RVC Voice MCP

MCP対応チャットクライアントからのテキストを音声に変換し、ローカルのRVC .pth + .index モデルで変換して、会話内にオーディオプレイヤーを表示します。

このプロジェクトは合成音声を生成します。所有している、または使用許可を得た音声のみを使用し、AI生成出力であることを明確に開示してください。

仕組み

1. ChatGPTが speak_rvc をテキスト付きで呼び出します。

2. ローカルサーバーがApplioにベース音声の合成とRVC変換の実行を依頼します。

3. MCP Appsウィジェットが生成されたWAVをインラインプレイヤーで表示します。

サーバーはチャットからモデルパスやシェルコマンドを受け付けることはありません。パスはローカル環境設定に固定され、Gitから除外されています。

必要条件

• WindowsとNode.js 20以上

• 動作するApplioインストール（local/Applio 内、または手動で設定したパスのいずれか）

• RVC推論用の .pth と対応する .index

• Web統合のためのChatGPT Developer Modeと公開HTTPSトンネル

ローカルセットアップ

Copy-Item .env.example .env
npm install
npm run check
npm start

起動前に .env を編集し、HTTP_TOKEN を長いランダムなシークレットに置き換えてください。

ローカル自動検出

このリポジトリは、以下の無視されたローカルディレクトリを確保しています：

local/Applio/    Complete Applio installation
local/models/    RVC .pth and .index files

.env の4つのパス設定が空のままの場合、サーバーは local/Applio/env/python.exe を使用し、local/models を再帰的に検索します。自動モデル選択は、.pth がちょうど1つ、.index がちょうど1つ存在する場合にのみ有効になり、複数の音声がインストールされている場合の誤った組み合わせを防ぎます。

手動パスは依然として優先されます。以下の値は任意で個別に設定できます：

APPLIO_DIR=D:\Apps\Applio
PYTHON_PATH=D:\Apps\Applio\env\python.exe
RVC_MODEL_PATH=D:\Voices\character.pth
RVC_INDEX_PATH=D:\Voices\character.index

モデルの追加や変更後は、検出が起動時に行われるため、サービスを再起動してください。

• ヘルス：http://127.0.0.1:8788/health

• MCP：http://127.0.0.1:8788/mcp?token=YOUR_TOKEN

ワンクリック公開エンドポイント

以下を実行します：

npm run public

初回実行時、Cloudflare Tunnelが無視されたローカルの tools フォルダにダウンロードされます。スクリプトは新しいアクセストークンを生成し、MCPサーバーとトンネルをバックグラウンドで起動してから、ChatGPT Developer Modeで追加するHTTPSコネクタURLを表示します。そのターミナルはURLを読み取っている間だけ開いたままにしてください。2つのバックグラウンドプロセスは実行を継続します。

両方のプロセスを停止するには：

npm run stop

クイックトンネルは開発用であり、URLは毎回変わります。安定した公開リリースのためには、名前付きCloudflare Tunnelと自分が管理するドメインを設定してください。

ツール

• speak_rvc(text) はAI音声を生成し、プレイヤーを表示します。

• get_status() はパスを公開せずにローカル設定を確認します。

現在の範囲

初期アダプターはApplioの組み込みTTSコマンドとRVC推論を使用します。完全オフラインのTTSと安定した名前付きトンネルは今後の作業です。

ライセンス

MIT