ElevenLabs MCP-server

Vad gör “ElevenLabs” MCP-server?

ElevenLabs MCP-server är en Model Context Protocol (MCP)-server som integrerar ElevenLabs text-till-tal-API med AI-utvecklingsarbetsflöden. Den fungerar som en brygga och gör det möjligt för AI-assistenter och agenter att generera högkvalitativt ljud från text, hantera röstalternativ och hålla koll på genereringshistorik av ljud—allt via standardiserade MCP-gränssnitt. Servern har stöd för flera röster, manusdelshantering och beständig lagring med SQLite, vilket gör den lämplig för robusta röstsyntesuppgifter. Dessutom medföljer en exempelklient för MCP baserad på SvelteKit för hantering och interaktion med dessa funktioner via ett webbgränssnitt. Genom att exponera röstgenerering som verktyg och resurser förbättrar ElevenLabs MCP-server automatisering, tillgänglighet och kontextmedvetenhet i AI-drivna applikationer.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar finns listade i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

• Rösthistorik: Beständig lagring av genererad röst-/ljudhistorik med SQLite, vilket gör det möjligt för användare att spåra och spela upp tidigare genererat ljud.
• Röstalternativ: Ger tillgång till tillgängliga ElevenLabs röstmodeller och konfigurationer för val och hantering.
• Nedladdning av ljudfiler: Möjliggör att användare kan ladda ner genererade ljudfiler för offlineanvändning eller integration i andra applikationer.

Lista över verktyg

• Generera ljud från text: Omvandlar inmatad text till tal med hjälp av ElevenLabs API, med stöd för flera röstmodeller och anpassningsparametrar.
• Flerdelad manus-hantering: Gör det möjligt för användare att generera och hantera ljud för manus uppdelade i flera delar, vilket effektiviserar långformad röstsyntes.
• Uppspelning av rösthistorik: Underlättar uppspelning av tidigare genererat ljud direkt från lagrad historik, vilket förbättrar användarupplevelse och produktivitet.

Användningsområden för denna MCP-server

• Text-till-tal-automatisering: Konvertera textbaserat innehåll snabbt till högkvalitativt ljud för poddar, ljudböcker eller tillgänglighetsfunktioner, vilket minskar manuellt arbete.
• Utveckling av röstassistenter: Integrera realistiska röstresponser i AI-drivna assistenter för mer naturlig människa-dator-interaktion.
• Innehållslokalisering: Generera ljudutgångar i olika röster eller dialekter för att lokalisera produkter och tjänster utan att behöva anlita flera röstskådespelare.
• Manusgenerering i dialog: Hantera och producera flerdelade manus för spel, berättande eller e-lärandeplattformar effektivt.
• Hantering av röstgenereringshistorik: Spåra och återanvänd tidigare genererade ljudklipp, vilket effektiviserar revideringsarbeten och säkerställer konsekvens.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Node.js installerat.

2. Lokalisera Windsurf MCP-konfigurationsfilen (t.ex. windsurf_mcp_settings.json).

3. Lägg till ElevenLabs MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Spara filen och starta om Windsurf.

5. Verifiera att ElevenLabs MCP-server visas som ett verktyg i gränssnittet.

Claude

1. Förkunskap: Installera Node.js.

2. Öppna din Claude MCP-konfigurationsfil (t.ex. cline_mcp_settings.json).

3. Lägg till ElevenLabs MCP-server med:

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

4. Spara och starta om Claude Desktop.

5. Bekräfta att ElevenLabs MCP-server är tillgänglig som ett verktyg.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.

2. Öppna Cursors MCP-serverkonfigurationsfil.

3. Lägg in följande JSON-konfiguration:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cursor.

5. Kontrollera tillgängligheten för ElevenLabs MCP-server.

Cline

1. Förkunskap: Node.js installerat.

2. Gå till Clines MCP-konfigurationsfil (t.ex. cline_mcp_settings.json).

3. Lägg till 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. Spara och starta om Cline.

5. Bekräfta att ElevenLabs MCP-server är tillgänglig.

Säkra API-nycklar:
Lagra alla känsliga värden såsom din API-nyckel i miljövariabler via fältet env i din JSON-konfiguration:

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

Hårdkoda aldrig hemligheter i publika filer.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja 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 infogar du dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

{
  "elevenlabs": {
    "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 kapabiliteter. Byt ut “elevenlabs” mot det faktiska namnet på din MCP-server och URL:en mot adressen till din server.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ | Ej nämnt |

Jag skulle ge denna MCP-server 7/10. Den har ett tydligt syfte, praktiska verktyg och resurser samt solid installationsdokumentation, men saknar information om promptmallar, roots och samplingstöd.

MCP-poäng