📢 ブラバーMCP 🗣️

OpenAI の Text-to-Speech API を使用して LLM に音声を与える MCP サーバーです。🔊

✨ 特徴

**テキスト読み上げ:**入力テキストを高品質の音声に変換します。
**音声選択:**さまざまな OpenAI 音声 ( alloy 、 echo 、 fable 、 onyx 、 nova 、 shimmer ) から選択します。
**モデルの選択:**標準 ( tts-1 ) または高解像度 ( tts-1-hd ) モデルを使用します。
フォーマットオプション: mp3 、 opus 、 aac 、またはflacでオーディオ出力を取得します。
**ファイルの保存:**生成されたオーディオをローカルファイルに保存します。
**オプションの再生:**構成可能なシステムコマンドを使用して、生成されたオーディオを自動的に再生します。
**設定可能なデフォルト:**設定によってデフォルトの音声を設定します。

Related MCP server: NijiVoice-MCP

🔧 構成

このサーバーを使用するには、MCP クライアントの設定ファイル (例: mcp_settings.json ) にその構成を追加する必要があります。

OpenAI API キーを取得します。OpenAIからの API キーが必要です。
**MCP 設定に追加:**設定ファイルのmcpServersオブジェクトに次のブロックを追加し、 "YOUR_OPENAI_API_KEY"を実際のキーに置き換えます。

{ "mcpServers": { "blabber-mcp": { "command": "node", "args": ["/full/path/to/blabber-mcp/build/index.js"], (IMPORTANT: Use the full, absolute path to the built index.js file) "env": { "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY", "AUDIO_PLAYER_COMMAND": "xdg-open", (Optional: Command to play audio (e.g., "cvlc", "vlc", "mpv", "ffplay", "afplay", "xdg-open"; defaults to "cvlc") "DEFAULT_TTS_VOICE": "nova" (Optional: Set default voice (alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer); defaults to nova) }, "disabled": false, "alwaysAllow": [] } } }

重要： argsパスがblabber-mcpプロジェクトディレクトリ内のbuild/index.jsファイルの正しい場所を指していることを確認してください。完全な絶対パスを使用してください。

🚀 使用方法

設定して実行すると、MCP クライアント経由でtext_to_speechツールを使用できるようになります。

ツール: text_to_speechサーバー: blabber-mcp (または設定で使用したキー)

引数:

input (文字列、必須): 合成するテキスト。
voice (文字列、オプション): 使用する音声（ alloy 、 echo 、 fable 、 onyx 、 nova 、 shimmer ）。デフォルトは設定で設定されたDEFAULT_TTS_VOICE 、またはnova 。
model (文字列, オプション): モデル ( tts-1 、 tts-1-hd )。デフォルトはtts-1です。
response_format (文字列、オプション): オーディオ形式 ( mp3 、 opus 、 aac 、 flac )。デフォルトはmp3です。
play (boolean, オプション): trueに設定すると、保存後にオーディオが自動的に再生されます。デフォルトはfalseです。

ツール呼び出しの例 (再生付き):

<use_mcp_tool> <server_name>blabber-mcp</server_name> <tool_name>text_to_speech</tool_name> <arguments> { "input": "Hello from Blabber MCP!", "voice": "shimmer", "play": true } </arguments> </use_mcp_tool>

出力：

このツールは、オーディオファイルをblabber-mcpプロジェクトフォルダー内のoutput/ディレクトリに保存し、次のような JSON 応答を返します。

{ "message": "Audio saved successfully. Playback initiated using command: cvlc", "filePath": "path/to/speech_1743908694848.mp3", "format": "mp3", "voiceUsed": "shimmer" }