Text-to-Speech MCP Server について
Text-to-Speech MCP Serverは、テキストをMP3音声ファイルに変換するTypeScript製サーバーです。標準化されたインターフェースで音声出力を必要とするAIアシスタントやMCPクライアント向けです。
主な機能
- 01テキストを音声に変換
- 02生成した音声をMP3で保存
- 03MCP対応クライアントから接続
活用シーン
- 01テキストからMP3音声を作成
- 02AIアシスタントへの音声出力
MCP 対応
標準化されたサーバーインターフェースを通じて、MCPクライアントにテキスト読み上げ機能を提供します。
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。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
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
Text-to-Speech MCP サーバー
TypeScript で記述された、テキスト読み上げ変換機能を提供するシンプルな MCP（Model Context Protocol）サーバーです。
プロジェクトの目的
このプロジェクトは、テキスト読み上げ機能を提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーを実装しています。AI アシスタントやその他の MCP クライアントが、標準化されたインターフェースを通じてテキストを音声ファイル（MP3 形式）に変換できます。
主な機能：
- あらゆるテキストを音声に変換
- 変換した音声を MP3 ファイルとして保存
- MCP 互換クライアントとのシンプルな連携
クイックスタート
インストール
npm install -g mcp-koko-tts
MCP のパス
プロジェクトのルートディレクトリで実行してください。
current_dir=$(pwd); mcp_path="$current_dir/build/index.js"; echo "MCP Path is set to: $mcp_path"
環境変数
export TTS_OUTPUT_DIR="~/.mcp_tts"
TTS Docker コンテナを起動する
gh repo clone remsky/Kokoro-FastAPI
cd Kokoro-FastAPI
# GPU: Requires NVIDIA GPU with CUDA 12.8 support (~35x-100x realtime speed)
cd docker/gpu
docker compose up --build
# CPU: PyTorch CPU inference
cd docker/cpu
docker compose up --build
クライアントを設定する
Cherry Studio
コメント
Markdown 対応
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。