

Prezentare generală

| Suport Roots | ⛔ | Nu este menționat |

Aș acorda acestui server MCP nota 7/10. Are un scop clar, unelte și resurse practice și documentație de instalare solidă, dar îi lipsesc informații despre șabloanele de prompt, roots și suport sampling.

Scor MCP