Tích hợp Máy chủ Cartesia MCP

Máy chủ “Cartesia” MCP làm gì?

Máy chủ Cartesia MCP (Model Context Protocol) đóng vai trò là cầu nối giúp các trợ lý AI và khách hàng—như Cursor, Claude Desktop và các agent OpenAI—tương tác với API của Cartesia. Điều này cho phép nâng cao quy trình phát triển bằng cách cung cấp các công cụ cho bản địa hóa giọng nói, chuyển đổi văn bản thành âm thanh, lấp đầy đoạn giọng nói và nhiều hơn thế nữa. Bằng cách tích hợp với Cartesia MCP, các nhà phát triển có thể tự động hóa và chuẩn hóa việc tạo, xử lý và bản địa hóa nội dung âm thanh, từ đó tối ưu hóa các tác vụ yêu cầu tổng hợp giọng nói và thao tác âm thanh nâng cao. Máy chủ này đóng vai trò then chốt trong việc mở rộng khả năng của các agent AI bằng cách cung cấp các tính năng giọng nói và âm thanh chuyên biệt của Cartesia thông qua một giao diện MCP thống nhất.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên rõ ràng nào được ghi lại trong các tệp hiện có hoặc README.

Danh sách Công cụ

Không có danh sách công cụ rõ ràng hoặc tệp server.py nào trong kho lưu trữ để liệt kê công cụ.

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Liệt kê Giọng nói: Cho phép nhà phát triển liệt kê tất cả giọng nói Cartesia hiện có, giúp dễ dàng khám phá và lựa chọn các mô hình giọng nói khác nhau trực tiếp từ khách hàng AI của họ.
• Chuyển đổi Văn bản thành Âm thanh: Cho phép chuyển đổi các cụm từ văn bản thành âm thanh bằng giọng nói được chọn, tự động hóa việc tạo tài sản âm thanh cho ứng dụng, chatbot hoặc các tính năng hỗ trợ tiếp cận.
• Bản địa hóa Giọng nói: Hỗ trợ bản địa hóa giọng nói hiện có sang các ngôn ngữ khác nhau, phục vụ tạo nội dung đa ngôn ngữ và các nỗ lực quốc tế hóa.
• Lấp đầy Âm thanh: Hỗ trợ lấp đầy âm thanh giữa hai đoạn hiện có, cho phép chỉnh sửa âm thanh liền mạch và nâng cao quy trình sáng tạo cho podcast, trò chơi hoặc phương tiện số.
• Thay đổi Giọng nói cho Tệp Âm thanh: Cho phép người dùng thay đổi giọng nói trong tệp âm thanh hiện có, hữu ích cho thử nghiệm nhanh, nhân bản giọng nói hoặc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Hướng dẫn cài đặt

Windsurf

Chưa có hướng dẫn cài đặt cho Windsurf.

Claude

1. Đảm bảo bạn đã có tài khoản trên Cartesia và đã tạo API key.
2. Cài đặt gói: pip install cartesia-mcp
3. Tìm tệp claude_desktop_config.json qua Cài đặt → Nhà phát triển → Chỉnh sửa Cấu hình.
4. Thêm đoạn JSON sau vào phần mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// thư mục lưu trữ các tệp được tạo ra (tùy chọn)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude Desktop để áp dụng thay đổi.

Bảo mật API Key:
Hãy sử dụng biến môi trường trong trường env của cấu hình như trên.

Cursor

1. Đảm bảo bạn đã có tài khoản trên Cartesia và đã tạo API key.
2. Cài đặt gói: pip install cartesia-mcp
3. Tạo .cursor/mcp.json trong thư mục dự án hoặc ~/.cursor/mcp.json cho cấu hình toàn cục.
4. Sử dụng cấu hình tương tự như phần Claude (xem phía trên).
5. Lưu và khởi động lại Cursor khi cần.

Bảo mật API Key:
Hãy sử dụng biến môi trường trong trường env của cấu hình như trên.

Cline

Chưa có hướng dẫn cài đặt cho Cline.

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “cartesia-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không đề cập đến roots |

Chúng tôi đánh giá máy chủ MCP này như thế nào?
Máy chủ Cartesia MCP cung cấp tích hợp đơn giản cho các tác vụ âm thanh và giọng nói cùng hướng dẫn cài đặt rõ ràng cho các khách hàng AI phổ biến. Tuy nhiên, nó thiếu tài liệu về công cụ, tài nguyên, prompt và các tính năng MCP nâng cao như roots và sampling. Dựa trên các yếu tố trên, chúng tôi đánh giá mức độ hoàn thiện và hữu ích của MCP này là 3/10.

Điểm MCP