类AI语音生成MCP服务器

Resemble AI语音生成 API 的服务器实现，使用模型上下文协议 (MCP) 与Claude和Cursor集成。

特征

使用 Resemble AI 的声音从文本生成语音音频
列出可用的语音模型
将音频作为本地文件或 base64 编码字符串返回
多种连接方式：
- SSE 传输- 基于网络的服务器发送事件（默认）
- StdIO Transport - 直接进程通信

Related MCP server: MCP Advanced Reasoning Server

设置说明

先决条件

Python 3.10 或更高版本
Resemble AI API 密钥（在Resemble AI注册）

环境设置

选项 1：使用 Conda（推荐）

# Run the setup script
./scripts/setup_environment.sh

# Activate the environment
conda activate resemble_mcp

选项 2：使用虚拟环境

# Run the setup script
./scripts/setup_venv.sh

# Activate the environment
source venv/bin/activate

配置

将您的 Resemble AI API 密钥设置为环境变量：

export RESEMBLE_API_KEY="your_api_key_here"

或者，在项目根目录中创建一个包含以下内容的.env文件：

RESEMBLE_API_KEY=your_api_key_here

运行服务器

使用运行脚本（推荐）

选择您喜欢的实施方式：

# Run the MCP SDK implementation with SSE transport (default)
./run_server.sh mcp 8083

# Run the HTTP implementation
./run_server.sh http 8083

# Run with StdIO transport (for direct process communication)
./run_server.sh stdio

直接使用 CLI

# Run the MCP SDK implementation with SSE transport
python -m src.cli --implementation mcp --port 8083

# Run with StdIO transport
python -m src.cli --implementation stdio

连接到 Claude Desktop

SSE 传输连接

创建claude_desktop_config.json文件：

{
  "mcpServers": {
    "resemble-ai": {
      "sseUrl": "http://localhost:8083/sse"
    }
  }
}

StdIO 传输连接

创建claude_desktop_config.json文件：

{
  "mcpServers": {
    "resemble-ai": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.cli", "--implementation", "stdio"],
      "env": {
        "RESEMBLE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

连接到光标

SSE 传输连接

前往“设置”→“AI”→“MCP 服务器”
点击“添加服务器”
选择“SSE”作为连接类型
将 URL 设置为： http://localhost:8083/sse

StdIO 传输连接

前往“设置”→“AI”→“MCP 服务器”
点击“添加服务器”
选择“子进程”作为连接类型
将命令设置为： python -m src.cli --implementation stdio
可选地添加环境变量：
- RESEMBLE_API_KEY ：您的 Resemble AI API 密钥

可用工具

`list_voices`

列出 Resemble AI 提供的语音模型。

`generate_tts`

从文本生成语音音频。

参数：

text ：要转换为语音的文本
voice_id ：要使用的语音的 ID
return_type ：如何返回音频：“file”或“base64”（可选，默认值：“file”）
output_filename ：输出的文件名（不带扩展名）（可选）

实现细节

该项目包括几个实施方案：

src/resemble_mcp_server.py ：使用带有 SSE 传输的 MCP SDK
src/resemble_stdio_server.py ：使用 StdIO 传输进行直接进程通信
src/resemble_http_server.py ：使用 SSE 的 HTTP 实现（后备）
src/resemble_ai_server.py ：直接 API 实现
src/resemble_ai_sdk_server.py ：使用官方 Resemble SDK 实现

故障排除

MCP SDK 导入错误

如果您在导入 MCP SDK 时遇到问题，服务器将自动回退到使用 SSE 传输的 HTTP 实现。

连接问题

如果 Claude 或 Cursor 无法连接到服务器：

检查服务器是否正在运行
验证是否配置了正确的 URL
检查您的 API 密钥是否有效
在服务器日志中查找错误

StdIO 与 SSE 传输

当您想要单独运行服务器或在不同的机器上运行服务器时，请使用SSE Transport
当你希望 Claude/Cursor 为你管理服务器进程时，请使用StdIO Transport

示例

可以在examples/目录中找到示例用法。

📁 存储库结构

.
├── src/                 # Source code for the server implementations
│   ├── resemble_mcp_server.py    # MCP SDK implementation (recommended)
│   ├── resemble_http_server.py   # HTTP API implementation
│   ├── resemble_ai_server.py     # Direct API implementation
│   ├── resemble_ai_sdk_server.py # Resemble SDK implementation
│   └── cli.py           # CLI tool for running the server
├── tests/               # Test scripts
├── docs/                # Documentation
├── examples/            # Example usage and tools
├── scripts/             # Setup and utility scripts
├── output/              # Generated audio output directory
├── .env.example         # Example environment configuration
├── requirements.txt     # Python dependencies
└── README.md            # This file

