MCP Yandex Voice
Integrates with Yandex Cloud to generate text responses via Yandex GPT and convert them to speech using Yandex SpeechKit TTS, enabling voice output in chat applications. Also provides playback control tools for managing audio playback on macOS.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP Yandex Voice What is the capital of Russia?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP Yandex Voice — голосовые ответы в Cursor
MCP-сервер для Cursor: по сообщению из чата получает ответ от Yandex GPT (AI Studio) и озвучивает его через Yandex SpeechKit TTS. В чате можно вызывать инструмент и получать ответ текстом и аудио.
Что нужно
Доступ к Yandex Cloud AI Studio (Yandex GPT).
Включённый SpeechKit (TTS) в том же каталоге (folder).
API-ключ сервисного аккаунта с ролями в каталоге:
ai.languageModels.user(Yandex GPT)ai.speechkit-tts.user(SpeechKit TTS)
Related MCP server: Yandex AI Studio MCP Server
Настройка доступа к Yandex Cloud
Подробная инструкция: docs/YANDEX-CLOUD-SETUP.md
Включает:
Регистрацию и создание каталога
Включение AI Studio и SpeechKit
Создание сервисного аккаунта и добавление ролей в каталоге (
ai.languageModels.user,ai.speechkit-tts.user)Создание API-ключа (через консоль или YC CLI)
Проверку доступа через curl
Разбор частых ошибок
Установка
cd mcp-yandex-voice
npm install
npm run buildПеременные окружения
Скопируйте .env.example в .env и заполните:
Переменная | Обязательно | Описание |
| да | API-ключ сервисного аккаунта |
| да | ID каталога в Yandex Cloud |
| нет | Модель (по умолчанию |
| нет | Голос TTS (по умолчанию |
| нет | Язык (по умолчанию |
| нет | Формат аудио (по умолчанию |
| нет | Скорость речи: 0.1–3.0 (по умолчанию 1.0). 1.2–1.5 — быстрее |
| нет | Макс. токенов ответа GPT (по умолчанию 350). Меньше — быстрее ответ |
Подключение в Cursor
В корне репозитория уже есть конфиг .cursor/mcp.json. Подставьте в нём свои YANDEX_API_KEY и YANDEX_FOLDER_ID в блоке env для сервера yandex-voice, затем перезапустите Cursor.
Либо настройте вручную:
Откройте Cursor Settings → MCP (или конфиг MCP вручную).
Добавьте сервер, например в
~/.cursor/mcp.jsonили в настройках проекта:
{
"mcpServers": {
"yandex-voice": {
"command": "node",
"args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/leetcode/mcp-yandex-voice/dist/index.js"],
"env": {
"YANDEX_API_KEY": "ваш_api_ключ",
"YANDEX_FOLDER_ID": "ваш_folder_id"
}
}
}
}Замените ABSOLUTE/PATH/TO/leetcode на полный путь к репозиторию. После npm run build исполняемый файл — dist/index.js.
Вариант с tsx (без сборки):
{
"mcpServers": {
"yandex-voice": {
"command": "npx",
"args": ["tsx", "/ABSOLUTE/PATH/TO/leetcode/mcp-yandex-voice/src/index.ts"],
"env": {
"YANDEX_API_KEY": "ваш_api_ключ",
"YANDEX_FOLDER_ID": "ваш_folder_id"
}
}
}
}Перезапустите Cursor или перезагрузите MCP.
Инструмент speak_response
Название: Голосовой ответ (speak_response)
Вход:
message— вопрос пользователя; Yandex GPT генерирует ответ и озвучивает.textToSummarize— текст ответа ассистента; Yandex GPT кратко пересказывает (2–3 предложения) и озвучивает. Используй для озвучивания своих ответов.systemPrompt(опционально) — системный промпт (роль, стиль). ПриtextToSummarizeне используется.
Выход: текст и аудио (base64). Cursor может отобразить текст и воспроизвести аудио.
Нужен один из message или textToSummarize. Режим textToSummarize — для краткого озвучивания длинных ответов Cursor.
Инструмент playback_control
Название: Остановка / пауза воспроизведения (playback_control)
Вход:
action—"stop"или"pause"(остановить текущее воспроизведение).Выход: сообщение об успехе или подсказка.
