Cartesia MCP Server-integration

Vad gör “Cartesia” MCP-servern?

Cartesia MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga som gör det möjligt för AI-assistenter och klienter—såsom Cursor, Claude Desktop och OpenAI-agenter—att interagera med Cartesias API. Detta möjliggör förbättrade utvecklingsarbetsflöden genom att erbjuda verktyg för röstlokalisering, konvertering av text till ljud, infilling av röstklipp och mer. Genom att integrera med Cartesia MCP kan utvecklare automatisera och standardisera generering, manipulering och lokalisering av ljudinnehåll, vilket effektiviserar arbetsuppgifter som kräver röstsyntes och avancerad ljudhantering. Servern spelar en avgörande roll i att utöka vad AI-agenter kan göra genom att exponera Cartesias specialiserade röst- och ljudfunktioner via ett enhetligt MCP-gränssnitt.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga uttryckliga resurser är dokumenterade i tillgängliga filer eller README.

Lista över verktyg

Ingen uttrycklig verktygslista eller server.py-fil finns tillgänglig i repot för att lista verktyg.

Användningsområden för denna MCP-server

• Röstlistning: Gör det möjligt för utvecklare att lista alla tillgängliga Cartesia-röster, vilket gör det enkelt att utforska och välja olika röstmodeller direkt från deras AI-klient.
• Text-till-ljud-konvertering: Möjliggör konvertering av textfraser till ljud med en specifik röst, vilket automatiserar skapandet av ljudtillgångar för applikationer, chattbottar eller tillgänglighetsfunktioner.
• Röstlokalisering: Underlättar lokalisering av befintliga röster till olika språk, vilket stödjer skapandet av flerspråkigt innehåll och internationalisering.
• Audio infill: Stödjer infyllnad av ljud mellan två befintliga segment, vilket möjliggör sömlös ljudredigering och förbättrar kreativa arbetsflöden för poddar, spel eller digitala medier.
• Röstbyte i ljudfiler: Gör det möjligt för användare att byta röst i en befintlig ljudfil, användbart för snabb prototypframställning, röstkloning eller anpassning av användarupplevelser.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Windsurf.

Claude

1. Se till att du har ett konto på Cartesia och har genererat din API-nyckel.
2. Installera paketet: pip install cartesia-mcp
3. Lokalisera filen claude_desktop_config.json via Inställningar → Utvecklare → Redigera konfiguration.
4. Lägg till följande JSON-snitt i avsnittet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolut-sökväg-till-exekverbar-fil>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<ange-din-api-nyckel-här>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// katalog för att lagra genererade filer (valfritt)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.

Säkra API-nycklar:
Använd miljövariabler i fältet env i din konfiguration enligt ovan.

Cursor

1. Se till att du har ett konto på Cartesia och har genererat din API-nyckel.
2. Installera paketet: pip install cartesia-mcp
3. Skapa en .cursor/mcp.json i din projektmapp eller ~/.cursor/mcp.json för global konfiguration.
4. Använd samma konfiguration som för Claude (se ovan).
5. Spara och starta om Cursor vid behov.

Säkra API-nycklar:
Använd miljövariabler i fältet env i din konfiguration enligt ovan.

Cline

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cline.

Så här använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “cartesia-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ | Ingen nämnd roots |

Hur skulle vi betygsätta denna MCP-server?
Cartesia MCP-servern erbjuder enkel integration för ljud- och röstuppgifter samt tydliga installationsinstruktioner för populära AI-klienter. Dock saknas dokumentation om tillgängliga verktyg, resurser, promptmallar och avancerade MCP-funktioner såsom roots och sampling. Baserat på ovanstående skulle vi betygsätta dess MCP-implementation som en 3/10 när det gäller fullständighet och nytta för protokollet.

MCP-betyg