🚀 快速设置

提供了两个安装脚本以简化安装：

使用 Conda（推荐）

# Make the script executable
chmod +x scripts/setup_environment.sh

# Run the setup script
./scripts/setup_environment.sh

使用 Python venv

# Make the script executable
chmod +x scripts/setup_venv.sh

# Run the setup script
./scripts/setup_venv.sh

任一脚本都将：

创建 Python 3.10+ 环境
安装所有必需的依赖项
设置模板 .env 文件
创建音频文件的输出目录

手动安装

如果您希望手动设置：

创建 Python 3.10+ 环境：

# Using conda
conda create -n resemble_mcp python=3.10
conda activate resemble_mcp

# OR using venv (with Python 3.10+ already installed)
python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate

安装依赖项：

pip install uvicorn fastapi python-dotenv requests pydantic httpx sse-starlette
pip install git+https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk.git

设置环境变量：
```
cp .env.example .env
```
编辑.env文件并添加您的 Resemble AI API 密钥：
```
RESEMBLE_API_KEY=your_api_key_here
```
可选：自定义音频输出设置
```
OUTPUT_DIR=./output
AUDIO_FORMAT=mp3
```
创建输出目录：
```
mkdir -p output
```

🚀 运行服务器

您可以使用我们支持所有实现的新 CLI 工具运行服务器：

# Activate your environment if not already activated
conda activate resemble_mcp
# OR
source venv/bin/activate

# Run the MCP SDK implementation (recommended)
python -m src.cli --implementation mcp --port 8083

# Other implementations:
# HTTP API implementation
python -m src.cli --implementation http --port 8083
# Direct API implementation
python -m src.cli --implementation direct --port 8083
# Resemble SDK implementation
python -m src.cli --implementation sdk --port 8083

🔌 与 Cursor AI 集成

Cursor可以通过SSE接口与Resemble AI语音生成服务器进行交互：

在 Cursor 中，前往“设置”→“AI”→“MCP 服务器”
单击“添加服务器”并输入 SSE URL： http://localhost:8083/sse （如果需要，调整端口）
保存配置

🔌 与 Claude Desktop 集成

在 Claude Desktop 设置中配置 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "resemble-ai": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.cli", "--implementation", "mcp"],
      "env": {
        "RESEMBLE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

🛠️ 工具文档

列表声音

列出 Resemble AI 所有可用的语音模型。

**参数：**无

返回：

voices ：可用语音模型列表，包括 ID、名称、性别、语言、口音和描述

生成_tts

从文本生成语音音频。

参数：

text （字符串，必需）：要转换为语音的文本
voice_id （字符串，必需）：要使用的语音的 ID
return_type （字符串，可选）：如何返回音频：“file”或“base64”（默认：“file”）
output_filename （字符串，可选）：不带扩展名的输出文件名（默认值：自动生成的名称）

返回：

success （布尔值）：操作是否成功
message （字符串）：状态消息
audio_data （字符串，可选）：Base64 编码的音频数据（如果 return_type 为“base64”）
file_path （字符串，可选）：保存的音频文件的路径（如果 return_type 为“file”）

💬 示例提示

一旦连接到 Cursor 或 Claude Desktop，您可以使用如下提示：

列出可用的声音：

List all available voice models from Resemble AI.

生成语音音频：

Generate audio of the text "Hello, this is a test of the Resemble AI voice generation system" using a male English voice.

⚠️ 故障排除

Python 版本问题：MCP 软件包需要 Python 3.10 或更高版本。请使用提供的安装脚本创建正确的环境。
API 连接问题：请确保您使用的 API 端点正确。Resemble AI API 端点是https://app.resemble.ai/api/v2/ 。
身份验证错误：验证您的 API 密钥是否正确且未过期。
缺少项目：API 要求您的 Resemble 帐户中至少有一个项目。如有需要，请通过 Resemble AI 仪表板创建一个项目。
Cursor SSE 连接错误：如果 Cursor 无法通过 SSE 连接，请确保：
- 服务器正在指定端口上运行
- 您正在使用正确的/sse端点
- 没有防火墙阻止连接
- 尝试重新启动服务器和 Cursor

📚 附加文档

有关更详细的文档，请参阅docs/目录中的文件。

📄 许可证

麻省理工学院

类AI语音生成MCP服务器

特征

设置说明

先决条件

环境设置

选项 1：使用 Conda（推荐）

选项 2：使用虚拟环境

配置

运行服务器

使用运行脚本（推荐）

直接使用 CLI

连接到 Claude Desktop

SSE 传输连接

StdIO 传输连接

连接到光标

SSE 传输连接

StdIO 传输连接

可用工具

list_voices

generate_tts

实现细节

故障排除

MCP SDK 导入错误

连接问题

StdIO 与 SSE 传输

示例

📁 存储库结构

🚀 快速设置

使用 Conda（推荐）

使用 Python venv

手动安装

🚀 运行服务器

🔌 与 Cursor AI 集成

🔌 与 Claude Desktop 集成

🛠️ 工具文档

列表声音

生成_tts

💬 示例提示

⚠️ 故障排除

📚 附加文档

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