Integrácia Cartesia MCP Servera

Čo robí „Cartesia“ MCP Server?

Cartesia MCP (Model Context Protocol) Server slúži ako most, ktorý umožňuje AI asistentom a klientom – ako sú Cursor, Claude Desktop a OpenAI agenti – komunikovať s API Cartesia. Tým rozširuje možnosti vývojových pracovných postupov o nástroje na lokalizáciu reči, prevod textu na zvuk, dopĺňanie hlasových klipov a ďalšie. Integráciou s Cartesia MCP môžu vývojári automatizovať a štandardizovať generovanie, úpravu a lokalizáciu audio obsahu, čím zefektívnia úlohy vyžadujúce syntézu hlasu a pokročilé audio operácie. Server hrá kľúčovú úlohu v rozširovaní možností AI agentov tým, že cez jednotné MCP rozhranie sprístupňuje špecializované hlasové a audio funkcie Cartesia.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii nie sú spomenuté žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupných súboroch alebo README nie sú zdokumentované žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

V repozitári nie je dostupný žiadny explicitný zoznam nástrojov ani súbor server.py na ich výpočet.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Zoznam hlasov: Umožňuje vývojárom zobraziť všetky dostupné hlasy Cartesia a jednoducho si vybrať a vyskúšať rôzne hlasové modely priamo z AI klienta.
• Prevod textu na audio: Umožňuje konvertovať textové frázy na zvuk s vybraným hlasom, čím automatizuje tvorbu audio assetov pre aplikácie, chatboty alebo funkcie prístupnosti.
• Lokalizácia hlasu: Uľahčuje lokalizáciu existujúcich hlasov do rôznych jazykov, čo podporuje tvorbu viacjazyčného obsahu a internacionalizáciu.
• Audio infill: Podporuje dopĺňanie audia medzi dvoma existujúcimi segmentmi, čím umožňuje plynulú editáciu zvuku a obohacuje kreatívne pracovné toky pre podcasty, hry či digitálne médiá.
• Zmena hlasu v audio súboroch: Umožňuje používateľom zmeniť hlas v existujúcom audio súbore, čo je užitočné pri rýchlom prototypovaní, klonovaní hlasu alebo prispôsobovaní zážitku používateľa.

Ako to nastaviť

Windsurf

Pre Windsurf nie sú dostupné žiadne inštrukcie na nastavenie.

Claude

1. Uistite sa, že máte účet na Cartesia a vygenerovaný API kľúč.
2. Nainštalujte balík: pip install cartesia-mcp
3. Nájdite súbor claude_desktop_config.json cez Nastavenia → Vývojár → Upraviť konfiguráciu.
4. Pridajte nasledujúci JSON úsek do sekcie mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// priečinok pre generované súbory (voliteľné)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Claude Desktop, aby sa zmeny prejavili.

Bezpečnosť API kľúčov:
Používajte environmentálne premenné v poli env ako vyššie.

Cursor

1. Uistite sa, že máte účet na Cartesia a vygenerovaný API kľúč.
2. Nainštalujte balík: pip install cartesia-mcp
3. Vytvorte .cursor/mcp.json v adresári projektu alebo ~/.cursor/mcp.json pre globálnu konfiguráciu.
4. Použite rovnakú konfiguráciu ako pre Claude (pozri vyššie).
5. Uložte a podľa potreby reštartujte Cursor.

Bezpečnosť API kľúčov:
Používajte environmentálne premenné v poli env ako vyššie.

Cline

Pre Cline nie sú dostupné žiadne inštrukcie na nastavenie.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho toku vo FlowHunt, začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknutím na MCP komponent otvoríte konfiguračný panel. V systémovej konfigurácii MCP vložte údaje o MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “cartesia-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú MCP adresu.

Prehľad

| Podpora roots | ⛔ | Roots sa nespomínajú |

Ako by sme hodnotili tento MCP server?
Cartesia MCP Server poskytuje jednoduchú integráciu pre hlasové a audio úlohy a jasné inštrukcie pre nastavenie v populárnych AI klientoch. Chýba však dokumentácia k dostupným nástrojom, zdrojom, promptom a pokročilým MCP funkciám ako roots a sampling. Na základe vyššie uvedeného by sme jeho MCP implementáciu ohodnotili na 3/10 z hľadiska úplnosti a užitočnosti pre protokol.

MCP skóre