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、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

ディレクトリへの登録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

エージェントスキル — Codex と Claude Code

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

このスキルでは、Giggy による音声生成と録音音声の文字起こしの手順を提供します。 引き続き MCP 接続が必要です。

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』という短い 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
• ディレクトリへの登録状況

クイックセットアップ

Codex で Giggy MCP を使う

環境に 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 キーを保存しないでください。

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 キーは、次の文字列で始まります。

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存してください。

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では、まず非同期で処理が受け付けられ、その後、永続的なステータスと結果を取得します。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

お使いの Giggy API キーで MCP を接続し、次のように依頼します。「Giggy を使って、利用可能な録音音声ツールで、許可を得ている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、対応している入力を準備して、意図する操作ごとに一意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。有料で利用する前に、料金と制限を確認してください。現在の文字起こし仕様では、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 の編集には対応していません。

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ご覧ください。

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 を正確に選択します。
3. generate_speech を呼び出します。
4. 新たに生成するたびに、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 を使用する

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"

すぐにコピーして使える設定は、以下にあります。

examples/codex-config.toml

確認します。

codex mcp list

Claude Code で Giggy MCP を使用する

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、以下にあります。

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}"
      }
    }
  }
}

その設定を、次の場所にコピーします。

.mcp.json

Claude Code で Giggy を使用するプロジェクト内に配置してください。

次を実行するか、

claude mcp list

Claude Code 内で次を使用します。

/mcp

その他の MCP クライアント

すぐにコピーして使えるクライアント設定は、以下にあります。

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、設定にマージします。

examples/cursor.mcp.json

プロジェクト設定の場合は次に、

.cursor/mcp.json

グローバル設定の場合は次に配置します。

~/.cursor/mcp.json

VS Code

次をコピーするか、設定にマージします。

examples/vscode.mcp.json

次に配置します。

.vscode/mcp.json

VS Code から Giggy API キーを安全に入力するよう求められます。

Cline

Cline の MCP サーバー設定を開き、次の内容をコピーします。

examples/cline.mcp.json

ローカル設定内の次の箇所のみを置き換えます。

YOUR_GIGGY_API_KEY

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

次を使用するインストール環境では、

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

次の内容をマージし、

examples/windsurf.mcp.json

ローカル設定内の次の箇所のみを置き換えます。

YOUR_GIGGY_API_KEY

MCP の生の使用例

次を設定します。

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

公開されている音声を一覧表示します。

./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、次を使用します。

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

次を指定します。

mode=streaming
output_format=pcm_24000

開発者向けリソース

音声 API のドキュメント：

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

OpenAPI：

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

実行可能な例：

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

料金：

https://giggy.ai/pricing

公式 SDK と実行可能な例：

• Giggy JavaScript/TypeScript SDK
• Giggy integration examples