Speakeroo speaking coach

Speakeroo MCP 服务

适用于任何 MCP 客户端的 AI 口语教练。粘贴演讲稿、演讲内容或面试回答，或发送录音，即可获得 Speakeroo 在练习结束后提供的反馈：薄弱词和填充词、修辞手法、语法、词汇和连贯性评分及改进建议、重组后的版本，以及从音频中分析出的语速、停顿、音调和声音表达。

• 端点：https://mcp.speakeroo.app/mcp（Streamable HTTP）
• 免费、匿名，无需 API 密钥
• 注册表名称：app.speakeroo/speaking-coach（server.json）

此仓库包含托管版 Speakeroo MCP 服务的公开列表文件：安装配置、server.json、llms-install.md 和徽标。服务运行于 https://mcp.speakeroo.app/mcp；无需在本地构建或运行任何内容。

安装

Claude Desktop

设置 → 连接器 → 添加自定义连接器，然后粘贴 https://mcp.speakeroo.app/mcp。

也可以通过 mcp-remote 将其添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "speakeroo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.speakeroo.app/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http speakeroo https://mcp.speakeroo.app/mcp

Cursor

~/.cursor/mcp.json（或项目中的 .cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "speakeroo": {
      "url": "https://mcp.speakeroo.app/mcp"
    }
  }
}

LM Studio

打开 lmstudio://add_mcp?config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL21jcC5zcGVha2Vyb28uYXBwL21jcCJ9&name=speakeroo 即可一键添加，也可以将其添加到 mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "speakeroo": {
      "url": "https://mcp.speakeroo.app/mcp"
    }
  }
}

VS Code

.vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "speakeroo": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.speakeroo.app/mcp"
    }
  }
}

Codex

codex mcp add speakeroo --url https://mcp.speakeroo.app/mcp

或者添加到 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.speakeroo]
url = "https://mcp.speakeroo.app/mcp"

其他 MCP 客户端

让任何支持 Streamable HTTP 的客户端连接到 https://mcp.speakeroo.app/mcp。无需 API 密钥或请求头。使用 mcpServers 文件进行配置的客户端可使用：

{
  "mcpServers": {
    "speakeroo": {
      "url": "https://mcp.speakeroo.app/mcp"
    }
  }
}

仅能启动本地（stdio）服务的客户端可以通过 npx -y mcp-remote https://mcp.speakeroo.app/mcp 连接到它。

工具

工具	输入	返回内容
analyze_transcript	文本，30–1,500 个单词；可选 context、topic	语气较弱和填充词及更有力的替代表达、修辞手法、表达方式与修辞反馈、语法／词汇／连贯性评分（1–10）、附带摘录和修正建议的逐词问题
refine_transcript	文本，30–1,500 个单词；可选 context、topic	按某种结构（PREP、STAR、问题–解决方案、三段式等）重写的演讲、原文对该结构的遵循程度评分（1–10）、修改内容以及表达技巧提示
analyze_speech	audioUrl（公开的 https）或 audioBase64；≤2 分钟，≤10 MB；mp3、m4a/mp4、wav、webm、ogg、flac	返回 analyze_transcript 的全部内容，另加仅音频才能体现的信息：每分钟单词数、语速、停顿、填充词频率、音高、声音表现，以及语速／发音／参与度评分
get_speech_topics	category：impromptu、persuasive、informative、presentation、ielts_part_1、ielts_part_2	随机话题，并附上完整列表的链接
how_to_pronounce	word	IPA、拼读提示、音节和重音、发音技巧、例句
get_speaking_rubric	–	四级口语评分标准：流利度、发音、词汇范围、任务完成度
list_filler_words	–	按用途分类的常见填充词，以及如何避免使用它们

context 的值为 general、impromptu、presentation、speech、interview、ielts、 conversation 之一。每项结果都包含结构化输出（outputSchema）和易读文本，并附有 指向 speakeroo.app 上对应页面的链接。

限制

按网络计算，于 00:00 UTC 重置：

• 每天可进行 5 次文本分析，由 analyze_transcript 和 refine_transcript 共用；每分钟最多 3 次
• 每天可进行 1 次语音分析；如果因我们这边的问题导致尝试失败，则不计入次数；每天最多尝试 3 次
• 每分钟可进行 60 次参考查询

隐私

提交的文本和音频仅用于生成回复，不会被存储。以 base64 格式上传的音频仅在调用期间保留，调用结束后即删除。你的 IP 地址仅用于执行限制：我们会保存其加盐哈希，该哈希每天更换，并在两天后删除。我们会匿名统计工具使用情况（使用了哪个工具、是否成功、哪个客户端进行了连接），绝不会关联你的文本、音频或 IP。 请参阅隐私政策。

试用

这是我对“说说你曾经处理过的一次冲突”的回答。请用 Speakeroo 将它作为面试回答进行分析，并告诉我最该先改进的三点。

请用 Speakeroo 重新组织这段祝酒词，让它能在一分钟内讲完。

请用 Speakeroo 分析这段录音：https://example.com/my-talk.m4a

支持

如有疑问或遇到问题，请联系：[email protected] 或 speakeroo.app/mcp。