ElevenLabs MCP Sunucusu

“ElevenLabs” MCP Sunucusu ne yapar?

ElevenLabs MCP Sunucusu, ElevenLabs metinden sese API’sini AI geliştirme iş akışlarıyla entegre eden bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Bir köprü görevi görerek, AI asistanları ve ajanlarının metinden yüksek kaliteli ses üretmesini, ses seçeneklerini yönetmesini ve ses üretim geçmişini takip etmesini — bunların tümünü standart MCP arayüzleriyle — sağlar. Sunucu birden fazla ses, metin parçası yönetimi ve SQLite ile kalıcı depolama desteği sunar; böylece sağlam ses sentezi görevleri için uygundur. Ayrıca, bu özellikleri yönetmek ve web arayüzünden etkileşim kurmak için örnek bir SvelteKit tabanlı MCP istemcisiyle birlikte gelir. Ses üretimini araç ve kaynak olarak sunarak ElevenLabs MCP Sunucusu, AI tabanlı uygulamalarda otomasyon, erişilebilirlik ve bağlam farkındalığını artırır.

Komut Listesi

Depoda veya belgede açık komut şablonları listelenmemiştir.

Kaynaklar Listesi

• Ses Geçmişi: SQLite kullanarak üretilen ses/ses geçmişinin kalıcı olarak saklanması; kullanıcıların önceden oluşturulmuş sesleri takip etmesini ve tekrar oynatmasını sağlar.
• Ses Seçenekleri: Kullanılabilir ElevenLabs ses modellerine ve konfigürasyonlarına erişim sağlayarak seçim ve yönetim imkânı sunar.
• Ses Dosyası İndirme: Kullanıcıların oluşturulan ses dosyalarını çevrimdışı kullanım veya başka uygulamalara entegre etmek için indirmesine olanak tanır.

Araçlar Listesi

• Metinden Ses Üretimi: Kullanıcının girdiği metni ElevenLabs API’siyle sese çevirir; birden fazla ses modeli ve özelleştirme parametrelerini destekler.
• Çok Parçalı Metin Yönetimi: Kullanıcıların birden fazla parçaya bölünmüş metinler için ses üretmesini ve yönetmesini sağlar; uzun metinli ses sentezi görevlerini kolaylaştırır.
• Ses Geçmişi Oynatma: Saklanan geçmişten daha önce üretilmiş seslerin doğrudan oynatılmasını sağlar; kullanıcı deneyimini ve verimliliği artırır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Metinden Sese Otomasyonu: Podkastlar, sesli kitaplar veya erişilebilirlik özellikleri için metin tabanlı içeriği hızla yüksek kaliteli sese dönüştürerek manuel iş yükünü azaltır.
• Sesli Asistan Geliştirme: AI tabanlı asistanlarda gerçekçi sesli yanıtlar entegre ederek daha doğal insan-bilgisayar etkileşimi sağlar.
• İçerik Yerelleştirme: Farklı sesler veya aksanlarla ses çıktıları üreterek ürün ve servislerin çoklu dil ve bölgeye uygun hale getirilmesini sağlar; çok sayıda ses sanatçısı tutmaya gerek kalmaz.
• Senaryolu Diyalog Üretimi: Oyunlar, hikâye anlatımı veya e-öğrenme platformları için çok parçalı metinleri verimli şekilde yönetir ve üretir.
• Ses Üretim Geçmişi Yönetimi: Daha önce oluşturulan ses kliplerini takip edip yeniden kullanarak revizyon süreçlerini kolaylaştırır ve tutarlılık sağlar.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js’in yüklü olduğundan emin olun.

2. Windsurf MCP yapılandırma dosyasını bulun (örn. windsurf_mcp_settings.json).

3. ElevenLabs MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

5. ElevenLabs MCP Sunucusunun arayüzde bir araç olarak göründüğünü doğrulayın.

Claude

1. Önkoşul: Node.js’i yükleyin.

2. Claude MCP yapılandırma dosyanızı açın (örn. cline_mcp_settings.json).

3. ElevenLabs MCP Sunucusu’nu şununla ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.

5. ElevenLabs MCP Sunucusunun bir araç olarak kullanılabildiğini doğrulayın.

Cursor

1. Sisteminizde Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.

2. Cursor’ın MCP sunucu yapılandırma dosyasını açın.

3. Aşağıdaki JSON yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.

5. ElevenLabs MCP Sunucusunun kullanılabilirliğini kontrol edin.

Cline

1. Önkoşul: Node.js kurulu olmalı.

2. Cline’ın MCP yapılandırma dosyasına erişin (örn. cline_mcp_settings.json).

3. ElevenLabs MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

5. ElevenLabs MCP Sunucusunun erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Almak:
API anahtarınız gibi tüm hassas değerleri JSON yapılandırmanızdaki env alanı ile ortam değişkenlerinde saklayın:

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

Hiçbir zaman hassas bilgileri herkese açık dosyalara sabit kodlamayın.

Bu MCP Nasıl Akışlarda Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucusu detaylarınızı aşağıdaki JSON formatı ile girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “elevenlabs” ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi sunucunuzun adresiyle değiştirin.

Genel Bakış

| Roots Desteği | ⛔ | Bahsedilmemiş |

Bu MCP sunucusuna 7/10 puan verirdim. Açık bir amacı, pratik araç ve kaynakları ve sağlam kurulum dokümantasyonu var; fakat komut şablonu, roots ve örnekleme desteği hakkında bilgi eksikliği mevcut.

MCP Puanı