ElevenLabs Text-to-Speech MCP

Proyecto Jessica (ElevenLabs TTS MCP)

Este proyecto integra las capacidades de texto a voz de ElevenLabs con Cursor mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Consta de un servicio de backend FastAPI y una aplicación frontend React.

Características

• Conversión de texto a voz mediante la API de ElevenLabs
• Selección y gestión de voces
• Integración de MCP para Cursor
• Interfaz frontend moderna de React
• Comunicación en tiempo real mediante WebSocket
• Ganchos de pre-confirmación para la calidad del código
• Formateo y pelusa de código automático

Estructura del proyecto

Requisitos

• Python 3.11+
• Poesía (para la gestión de dependencias del backend)
• Node.js 18+ (para frontend)
• Cursor (para integración MCP)

Configuración de desarrollo local

Configuración del backend

Configuración de la interfaz

Servidores de desarrollo

Iniciando el backend

El backend proporciona:

• API REST: http://localhost:9020
• WebSocket: ws://localhost:9020/ws
• Servidor MCP: http://localhost:9020/sse (integrado con el servidor API principal)

Iniciando el Frontend

Servidor de desarrollo frontend:

• http://localhost:5173

Configuración del entorno

Backend (.env)

Interfaz (.env)

Herramientas de calidad del código

Backend

Interfaz

Despliegue de producción

Configuración de acciones de AWS ECR y GitHub

Para habilitar la creación y el envío automáticos de imágenes de Docker a Amazon ECR:

1. Aplique la configuración de Terraform para crear los recursos de AWS necesarios:
   cd terraform terraform init terraform apply
2. El flujo de trabajo de GitHub Actions realizará automáticamente lo siguiente:
   • Lea la configuración necesaria del estado de Terraform en S3
   • Construya la imagen de Docker al enviarla a las ramas main o develop
   • Envíe la imagen a ECR con etiquetas para latest SHA y la confirmación específica
3. ¡No se necesitan variables de repositorio adicionales! El flujo de trabajo obtiene toda la configuración necesaria del estado de Terraform.

Cómo funciona

El flujo de trabajo de Acciones de GitHub está configurado para:

1. Asuma inicialmente un rol IAM predefinido con permisos de lectura S3
2. Obtener y extraer valores de configuración del archivo de estado de Terraform en S3
3. Vuelva a autenticarse utilizando el rol de implementación real del archivo de estado
4. Construya y envíe la imagen de Docker al repositorio ECR definido en el estado

Este enfoque elimina la necesidad de configurar manualmente las variables del repositorio de GitHub y garantiza que el proceso de CI/CD siempre utilice la configuración de infraestructura actual.

Descripción rápida

• Frontend: Servido desde S3 a través de CloudFront en jessica.georgi.io
• API de backend: disponible en api.georgi.io/jessica
• WebSocket: se conecta a api.georgi.io/jessica/ws
• Imagen de Docker: se almacena en AWS ECR y se puede implementar en ECS/EKS
• Infraestructura: administrada a través de Terraform en este repositorio

Integración de MCP con Cursor

1. Iniciar el servidor backend
2. En la configuración del cursor, agregue un nuevo servidor MCP:
   • Nombre: Jessica TTS
   • Tipo: SSE
   • URL: http://localhost:9020/sse

Solución de problemas

Problemas comunes

1. Problemas con la clave API
   • Error: "Clave API no válida"
   • Solución: comprobar el archivo .env
2. Problemas de conexión
   • Error: "No se puede conectar al servidor MCP"
   • Solución: Verifique que el backend esté ejecutándose y que los puertos sean correctos
3. Conflictos portuarios
   • Error: "Dirección ya en uso"
   • Solución: Cambiar puertos en .env
4. Conexión WebSocket fallida
   • Error: "Error en la conexión WebSocket"
   • Solución: asegúrese de que el backend esté ejecutándose y la URL de WebSocket sea correcta

Para obtener ayuda adicional, abra un problema en GitHub.

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)