Работает только на macOS. Останавливает воспроизведение, запущенное через afplay (ответы Yandex Voice в формате WAV). Если воспроизведение идёт через приложение по умолчанию (OGG), остановите его вручную. В чате можно написать: «Останови воспроизведение» или «Вызови playback_control с action stop».
Кнопки управления воспроизведением (пауза/стоп)
Пока MCP-сервер запущен (Cursor с подключённым yandex-voice), на macOS поднимается локальная панель с кнопками:
Открой в браузере: http://127.0.0.1:3846
Кнопки Стоп и Пауза останавливают текущее воспроизведение ответа Yandex Voice (работает только для afplay/WAV).
Держи вкладку открытой или добавь в закладки — во время озвучки ответа можно нажать «Стоп» прямо из браузера, без запроса в чате.
Локальная проверка
Запуск через stdio (для отладки или MCP Inspector):
export YANDEX_API_KEY=... YANDEX_FOLDER_ID=...
npm run dev
# или после сборки:
npm startСервер общается по stdin/stdout; для теста можно использовать MCP Inspector:npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
Ускорение ответов
Чтобы диктор отвечал быстрее:
YANDEX_TTS_SPEED=1.3— ускорить речь (1.2–1.5 — комфортно, до 3.0 — максимально быстро).YANDEX_GPT_MAX_TOKENS=250— короче ответы GPT → меньше времени на генерацию и синтез.
Чанки TTS обрабатываются параллельно, что ускоряет длинные ответы.
Ограничения
SpeechKit TTS: размер одного запроса ограничен (в коде текст разбивается на чанки по 500 символов).
Для длинных ответов генерация и синтез могут занять несколько секунд.
Лицензия
MIT.
Available Tools
4 toolshealth_checkПроверка подключенияA
Проверяет, что Yandex GPT и SpeechKit TTS подключены и работают. Возвращает статус по каждому сервису.
Inputs: no named parameters.
playback_controlОстановка / пауза воспроизведенияA
Остановить или поставить на паузу текущее воспроизведение голоса (ответа Yandex Voice). Работает только на macOS; действует только для воспроизведения через afplay (WAV).
Inputs: action (required).
play_soundВоспроизвести звукA
Воспроизведение звуков на macOS: системные звуки, TTS или аудиофайл. Работает только на macOS.
Inputs: type (required), name, path, text.
speak_responseГолосовой ответA
Озвучить ответ через Yandex GPT + TTS. Режимы: 1) message — вопрос пользователя, GPT генерирует и озвучивает развёрнутый ответ; 2) textToSummarize — текст ответа ассистента, GPT адаптирует для озвучивания. Контексты: default (краткое), coding_interview (алгоритмы, сложность), architecture (system design, trade-offs).
Inputs: context, message, systemPrompt, textToSummarize.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 4 tools
Each tool has a distinct purpose: health monitoring, playback control, sound playback, and TTS with GPT. No overlapping functionalities.
Tool names mostly follow a verb_noun pattern (play_sound, speak_response) with some compound nouns (health_check, playback_control). Consistent snake_case but minor variation in structure.
4 tools is a reasonable scope for a voice interaction server, covering health, playback control, sound playback, and speech response. Slightly thin but not undermanned.
Core voice interaction workflows are covered: health check, playback control, sound playback, and TTS with GPT context. Minor gaps like volume control or direct TTS are acceptable for this specific focus.
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
AI voice generation: text-to-speech and voice cloning from any MCP client.
MCP server for Text-to-Speech
MCP server for OpenAI API (chat completions, image generation, embeddings) via AceDataCloud
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server implementation that integrates with Minimax API to provide AI-powered image generation and text-to-speech functionality in editors like Windsurf and Cursor.373 npm50MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMCP server for interacting with Yandex Cloud AI Studio, enabling chat, text generation, image generation, speech recognition/synthesis, embeddings, classification, search indexes, and AI agent creation with function calling.-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceWindows-optimized MCP server for ElevenLabs text-to-speech and audio processing, with fixed file paths and Cursor IDE integration.3MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server that enables voice-to-voice AI conversations using ElevenLabs for speech synthesis and recognition, with tools for voice management, text-to-speech, and speech-to-text.7MIT