Daisys MCP Server
Daisys MCP-Server
Daisys-mcp ist eine Beta-Version und noch nicht stabil. Sie können es aber wie folgt ausprobieren:
Richten Sie ein Konto bei Daisys ein und erstellen Sie einen Benutzernamen und ein Passwort.
Wenn Sie unter Mac OS arbeiten, führen Sie den folgenden Befehl aus:
brew install portaudioWenn Sie unter Linux arbeiten, führen Sie den folgenden Befehl aus:
sudo apt install portaudio19-dev libjack-devFügen Sie der MCP-Konfigurationsdatei in Ihrem MCP-Client ( Claude Desktop , Cursor , mcp-cli , mcp-vscode usw.) die folgende Konfiguration hinzu:
{
"mcpServers": {
"daisys-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["daisys-mcp"],
"env": {
"DAISYS_EMAIL": "{Your Daisys Email}",
"DAISYS_PASSWORD": "{Your Daisys Password}",
"DAISYS_BASE_STORAGE_PATH": "{Path where you want to store your audio files}"
}
}
}
}So erstellen Sie aus der Quelle:
Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/daisys-ai/daisys-mcp.gitWechseln Sie mit CD in das Repository:
cd daisys-mcpInstallieren Sie
uv(Python-Paketmanager), installieren Sie mitcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shoder sehen Sie sich dasuvRepo für zusätzliche Installationsmethoden an.Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie Abhängigkeiten mit uv :
uv venv
# source .venv/Scripts/activate (Windows)
source .venv/bin/activate (mac and linux)
uv pip install -e .Fügen Sie Ihrer Konfigurationsdatei in Ihrem MCP-Client ( Claude Desktop , Cursor , mcp-cli , mcp-vscode usw.) Folgendes hinzu:
{
"mcpServers": {
"daisys-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"{installation_path}/daisys-mcp",
"run",
"-m",
"daisys_mcp.server"
],
"env": {
"DAISYS_EMAIL": "{Your Daisys Email}",
"DAISYS_PASSWORD": "{Your Daisys Password}",
"DAISYS_BASE_STORAGE_PATH": "{Path where you want to store your audio files}"
}
}
}
}Related MCP server: MCP Manager
Häufige Probleme
Wenn Sie Probleme mit Portaudio unter Linux haben, können Sie versuchen, es manuell zu installieren:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y portaudio19-devBeitragen
Wenn Sie beitragen oder von der Quelle aus ausführen möchten:
Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/daisys-ai/daisys-mcp.git
cd daisys_mcpErstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie Abhängigkeiten mit uv :
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
uv pip install -e ".[dev]"Kopieren Sie
.env.examplenach.envund fügen Sie Ihren DAISYS-Benutzernamen und Ihr Passwort hinzu:
cp .env.example .env
# Edit .env and add your DAISYS username and passwordTesten Sie den Server, indem Sie die Tests ausführen:
uv run pytestSie können auch einen vollständigen Integrationstest ausführen mit:
uv run pytest -m 'requires_credentials' # ⚠️ Running full integration tests does costs tokens on the Daisys platform Lokales Debuggen und Testen mit MCP Inspector:
uv run mcp dev daisys_mcp/server.py
This server cannot be deployed
Maintenance
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Talk to your public-facing AI from any MCP client — Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, Windsurf.
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The Remote MCP server acts as a standardized bridge between LLM applications (like Claude, ChatGPT, and Cursor) and external services, enabling AI agents to access external tools and resources. Its primary capability is providing a centralized search tool to discover other MCP servers and their respective tools. Unlike local implementations, it runs remotely with OAuth authentication and permission controls for security.
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