Giggy Speech MCP

Giggy MCP — 面向 AI Agent 的文本转语音和录音转录

Giggy MCP 是一个远程 Streamable HTTP Model Context Protocol（MCP）服务，供编码 Agent 和 AI 客户端使用 Giggy 文本转语音和录音语音转文字功能。

它为 Codex、Claude Code、Cursor、VS Code、Cline、兼容 Windsurf 的客户端及其他 MCP 客户端提供 Giggy 语音工具。

MCP 注册表和插件目录

Giggy 的远程语音 MCP 端点为：

https://giggy.ai/mcp

此存储库包含以下发布资料：

• 官方 MCP 注册表：server.json
• OpenAI / Codex：openai-plugin/
• Claude Code：.claude-plugin/plugin.json

请参阅目录提交状态和要求。

公开注册表收录、插件提交和经批准的插件发布是不同的步骤。请查阅提交文档，了解已核实的状态。

为 AI 编码 Agent 安装

Agent Skill — Codex 和 Claude Code

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

该技能提供 Giggy 语音生成和录音转录说明。 仍需建立 MCP 连接。

Claude Code 插件

claude plugin marketplace add giggy-ai/giggy-mcp
claude plugin install giggy-speech@giggy

Codex

请按照下方现有的 Codex MCP 设置进行配置。

示例提示词

“使用 Giggy 列出可用的英语语音，生成一段简短的 Batch 语音示例，说‘Hello from Giggy’，并返回生成的音频 URL。”

探索 Giggy

• 官方 MCP 注册表
• Speech API 文档
• 可运行示例
• 目录提交状态

快速设置

在 Codex 中使用 Giggy MCP

在环境中设置 GIGGY_API_KEY，然后添加到 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.giggy-speech]
url = "https://giggy.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "GIGGY_API_KEY"

在 Claude Code 中使用 Giggy MCP

设置 GIGGY_API_KEY，然后进行配置：

{
  "mcpServers": {
    "giggy-speech": {
      "type": "http",
      "url": "https://giggy.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${GIGGY_API_KEY}" }
    }
  }
}

不要将 API 密钥放入提交到源代码管理的配置文件中。

远程 MCP 服务

https://giggy.ai/mcp

传输方式：

Streamable HTTP

当前的 Giggy MCP 端点是无状态的，并接受 POST 请求。

身份验证

使用 Giggy API 密钥：

Authorization: Bearer $GIGGY_API_KEY

Giggy API 密钥以以下内容开头：

giggy_sk_

请将密钥保存在 MCP 客户端的机密配置或环境配置中。

请勿：

• 将其放入普通提示词中
• 将其提交到源代码管理中
• 将其嵌入浏览器 JavaScript 中

语音工具

此存储库介绍以下 Giggy 语音工具：

list_voices
list_my_voices
generate_speech
get_speech_generation
transcribe_audio

调用这些工具前，请先阅读已连接服务的工具架构。录音转录采用异步受理流程，之后再持久化检索状态和结果。MCP 不传输实时麦克风音频帧；如需此工作流，请使用 Python 或 Node.js SDK。

使用编码助手转录录音

使用你自己的 Giggy API 密钥连接 MCP，然后提出请求：“使用 Giggy 和可用的录音转录工具转录我已授权的录音，保留生成 UUID，并检索已完成的转录文本。”

助手必须检查 transcribe_audio 的当前架构，准备受支持的输入，并为每个预期操作使用一个幂等键。轮询 get_speech_generation，不要重新提交。仅在处理完成后检索规范转录文本；不要将受理结果视为最终文本。付费使用前，请查看价格和限制。当前转录服务约定不提供说话人分离、词级时间戳、情感分析或 PII 脱敏。

有关 SDK、Pipecat、n8n 和学习资源，请参阅开发者工具指南。

推荐的语音工作流

1. 调用 list_voices 或 list_my_voices。
2. 选择返回结果中的准确 voice_id。
3. 调用 generate_speech。
4. 每次需要生成新内容时，都提供一个新的 idempotency_key。
5. 保存 generation.generation_uuid。
6. 当状态为 queued 或 processing 时，调用 get_speech_generation。
7. 状态变为 completed 后，使用 generation.result.url。

轮询现有生成任务时，不要重新提交新的生成任务。

在 Codex 中使用 Giggy MCP

设置：

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

然后将以下内容添加到：

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.giggy-speech]
url = "https://giggy.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "GIGGY_API_KEY"

可直接复制的版本见：

examples/codex-config.toml

验证：

codex mcp list

在 Claude Code 中使用 Giggy MCP

设置：

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

项目级 MCP 配置见：

examples/claude-code.mcp.json

其内容如下：

{
  "mcpServers": {
    "giggy-speech": {
      "type": "http",
      "url": "https://giggy.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GIGGY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

将此配置复制到：

.mcp.json

要在该项目中使用 Giggy，请在项目内运行 Claude Code。

然后运行：

claude mcp list

或在 Claude Code 中使用：

/mcp

其他 MCP 客户端

以下提供了可直接复制的客户端配置：

客户端	示例
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
兼容 Windsurf 的客户端	examples/windsurf.mcp.json

Cursor

设置：

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

将以下内容复制或合并到：

examples/cursor.mcp.json

用于项目配置；或复制或合并到：

.cursor/mcp.json

用于全局配置：

~/.cursor/mcp.json

VS Code

将以下内容复制或合并到：

examples/vscode.mcp.json

.vscode/mcp.json

VS Code 会安全地提示输入 Giggy API 密钥。

Cline

打开 Cline 的 MCP 服务配置，并复制以下文件的内容：

examples/cline.mcp.json

仅在本地配置中替换：

YOUR_GIGGY_API_KEY

不要提交已配置的文件。

兼容 Windsurf 的客户端

对于使用以下路径的安装：

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

合并以下文件的内容：

examples/windsurf.mcp.json

并仅在本地配置中替换：

YOUR_GIGGY_API_KEY

原始 MCP 示例

设置：

export GIGGY_API_KEY="giggy_sk_..."

初始化：

./examples/initialize.sh

列出工具：

./examples/list-tools.sh

列出公开语音：

./examples/list-voices.sh

重要行为

generate_speech 会返回持久的生成元数据。

它不会通过 MCP 返回实时 MP3 或 PCM 音频字节。

如需渐进式 PCM 音频，请使用：

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

以及：

mode=streaming
output_format=pcm_24000

开发者资源

语音 API 文档：

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

OpenAPI：

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

可运行示例：

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

定价：

https://giggy.ai/pricing

官方 SDK 和可运行示例：

• Giggy JavaScript/TypeScript SDK
• Giggy 集成示例