Giggy Speech MCP

Giggy MCP — AI エージェント向けのテキスト読み上げと録音音声の文字起こし

Giggy MCP は、コーディングエージェントや AI クライアントから Giggy のテキスト読み上げと録音音声の音声テキスト変換を利用するための、リモート Streamable HTTP Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

Codex、Claude Code、Cursor、VS Code、Cline、Windsurf 対応クライアントなど、その他の MCP クライアントに Giggy の音声ツールを提供します。

MCP レジストリとプラグインディレクトリ

Giggy のリモート音声 MCP エンドポイントは次のとおりです。

https://giggy.ai/mcp

このリポジトリには、公開用の成果物が含まれています。

• 公式 MCP レジストリ：server.json
• OpenAI / Codex：openai-plugin/
• Claude Code：.claude-plugin/plugin.json

ディレクトリへの申請状況と要件をご覧ください。

公開レジストリへの掲載、プラグインの申請、承認済みプラグインの公開は、それぞれ別の手順です。確認済みの状況については、申請ドキュメントをご覧ください。

AI コーディングエージェントへのインストール

Agent Skill — Codex と Claude Code

npx skills add giggy-ai/giggy-mcp --skill giggy-speech

このスキルでは、MCP 接続なしで TTS、録音 STT、ライブマイク WebSocket STT、SDK、Pipecat 統合を案内します。MCP ツールを実行するには、認証済みの接続が必要です。実装する前に、https://giggy.ai/llms-full.txt で最新のパッケージとワークフローガイドを確認してください。

Claude Code プラグイン

claude plugin marketplace add giggy-ai/giggy-mcp
claude plugin install giggy-speech@giggy

Codex

以下の既存の Codex MCP セットアップ手順に従ってください。

プロンプトの例

「Giggy を使って利用可能な英語の音声を一覧表示し、 『Hello from Giggy』と言う短い Batch 音声サンプルを生成して、 完成した音声の URL を返してください。」

Giggy を見つける

• 公式 MCP レジストリ
• 音声 API ドキュメント
• 実行可能なサンプル
• ディレクトリへの申請状況

ガイダンスの参照、ツールの実行、公開方法を選ぶ

目的	既存の方法	確認事項
統合コードを書く	スキルをインストールし、最新の SDK/API ガイドを読む	コードのみの作業に MCP 接続や推論は必要ありません。
音声ツールを実行する	クライアントに MCP を設定し、専用のキーを使う	tools/list を調べてください。以下の 5 つのツールが見つかるはずです。読み取り専用の検出は、課金対象の生成とは別です。
ライブマイク STT を実行する	ドキュメントに記載されたサーバー側 WebSocket または SDK のライブワークフローを使う	MCP の録音文字起こしは、ライブ転送方式ではありません。
ローカルプラグインをインストールする	既存のプラグイン／クライアント手順を使う	ローカルにインストールしても、マーケットプレイスでの承認が確立するわけではありません。
公開状況を確認する	日付が記載されたディレクトリ状況ドキュメントを読む	用意されたアーカイブや過去のポータルへのサインインは、現在の承認を証明するものではありません。

Codex では、以下の環境変数を利用する TOML を使用してください。Claude Code 用の JSON の例は以下にあります。Cursor、VS Code、Cline、Windsurf クライアントの例は examples/ にあります。インストール済みのクライアントがサポートする設定形式を使用してください。共通キーをマニフェストやチャットに貼り付けないでください。

このリポジトリで案内している方法は、API キーを使った Bearer 認証です。OAuth は別の仕組みです。利用できると主張する前に、ホストされたサーバー、クライアント、ユーザーごとの認可を合わせて検証してください。OAuth の候補となるソースコードは、検証済みのホスト型フローではありません。ユーザーの予算と既存の認可を尊重してください。セットアップの検証は、有料の Fast/Streaming やマイクの呼び出しを許可するものではありません。

コードのみの最初のタスクには、次のように依頼してください。「Giggy スキルを使って、SDK の音声バイト列を保存する明示的な Batch TTS、または最終テキストを取得する録音 STT を実装してください。MCP ワークフローでは、返された UUID をポーリングして完成した結果 URL を取得します。最新のドキュメントを確認してください。リクエストは実行しないでください。」ライブ統合を依頼する場合は、次のようにします。「準備完了の確認、停止、最終検証を維持しながら、ドキュメントに記載されたライブ WebSocket フローを実装してください。コードの作成のみを行ってください。」

クイックセットアップ

Codex で Giggy MCP を使う

環境変数に GIGGY_API_KEY を設定し、~/.codex/config.toml に追加します。

[mcp_servers.giggy-speech]
url = "https://giggy.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "GIGGY_API_KEY"

Claude Code で Giggy MCP を使う

GIGGY_API_KEY を設定し、次のように構成します。

{
  "mcpServers": {
    "giggy-speech": {
      "type": "http",
      "url": "https://giggy.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${GIGGY_API_KEY}" }
    }
  }
}

ソース管理にコミットする設定ファイルには、API キーを記載しないでください。

リモート MCP サーバー

https://giggy.ai/mcp

トランスポート：

Streamable HTTP

現在の Giggy MCP エンドポイントはステートレスで、POST リクエストを受け付けます。

認証

Giggy API キーを使用します。

Authorization: Bearer $GIGGY_API_KEY

Giggy API キーの先頭は次のとおりです。

giggy_sk_

キーは、MCP クライアントのシークレットまたは環境設定に保管してください。

次のことはしないでください。

• 通常のプロンプトに記載する
• ソース管理にコミットする
• ブラウザーの JavaScript に埋め込む

音声ツール

このリポジトリでは、次の Giggy 音声ツールについて説明しています。

list_voices
list_my_voices
generate_speech
get_speech_generation
transcribe_audio

これらのツールを呼び出す前に、接続先サーバーのツールスキーマを確認してください。録音音声の文字起こしは、非同期で受け付けられ、その後、永続的なステータスと結果を取得する方式です。MCP はマイクのライブ音声フレームを転送しません。このワークフローには、Python または Node.js SDK を使用してください。

コーディングアシスタントで録音音声を文字起こしする

独自の Giggy API キーを使って MCP に接続し、次のように依頼します。「Giggy を使い、利用可能な録音音声ツールで、許可を得た録音を文字起こししてください。生成 UUID を保持し、文字起こしの完了後に取得してください。」

アシスタントは transcribe_audio の現在のスキーマを確認し、サポートされている入力を準備して、意図する操作ごとに 1 つの冪等性キーを使用する必要があります。再送信せずに get_speech_generation をポーリングしてください。完了後にのみ、正式な文字起こし結果を取得してください。受付を最終的なテキストとして扱わないでください。有料利用の前に、料金と利用制限を確認してください。現在の文字起こしの仕様では、話者ダイアライゼーション、単語単位のタイムスタンプ、感情分析、PII のマスキングは提供されていません。

SDK、Pipecat、n8n、学習リソースについては、開発者向けツールガイドを参照してください。

推奨される音声ワークフロー

1. list_voices または list_my_voices を呼び出します。
2. 返された voice_id の中から、正確に一致するものを選択します。
3. 無料のキュー処理ワークフローでは、mode=batch を明示して generate_speech を呼び出します。有料モードには認可が必要です。
4. 新しい生成を意図するたびに、新しい idempotency_key を指定します。
5. generation.generation_uuid を保存します。
6. ステータスが queued または processing の間、get_speech_generation を呼び出します。
7. ステータスが completed になったら、generation.result.url を使用します。

既存の生成をポーリングしている間は、新しい生成を再送信しないでください。

Codex で Giggy MCP を使う

次を設定します。

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

次に、以下に追加します。

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.giggy-speech]
url = "https://giggy.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "GIGGY_API_KEY"

そのままコピーして使える設定は、こちらにあります。

examples/codex-config.toml

次のコマンドで確認します。

codex mcp list

Claude Code で Giggy MCP を使う

次を設定します。

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

プロジェクト用の MCP 設定は、こちらにあります。

examples/claude-code.mcp.json

その内容は次のとおりです。

{
  "mcpServers": {
    "giggy-speech": {
      "type": "http",
      "url": "https://giggy.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GIGGY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude Code で Giggy を使うプロジェクト内の、次の場所に設定をコピーします。

.mcp.json

次を実行します。

claude mcp list

または、Claude Code 内で次を使用します。

/mcp

その他の MCP クライアント

そのままコピーして使えるクライアント設定を用意しています。

クライアント	例
Codex	examples/codex-config.toml
Claude Code	examples/claude-code.mcp.json
Cursor	examples/cursor.mcp.json
VS Code	examples/vscode.mcp.json
Cline	examples/cline.mcp.json
Windsurf 互換クライアント	examples/windsurf.mcp.json

Cursor

次を設定します。

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

次をコピーするか、既存の設定に統合します。

examples/cursor.mcp.json

プロジェクト設定の場合は、次の場所に設定します。

.cursor/mcp.json

グローバル設定の場合は、次の場所に設定します。

~/.cursor/mcp.json

VS Code

コピーするか、以下をマージします。

examples/vscode.mcp.json

次にマージします。

.vscode/mcp.json

この例では、VS Code Local ハーネスと、パスワード形式の ${input:giggy-api-key} プロンプトを使用しています。これは、すべての Copilot ハーネスに対応する設定ではありません。VS Code 形式の入力／コマンドのシークレットは、そのハーネスに転送されません。選択したハーネスでサポートされる環境変数ヘッダー形式については、公式のMCP 設定リファレンスを確認してください。コミットするファイル内で、シークレットのプレースホルダーをキーに置き換えないでください。

Cline

Cline の MCP サーバー設定を開き、以下の内容をコピーします。

examples/cline.mcp.json

以下を置き換えます。

YOUR_GIGGY_API_KEY

置き換えるのはローカル設定内だけにしてください。

設定済みのファイルをコミットしないでください。

Windsurf 互換クライアント

以下を使用するインストールでは、

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

以下の内容をマージし、

examples/windsurf.mcp.json

以下を置き換えます。

YOUR_GIGGY_API_KEY

置き換えるのはローカル設定内だけにしてください。

MCP の直接利用例

以下を設定します。

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

初期化します。

./examples/initialize.sh

ツールを一覧表示します。

./examples/list-tools.sh

公開ボイスを一覧表示します。

./examples/list-voices.sh

重要な動作

generate_speech は、永続的な生成メタデータを返します。

MCP 経由で、ライブの MP3 または PCM 音声バイト列を返すことはありません。

PCM 音声を段階的に取得するには、以下を使用します。

POST https://api.giggy.ai/v1/text-to-speech

以下と組み合わせて使用します。

mode=streaming
output_format=pcm_24000

開発者向けリソース

音声 API ドキュメント：

https://giggy.ai/docs/speech-api

OpenAPI：

https://api.giggy.ai/v1/openapi.json

実行可能なサンプル：

https://github.com/giggy-ai/giggy-examples

料金：

https://giggy.ai/pricing

公式 SDK と実行可能なサンプル：

• Giggy JavaScript/TypeScript SDK
• Giggy 統合サンプル