elevenlabs-mcp について
elevenlabs-mcp は、RunAPI の ElevenLabs モデル向け MCP サーバーです。音声生成、タスク状況の確認、料金照会を行う AI エージェントを対象とし、対象をこのモデル系列に絞っています。
主な機能
- 01テキストから対話音声を生成
- 02テキストから音声を生成
- 03非同期タスク状況の確認
- 04モデルとエンドポイントの料金照会
活用シーン
- 01テキストから対話音声を作成
- 02テキストを音声に変換
- 03生成タスクの進捗を後で確認
MCP 対応
MCP クライアントに、ElevenLabs の対話・音声生成、タスク状況確認、料金照会のツールを提供します。
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。
npx -y @runapi.ai/elevenlabs-mcpRUNAPI_API_KEYシークレットOptional RunAPI API key for headless hosts. Interactive MCP hosts can use the login tool, which writes shared RunAPI config.ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
ツール
8掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| force | boolean | いいえ | 現在の認証情報がローカル設定ファイルに由来する場合、ブラウザーログインを再実行します。 |
詳細
RunAPI ElevenLabs MCP サーバー
AI エージェント向けのElevenLabs APIアクセス:ひとつの専用MCPサーバーで、音声生成の実行、非同期結果のポーリング、料金の確認ができます。
Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code、およびMCP互換ホストで動作します。
インストール | ツール | モデル | エージェントのプロンプト | 設定 | リンク
このパッケージを使う理由
@runapi.ai/elevenlabs-mcpは、RunAPIのElevenLabsモデルライン専用のModel Context Protocolサーバーです。
MCP互換アシスタントから、RunAPIのカタログ全体を読み込むことなく、2つのエンドポイントと3つのモデルバリアントに直接アクセスできます。
エージェントの対象をElevenLabsに限定する場合は、このモデル専用サーバーを使用してください。ひとつのアシスタントでRunAPIのすべてのモデルラインを検出する場合は、@runapi.ai/mcpを使用してください。
audio-isolationは2026-10-09T00:00:00Zに提供を終了しました。新しいリクエストは、タスクの作成や残高の差し引きが行われる前にHTTP 410を返します。既存のタスクは引き続き照会できます。このモデルIDは別のモデルにマッピングされていません。
sound-effect-v2は2026-10-14T00:00:00Zに提供を終了しました。新しいリクエストは、タスクの作成や残高の差し引きが行われる前にHTTP 410を返します。既存のタスクは引き続き照会できます。このモデルIDは別のモデルにマッピングされていません。
speech-to-textは2026-10-14T00:00:00Zに提供を終了しました。新しいリクエストは、タスクの作成や残高の差し引きが行われる前にHTTP 410を返します。既存のタスクは引き続き照会できます。このモデルIDは別のモデルにマッピングされていません。
インストール
Claude Codeに追加します:
claude mcp add elevenlabs -s user -- npx -y @runapi.ai/elevenlabs-mcp
サーバーをリポジトリと共有する場合は、プロジェクトスコープを使用します:
claude mcp add elevenlabs -s project -- npx -y @runapi.ai/elevenlabs-mcp
Codex、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo CodeなどのMCPホストでは、同じstdioコマンドを使用できます:
{
"mcpServers": {
"elevenlabs": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@runapi.ai/elevenlabs-mcp"]
}
}
}
check_pricingはサインイン前でも動作します。タスクの作成やステータスのポーリングには、アシスタントにloginツールを呼び出すよう依頼してください。ブラウザでログイン画面が開き、runapi loginと同じファイルである~/.config/runapi/config.jsonに認証情報が保存されます。
ヘッドレス環境やCIホストでは、MCPホストの起動前にRUNAPI_API_KEYを設定することもできます。
Claude、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code向けの設定済みの例はexamples/にあります。
ツール
| ツール | 認証 | 目的 |
|---|---|---|
text_to_dialogue | 必要 | ElevenLabsのテキストから対話を生成するタスクを作成し、必要に応じて終端ステータスまで待機します。タスクID、ステータス、出力URLを返します。 |
text_to_speech | 必要 | ElevenLabsのテキストから音声を生成するタスクを作成し、必要に応じて終端ステータスまで待機します。タスクID、ステータス、出力URLを返します。 |
get_task | 必要 | 既存のタスクの現在のステータスと最新のペイロードを取得します。 |
check_pricing | 不要 | ElevenLabsのモデルとエンドポイントの現在の料金を確認します。 |
モデル
ElevenLabs は、2 つのエンドポイントで 3 種類のモデルを提供しています。各ツールで利用できるモデルは次のとおりです。
| ツール | モデル |
|---|---|
text_to_dialogue | text-to-dialogue-v3 |
text_to_speech | text-to-speech-multilingual-v2、text-to-speech-turbo-v2.5 |
モデルの提供状況はリリースによって変わる場合があります。最新のカタログを確認するには、check_pricing または ElevenLabs のモデルページ をご利用ください。
エージェント向けプロンプト
アシスタントに自然言語で依頼すると、料金を確認してタスクを作成し、タスク ID と出力 URL を返します。
タスクを作成する
Run an ElevenLabs text to dialogue task with RunAPI.
アシスタントは check_pricing を呼び出してから text_to_dialogue を実行し、タスク ID、ステータス、出力 URL を返します。
待たずに送信する
Create the task but don't wait for it to finish.
アシスタントは wait: false を指定して作成ツールを呼び出し、タスク ID を返します。後から get_task で確認できます。
作成前に料金を確認する
Check current ElevenLabs pricing, then create the task if it matches my request.
アシスタントは check_pricing を呼び出します。また、正式なカタログ項目を確認できる ElevenLabs のモデルページ へのリンクも提示できます。
設定
サーバーは次の順序で認証情報を確認します。
RUNAPI_API_KEY環境変数。ヘッドレス環境や CI ホストに便利です~/.config/runapi/config.json。MCP のloginツールまたはrunapi loginによって作成されます- キーなし。この場合も
check_pricingは利用できます
設定ファイルは通常、ログイン時に管理されます。事前に設定するヘッドレス環境では、次のように設定できます。
{
"apiKey": "your_runapi_key"
}
実際の API キーをコミットしないでください。
リンク
| リソース | URL |
|---|---|
| ElevenLabs のモデルページ | https://runapi.ai/models/elevenlabs |
| npm パッケージ | @runapi.ai/elevenlabs-mcp |
| GitHub リポジトリ | runapi-ai/elevenlabs-mcp |
| RunAPI MCP の概要 | runapi.ai/mcp |
| RunAPI のドキュメント | runapi.ai/docs |
ライセンス
Apache License, Version 2.0 に基づいてライセンスされています。
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。