voice-dialog
voice-dialog
Un servidor MCP que añade capacidad de conversación por voz a los agentes de IA, y que también puede usarse como herramienta de línea de comandos. Cuando el agente termina su trabajo, puede decírtelo hablando, y también puede preguntarte y escuchar tu respuesta. El reconocimiento se ejecuta en whisper local, y la síntesis usa el TTS del sistema; no se necesita conexión a internet en todo el proceso ni se envían audios.
Qué puede hacer
你(没看屏幕):"搞定了吗?"
Agent(出声):"代码写完了,测试全过。要提交吗?" ← ask_by_voice
你:"先不提交,我看看再说" ← listen 收到,本地转写
Agent(出声):"好,先留着。" ← speakHerramienta | Uso |
| Aviso unidireccional (tarea completada, hitos) |
| Grabación + reconocimiento (dictas instrucciones) |
| Pregunta-respuesta atómica: dice una frase → escucha una vez, nunca sigue escuchando automáticamente (evita bucles infinitos) |
| Inicialización con un clic (ver más abajo) |
| Chequeo del entorno (solo comprueba, no instala) |
Related MCP server: Pipecat MCP Server
Inicio rápido
git clone https://github.com/VictorHuang0843/voice-dialog.git
cd voice-dialog
# 没装 uv?先来这个(Windows 用 install.ps1):
# curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv run voice-dialog initinit es una guía totalmente automática de 7 pasos: instala uv → instala dependencias (uv incluso te instala Python) → descarga el modelo whisper (464 MB; con red de China usa automáticamente hf-mirror) → prueba real de permisos de micrófono → prueba real de salida de TTS → imprime el comando de registro de MCP. Si un paso falla, te da el comando para arreglarlo; una vez arreglado, vuelve a ejecutarlo.
Prueba una frase:
uv run voice-dialog speak "语音系统就绪" --lang zh
uv run voice-dialog ask "请说话" --wait-start 60
# 你会听到:高亮上扬"叮↑"= 开始说话 → 停 3 秒 → 低沉"咚…咚↓"= 录音结束Conecta tu agente
Cualquier cliente MCP (Claude Code, Codex, Cursor, LoopX…):
{
"mcpServers": {
"voice-dialog": {
"command": "uv",
"args": ["--project", "/你的路径/voice-dialog", "run", "voice-dialog", "serve"]
}
}
}Registro en una línea con Claude Code:
claude mcp add voice-dialog -s user -- uv --project /你的路径/voice-dialog run voice-dialog serveHerramientas que no admiten MCP: llama directamente a la CLI, uv run voice-dialog speak/listen/ask "...".
Claude Code Skill (opcional, enseña al agente cuándo hablar/escuchar): copia skills/voice-dialog/ a ~/.claude/skills/.
Plataformas compatibles
macOS | Windows | Linux | |
Reconocimiento de voz | Probado | Disponible | Disponible |
Síntesis de voz | TTS del sistema | SAPI | Requiere espeak-ng |
Sonido de aviso | Disponible | Disponible | Requiere ffmpeg |
Detección automática de idioma (whisper admite ~100 idiomas); VD_LANG=zh permite fijarlo; el tamaño del modelo se ajusta con VD_MODEL=small.
Preguntas frecuentes
Síntoma | Solución |
init informa que uv no está instalado | Ejecuta el comando de instalación con curl de arriba y, al terminar, reinicia la terminal |
Falla la prueba del micrófono | macOS: Ajustes del Sistema → Privacidad y seguridad → Micrófono → marca tu terminal; Windows: Configuración → Privacidad → Micrófono |
La descarga del modelo falla o es muy lenta | Vuelve a ejecutarlo después de |
TTS sin sonido | Comprueba si el dispositivo de salida del sistema está siendo secuestrado por una tarjeta de sonido virtual (BlackHole, etc.) |
Los cambios en el código no surten efecto | El servidor MCP es un proceso residente: |
Privacidad
La voz se reconoce localmente (faster-whisper), el texto se reproduce con el TTS del sistema, no se llama a ninguna API en la nube y no se sube ningún audio.
Licencia
MIT
Notas sobre el modelo
¿Qué se descarga por defecto? whisper small (cuantización int8, ~464 MB), el punto de equilibrio entre precisión y velocidad para reconocer chino e inglés. Se descarga automáticamente la primera vez que se ejecuta listen/init, y luego queda en caché local (macOS/Linux: ~/.cache/huggingface/hub/, Windows: %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub\); nunca se vuelve a descargar.
¿Cómo se elige la fuente de descarga? El código no fija la lógica de descarga: al construir WhisperModel("small", ...), la librería faster-whisper descarga automáticamente desde HuggingFace. Por defecto usa la fuente oficial huggingface.co; si no se puede conectar con la fuente oficial, el código cambia automáticamente al espejo nacional hf-mirror.com y reintenta (se hace configurando la variable de entorno HF_ENDPOINT). Los usuarios en China también pueden fijarlo manualmente de antemano:
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 加进 ~/.zshrc 一劳永逸¿Quieres cambiar a un modelo más grande? Lo controla la variable de entorno VD_MODEL; vuelve a ejecutar para que surta efecto:
VD_MODEL | Tamaño | Características |
| ~75MB | El más rápido, precisión media |
| ~142MB | Rápido, suficiente para el uso diario |
| ~464MB | Equilibrado, recomendado |
| ~1.5GB | Más preciso, en chips M la transcripción pasa de segundos a decenas de segundos |
| ~3GB | El más preciso y lento, no recomendado para conversaciones cortas |
VD_MODEL=base uv run voice-dialog listen # 单次用 baseInstalación desde zip (sin git clone)
Descarga el zip (o que un amigo te lo envíe directamente) → descomprímelo donde quieras, por ejemplo ~/tools/ → abre la terminal y entra en el directorio, y deja el resto a la IA:
En Claude Code (o cualquier herramienta de IA de programación que pueda ejecutar comandos), envíale el siguiente bloque tal cual:
帮我安装这个目录里的 voice-dialog 项目:
1. cd 到这个目录跑 uv run voice-dialog init(没装 uv 就先装:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)
2. init 全绿后,把打印出来的 claude mcp add 命令执行掉
3. 最后跑 uv run voice-dialog doctor 给我看结果Instalará todo y lo registrará en Claude Code; reinicia la sesión y ya podrás usarlo.
También puedes hacerlo manualmente, solo dos comandos:
cd 解压后的目录
uv run voice-dialog init # 结束时打印注册命令,复制执行Si no estás familiarizado con la terminal en Mac: tras descomprimir, haz clic derecho en la carpeta → Servicios → Nueva terminal en la carpeta, y ya estarás en el directorio.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Remote text-to-speech MCP server with text_to_speech and list_voices tools. Free plan.
Human-input bridge for AI agents with voice-first answer links, MCP tools, and HTTP APIs.
AI voice generation: text-to-speech and voice cloning from any MCP client.
Give AI agents real phone numbers, messages, and voice calls via MCP.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceA local voice interface providing high-performance speech recognition and natural text-to-speech with voice cloning capabilities. It enables AI assistants to speak, listen, and engage in character-based voice conversations through integrated MCP tools.-

Pipecat MCP Serverofficial
AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables voice conversations and screen capture for AI agents via MCP-compatible clients, using Pipecat for speech-to-text and text-to-speech, with support for browser, WebRTC, and phone transport.155BSD 2-Clause "Simplified"- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI agents to generate high-quality speech with 54+ voices in multiple languages via MCP tools.19Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables voice-first interactions with AI agents and MCP tools, supporting speech input/output, STT/TTS, and a provider-independent agent core.1MIT