Cartesia MCP服务器集成

“Cartesia” MCP服务器的功能是什么？

Cartesia MCP（模型上下文协议）服务器作为桥梁，使AI助手和客户端（如Cursor、Claude Desktop和OpenAI代理）能够与Cartesia的API交互。这为开发者提供了语音本地化、文本转音频、语音片段补全等工具，提升开发工作流。通过集成Cartesia MCP，开发者可以自动化并标准化音频内容的生成、处理与本地化，从而简化需要语音合成和高级音频操作的任务。该服务器通过统一的MCP接口，开放Cartesia专业的语音与音频能力，极大扩展了AI代理的应用范围。

提示模板列表

仓库或文档中未提及任何提示模板。

资源列表

可用文件或README中未明确记录任何资源。

工具列表

仓库中没有明确的工具列表或server.py文件用于枚举工具。

本MCP服务器的应用场景

• 语音列表查询： 允许开发者列出所有可用的Cartesia语音，便于在AI客户端中直接探索和选择不同的语音模型。
• 文本转音频： 使用指定语音将文本短语转换为音频，实现应用、聊天机器人或无障碍功能的音频资产自动生成。
• 语音本地化： 支持将现有语音本地化为不同语言，满足多语言内容生成和国际化需求。
• 音频补全： 支持在两个音频片段之间进行补全，实现无缝音频编辑，助力播客、游戏或数字媒体等创意工作流。
• 音频文件变声： 允许用户更改现有音频文件中的声音，适用于快速原型设计、语音克隆或用户体验个性化。

如何进行设置

Windsurf

暂无Windsurf的安装说明。

Claude

1. 确保您已在Cartesia注册账号并生成API密钥。
2. 安装软件包：pip install cartesia-mcp
3. 通过设置 → 开发者 → 编辑配置，找到 claude_desktop_config.json 文件。
4. 在 mcpServers 部分添加如下JSON片段：

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// directory to store generated files (optional)"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存配置并重启Claude Desktop使更改生效。

API密钥安全建议：
请如上所示，将API密钥写入配置的 env 字段环境变量中。

Cursor

1. 确保您已在Cartesia注册账号并生成API密钥。
2. 安装软件包：pip install cartesia-mcp
3. 在项目目录下创建 .cursor/mcp.json，或在全局配置下创建 ~/.cursor/mcp.json。
4. 配置内容同Claude（见上文）。
5. 保存并根据需要重启Cursor。

API密钥安全建议：
请如上所示，将API密钥写入配置的 env 字段环境变量中。

Cline

暂无Cline的安装说明。

在流程中如何使用此MCP

在FlowHunt中使用MCP

要将MCP服务器集成到您的FlowHunt工作流中，请先在流程中添加MCP组件，并将其连接到您的AI代理：

点击MCP组件以打开配置面板。在系统MCP配置部分，按以下JSON格式填写您的MCP服务器信息：

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

配置完成后，AI代理即可作为工具调用该MCP，使用其全部功能。请记得将"cartesia-mcp"替换为您实际的MCP服务器名称，并将URL地址更换为您自己的MCP服务器URL。

概览

| Roots支持 | ⛔ | 未提及roots |

我们如何评价该MCP服务器？
Cartesia MCP服务器为音频与语音任务提供了直接集成和清晰的主流AI客户端配置说明。但在工具、资源、提示模板及高级MCP特性（如roots和采样）方面缺乏相关文档。综合上述表现，我们对其MCP协议实现的完整性与实用性评分为3/10。

MCP评分