Elevenlabs Mcp について
ElevenLabs 公式の MCP サーバーで、Claude Desktop や Cursor などのクライアントからテキスト読み上げや音声処理の API を呼び出せます。このローカルサーバーは非推奨となり、ElevenLabs のホスト型 MCP サーバーへの移行が案内されており、現在は積極的に保守されていません。
主な機能
- 01テキスト読み上げ(TTS)による音声生成
- 02ボイスクローンと音声変換
- 03話者識別を含む音声の文字起こし
- 04ファイル・リソース・両方を選べる出力モード
- 05ファイルアクセス用のローカルディレクトリ設定
活用シーン
- 01Claude Desktop から音声や効果音を生成
- 02録音を別の声のスタイルに変換
- 03AI エージェントへの音声出力の追加
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーとして、ElevenLabs の音声・オーディオ関連ツールを MCP クライアントに提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
警告
このローカル MCP サーバーは非推奨となり、ElevenLabs のホスト型 MCP サーバーに置き換えられました。
ホスト型サーバーは
https://api.elevenlabs.io/v1/mcpで利用でき、インストールやローカルでの実行は不要です。OAuth で認証するため、API キーをクライアントにコピーする必要はありません。Claude、Cursor、その他の MCP クライアントから接続する方法については、ホスト型 MCP サーバーのドキュメントをご覧ください。このリポジトリは現在、積極的なメンテナンスを終了しています。
強力な音声合成および音声処理 API を利用できる、ElevenLabs 公式の Model Context Protocol (MCP) サーバーです。このサーバーを使うと、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、OpenAI Agents などの MCP クライアントで、音声の生成、声のクローン作成、音声の文字起こしなどを行えます。
Claude Desktop でのクイックスタート
- ElevenLabs から API キーを取得します。月 10k クレジットを利用できる無料プランがあります。
uv(Python パッケージマネージャー)をインストールします。curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shを実行するか、その他のインストール方法についてはuvのリポジトリをご覧ください。- Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json に移動し、以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"ElevenLabs": {
"command": "uvx",
"args": ["elevenlabs-mcp"],
"env": {
"ELEVENLABS_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>"
}
}
}
}
Windows をお使いの場合、MCP サーバーを使用するには Claude Desktop で「Developer Mode」を有効にする必要があります。左上のハンバーガーメニューで「Help」をクリックし、「Enable Developer Mode」を選択してください。
その他の MCP クライアント
Cursor や Windsurf などのクライアントでは、次の手順を実行します。
pip install elevenlabs-mcppython -m elevenlabs_mcp --api-key={{PUT_YOUR_API_KEY_HERE}} --printを実行して設定を取得します。MCP クライアントで指定されている適切な設定ディレクトリに貼り付けてください。
これで完了です。MCP クライアントから、以下のツールを使って ElevenLabs とやり取りできます。
使用例
⚠️ 警告:これらのツールを使用するには ElevenLabs クレジットが必要です。
Claude に次のように尋ねてみてください。
- 「フィルム・ノワールの探偵のような話し方で、古典映画についての質問に答えられる AI エージェントを作成して」
- 「賢く年老いたドラゴンのキャラクターの声を 3 種類生成して。気に入った声を選んで、自分のボイスライブラリに追加するよ」
- 「この自分の声の録音を、中世の騎士の声のように変換して」
- 「動物たちが天候に反応する、密林の雷雨のサウンドスケープを作成して」
- 「この音声をテキストに変換して話者を識別し、その後、それぞれの人物に固有の声を使って音声に戻して」
オプション機能
ファイル出力の設定
claude_desktop_config.json の以下の環境変数を使用して、MCP サーバーによるファイル出力の処理方法を設定できます。
ELEVENLABS_MCP_BASE_PATH:ファイル操作のベースパスを指定します(デフォルト:~/Desktop)。このディレクトリは、入力ファイルのセキュリティ境界でもあります。ローカルファイルを読み取るツール(例:speech_to_text、isolate_audio、speech_to_speech、video_to_music、upload_music_for_inpainting)に渡されるパスは、絶対パスでも相対パスでも、このディレクトリ内を指している必要があります。このディレクトリの外を指すパスは、絶対パスで以前に受け入れられていた場合でも拒否されます。読み取りまたは書き込みが必要なすべてのファイルを含むディレクトリを設定してください。ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE:生成されたファイルの返却方法を指定します(デフォルト:files)。
出力モード
ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE 環境変数では、次の3つのモードを指定できます。
-
files(デフォルト):ファイルをディスクに保存し、ファイルパスを返します。"env": { "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key", "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "files" } -
resources:ファイルをMCPリソースとして返します。バイナリデータはBase64でエンコードされ、テキストはUTF-8テキストとして返されます。"env": { "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key", "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "resources" } -
both:ファイルをディスクに保存し、MCPリソースとしても返します。"env": { "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key", "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "both" }
リソースモードのメリット:
- ファイルはBase64でエンコードされたデータとして、MCPレスポンスで直接返されます。
- ディスクI/Oは不要です。コンテナ化環境やサーバーレス環境で役立ちます。
- MCPクライアントはファイルシステムにアクセスしなくても、すぐにファイルの内容を取得できます。
bothモードでは、elevenlabs://filenameURIパターンを使用して、後からリソースを取得できます。
ユースケース:
files:従来のファイルベースのワークフロー、ローカル開発resources:クラウド環境、ファイルシステムにアクセスできないMCPクライアントboth:最大限の柔軟性、キャッシュ、リソース共有が求められる場面
データレジデンシーのキー
ELEVENLABS_API_RESIDENCY 環境変数を使用して、データレジデンシーのリージョンを指定できます。デフォルトは "us" です。
注: データレジデンシーはエンタープライズ専用の機能です。詳細はドキュメントをご覧ください。
コントリビューション
コントリビューションする場合、またはソースから実行する場合:
- リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/elevenlabs/elevenlabs-mcp
cd elevenlabs-mcp
- uvを使用して仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"
.env.exampleを.envにコピーし、ElevenLabs APIキーを追加します。
cp .env.example .env
# Edit .env and add your API key
- すべて正常に動作することを確認するため、テストを実行します。
./scripts/test.sh
# Or with options
./scripts/test.sh --verbose --fail-fast
-
mcp install elevenlabs_mcp/server.pyを実行して、Claude Desktopにサーバーをインストールします。 -
mcp dev elevenlabs_mcp/server.pyを実行して、MCP Inspectorでローカル環境のデバッグとテストを行います。
トラブルシューティング
Claude Desktopで実行したときのログは、次の場所にあります。
- Windows:
%APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-elevenlabs.log - macOS:
~/Library/Logs/Claude/mcp-server-elevenlabs.log
特定のツール使用時にタイムアウトする
音声の設計や音声の分離など、一部のElevenLabs API操作は完了までに時間がかかることがあります。開発モードでMCP Inspectorを使用していると、ツールが目的の処理を完了していても、タイムアウトエラーが発生する場合があります。
Claudeのようなクライアントを使用している場合、この問題は発生しないはずです。
MCP ElevenLabs:spawn uvx ENOENT
「MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT」エラーが発生した場合は、ターミナルで次のコマンドを実行して、絶対パスを確認してください。
which uvx
絶対パス(例:/usr/local/bin/uvx)を確認したら、そのパスを使用するように設定を更新します(例:"command": "/usr/local/bin/uvx")。これにより、正しい実行ファイルが参照されます。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。