Skip to main content
Glama
nhattan-dev

Voice Assistant MCP Demo

by nhattan-dev
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

Voice Assistant MCP Demo — Phase 1: Cloud Backend

Ba service Python chạy độc lập, kết nối qua URL env vars.

api_server  →  mcp_server  →  gateway  ←  Android app / curl

Chạy local (test Phase 1)

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env        # điền GEMINI_API_KEY và GATEWAY_SHARED_TOKEN

# Terminal 1
python api_server.py        # :8000

# Terminal 2
python mcp_server.py        # :8001  (MCP_BASE_URL=http://localhost:8000 đã có trong .env)

# Terminal 3
python gateway.py           # :8002

Test bằng curl:

# Không có auth token (để trống GATEWAY_SHARED_TOKEN trong .env khi test local)
curl -X POST http://localhost:8002/command \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "việc hôm nay có gì", "session_id": "test-1"}'

# Kết quả mong đợi:
# {"speech": "Hôm nay bạn có 4 việc, trong đó 3 việc chưa xong...", "session_id": "test-1"}

# Multi-turn — follow-up cùng session
curl -X POST http://localhost:8002/command \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "đánh dấu xong việc gọi khách hàng", "session_id": "test-1"}'

Related MCP server: Dokploy MCP Server

Deploy lên Render (3 service riêng)

Bước 1 — Push repo lên GitHub

git init && git add . && git commit -m "init phase 1"
git remote add origin <your-github-repo-url>
git push -u origin main

Bước 2 — Tạo Service 1: API Server

  • Render Dashboard → New → Web Service → chọn repo

  • Name: task-api

  • Build Command: pip install -r requirements.txt

  • Start Command: python api_server.py

  • Environment Variables:

    • PORT → để Render tự điền

Sau khi deploy xong, copy URL dạng https://task-api-xxxx.onrender.com.

Bước 3 — Tạo Service 2: MCP Server

  • Name: task-mcp

  • Start Command: python mcp_server.py

  • Environment Variables:

    • API_BASE_URL → URL của Service 1 (bước 2)

Sau khi deploy, copy URL: https://task-mcp-xxxx.onrender.com.

Bước 4 — Tạo Service 3: Gateway

  • Name: task-gateway

  • Start Command: python gateway.py

  • Environment Variables:

    • MCP_BASE_URL → URL của Service 2 (bước 3)

    • GEMINI_API_KEY → key từ Google AI Studio

    • GATEWAY_SHARED_TOKEN → chuỗi ngẫu nhiên (dùng openssl rand -hex 16)

Bước 5 — Test end-to-end trên cloud

GATEWAY_URL=https://task-gateway-xxxx.onrender.com
TOKEN=your_shared_token

curl -X POST $GATEWAY_URL/command \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Auth-Token: $TOKEN" \
  -d '{"text": "việc hôm nay có gì", "session_id": "s1"}'

Lưu ý cold-start: Render free tier ngủ sau 15 phút idle. Request đầu tiên mất ~30s. Chấp nhận được cho demo.

Biến môi trường tổng hợp

Service

Biến

Bắt buộc

Ghi chú

api_server

PORT

auto

Render tự set

mcp_server

PORT

auto

mcp_server

API_BASE_URL

✓

URL của api_server

gateway

PORT

auto

gateway

MCP_BASE_URL

✓

URL của mcp_server

gateway

GEMINI_API_KEY

✓

Google AI Studio

gateway

GATEWAY_SHARED_TOKEN

khuyến nghị

Bảo vệ endpoint public

Cấu trúc request/response gateway

POST /command

Headers: X-Auth-Token: <token> (nếu có GATEWAY_SHARED_TOKEN)

Body:

{
  "text": "lệnh giọng nói đã chuyển thành text",
  "session_id": "uuid-từ-app"
}

Response:

{
  "speech": "Câu trả lời tiếng Việt tự nhiên để đọc lên",
  "session_id": "uuid-từ-app"
}

Session tự reset sau 30 phút không có request.

Mốc Phase 1 ✓

curl POST /command {"text": "việc hôm nay có gì"}
→ {"speech": "Hôm nay bạn có ..."}

Phase 2 — Android App (Push-to-Talk)

Cấu trúc

android/
├── app/src/main/java/com/demo/voiceassistant/
│   ├── Config.kt           ← URL gateway + auth token
│   ├── MainActivity.kt     ← 1 nút "Nói", quản lý luồng
│   ├── SpeechController.kt ← STT vi-VN (SpeechRecognizer)
│   ├── ApiClient.kt        ← POST /command qua OkHttp
│   └── SpeakController.kt  ← TTS đọc kết quả
└── app/src/main/res/
    └── layout/activity_main.xml

Mở trong Android Studio

  1. File → Open → chọn thư mục android/

  2. Android Studio tự tải Gradle và sync dependencies

  3. Cắm máy thật (hoặc bật AVD) → Run

Nếu dùng máy ảo (AVD): chọn image có Google Play để SpeechRecognizer hoạt động với vi-VN.

Luồng hoạt động Phase 2

Bấm nút "Nói"
  → SpeechRecognizer (vi-VN) nghe ~5 giây
  → text → POST https://task-gateway-0le7.onrender.com/command
             header: X-Auth-Token: <token>
  → {"speech": "..."} → TextToSpeech đọc lên

Lưu ý cold-start: Request đầu tiên sau 15 phút idle mất ~30s (Render free tier). Timeout của ApiClient đã set 90s.

Đổi gateway / token

Sửa android/app/src/main/java/com/demo/voiceassistant/Config.kt:

object Config {
    const val GATEWAY_URL = "https://task-gateway-xxxx.onrender.com"
    const val AUTH_TOKEN  = "your_token_here"
}

Mốc Phase 2 ✓

Bấm nút → nói "việc hôm nay có gì" → app đọc lại danh sách bằng giọng tiếng Việt.

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers