agent-vrm-mcp
README.md
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# 🤖 Agent VRM MCP サーバー
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[](https://www.python.org/downloads/release/python-3100/)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://github.com/astral-sh/ruff)
[](https://pytest.org)
[](https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp/stargazers)
[](https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp/network/members)
[](https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp/releases)
[](https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp/tags)
</div>
AgentVRM を介してVRMアバター機能を提供する Model Context Protocol サーバーです。このサーバーにより、Claude は AgentVRM エンジンが提供するVRMアバターを使用してテキストから音声を生成し、3Dアバターとして表現することができます。
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## 🎥 デモ動画
https://github.com/user-attachments/assets/ea4b736d-a326-45b0-be88-b01fff6dc3f3
## ✨ 機能
- **テキスト読み上げ**: 指定したテキストを AgentVRM のVRMアバターで読み上げます。
- **VRMアバター表示**: 3DのVRMアバターがテキストを読み上げ、表情やアニメーションも表現します。
- **音声の自動再生**: 生成した音声をその場で自動的に再生します。
- **音声ファイル保存**: 生成した音声は `assets` フォルダに `.wav` ファイルとして保存されます。
## 🚀 前提条件
- AgentVRM エンジンが動作していること(ローカルまたはリモートで)
- Python 3.10 以上
## 📦 インストール
### uv の使用(推奨)
[`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) を使用する場合は特別なインストールは必要ありません。直接 [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/) を使用して *agent-vrm-mcp* を実行します。
## ⚙️ 設定
### AgentVRM エンジン
このサーバーは動作するために AgentVRM エンジンが必要です。エンジンの起動は手動で行う必要があります。
デフォルトでは `http://localhost:3001/api/speak_text` への接続を試みます。`--api-url` 引数で別の URL を指定することができます。
AgentVRM エンジンは [公式 AgentVRM リポジトリ](https://github.com/pixiv/AgentVRM) からダウンロードしてインストールできます。
### Claude Desktop 用の設定
Claude Desktop の設定に追加:
<details>
<summary>uvx を使用する場合</summary>
```json
{
"mcpServers": {
"vrm": {
"command": "uvx",
"args": ["agent-vrm-mcp", "--api-url=http://localhost:3001/api/speak_text"]
}
}
}
```
</details>
## 🛠️ 利用可能なツール
- `speak_text` - AgentVRM を使用してテキストを音声に変換し、VRMアバターで表現
- 必須引数:
- `text` (文字列): 音声に変換するテキスト
- オプション引数:
- `speaker_id` (整数、デフォルト: 1): 使用する話者の ID
- `speed_scale` (数値、デフォルト: 1.0): 再生速度の倍率
- `auto_play` (真偽値、デフォルト: True): 生成後に自動再生するか
## 🎵 特別な機能
- 生成後の音声は、プラットフォーム固有の方法で自動的に再生されます:
- **Windows**: デフォルトのシステムプレーヤーを使用
- **macOS**: 内蔵の `afplay` ユーティリティを使用
- **Linux**: まず `aplay` を試し、失敗した場合は `xdg-open` にフォールバック
## 📁 プロジェクト構造
- `src/agent_vrm_mcp`: [ソースコード](./src/agent_vrm_mcp/README.md)
- `tests`: [テストコード](./tests/README.md)
## 🧑💻 開発モードでのセットアップ・実行手順
開発者向けに、`uv` を用いた開発モードでのインストールおよびMCP Inspectorによる実行手順をまとめます。
```bash
# プロジェクトディレクトリで開発モードでインストール
cd C:\Prj\agent-vrm-mcp
uv sync
# 開発モードでパッケージをインストール
uv pip install -e .
# MCP Inspector で実行
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m agent_vrm_mcp --api-url=http://localhost:3001/api/speak_text
```
- `uv sync` で依存パッケージを同期します。
- `uv pip install -e .` で開発モード(編集可能インストール)を行います。
- MCP Inspectorを使うことで、`agent_vrm_mcp`サーバーをAPIエンドポイント指定で起動できます。
## 📄 ライセンス
agent-vrm-mcp は MIT ライセンスの下で提供されています。これは、MIT ライセンスの条件に従い、自由に使用、修正、配布することができることを意味します。
## 🔗 リンク
- GitHub: [https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp](https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp)
- [タグ一覧](https://github.com/Sunwood-ai-labs/agent-vrm-mcp/tags)
- PyPI: [https://pypi.org/project/agent-vrm-mcp/](https://pypi.org/project/agent-vrm-mcp/)
This server cannot be deployed
Maintenance
ActivityInactive
ResponsivenessNo issues