关于 Text-to-Speech MCP Server
Text-to-Speech MCP Server 是用 TypeScript 编写的服务，可将文本转换为 MP3 音频文件。它面向需要通过标准接口生成语音的 AI 助手和其他 MCP 客户端。
主要功能
- 01将文本转换为语音
- 02将生成的音频保存为 MP3
- 03通过兼容 MCP 的客户端连接
适用场景
- 01根据文本生成 MP3 音频
- 02为 AI 助手提供语音输出
MCP 相关
它通过标准化的服务接口向 MCP 客户端提供文本转语音功能。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
文本转语音 MCP 服务
一个简单的 MCP（Model Context Protocol）服务，使用 TypeScript 编写，提供文本转语音功能。
项目目的
本项目实现了一个提供文本转语音功能的 Model Context Protocol（MCP）服务。它允许 AI 助手和其他 MCP 客户端通过标准化接口将文本转换为语音音频文件（MP3 格式）。
主要功能：
- 将任意文本转换为语音音频
- 将生成的音频保存为 MP3 文件
- 轻松集成到任何兼容 MCP 的客户端
快速入门
安装
npm install -g mcp-koko-tts
MCP 路径
请在项目根目录中运行。
current_dir=$(pwd); mcp_path="$current_dir/build/index.js"; echo "MCP Path is set to: $mcp_path"
环境变量
export TTS_OUTPUT_DIR="~/.mcp_tts"
启动 TTS Docker 容器
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
配置客户端
Cherry Studio
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。