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AivisSpeech MCP Server

Name: AivisSpeech MCP Server
Author: kentaro

by kentaro

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

TypeScript

Hybrid

AivisSpeech MCP 서버

AivisSpeech 용 Model Context Protocol (MCP) 서버의 구현입니다. 이 서버는 AivisSpeech Engine과 연동하여 음성 합성을 위한 인터페이스를 제공합니다. MCP 프로토콜을 통해 AI 어시스턴트와 같은 애플리케이션에서 AivisSpeech의 음성 합성 기능을 쉽게 이용할 수 있습니다.

개요

AivisSpeech MCP 서버는 다음 기능을 제공합니다.

MCP 프로토콜을 준수하는 API 엔드포인트
AivisSpeech Engine과의 협력을 통한 고품질 음성 합성
TypeScript를 사용한 유형 안전 설계
간단한 구성과 확장성이 높은 아키텍처

Related MCP server: TTS-MCP

요건

Node.js 18.x 이상
npm 9.x 이상
AivisSpeech Engine(별도 설치 필요)

설치

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/kentaro/aivis-speech-mcp.git
cd aivis-speech-mcp

# 依存関係のインストール
npm install

# ビルド
npm run build

# 環境変数の設定
cp .env.sample .env
# .envファイルを編集して、必要な設定を行ってください

# Cursor MCPの設定
cp .cursor/mcp.json.sample .cursor/mcp.json
# mcp.jsonファイル内の"/path/to/aivis-speech-mcp/dist/index.js"を
# 実際のプロジェクトパスに書き換えてください
# 例: "C:/Users/username/path/to/aivis-speech-mcp/dist/index.js"

환경설정

.env 파일에서 다음 설정을 수행합니다.

# AivisSpeech API Configuration
AIVIS_SPEECH_API_URL=http://localhost:10101  # AivisSpeech EngineのAPIエンドポイント

# Speaker Configuration
AIVIS_SPEECH_SPEAKER_ID=888753760  # デフォルトのスピーカーID

커서 MCP 설정

.cursor/mcp.json 파일에서 다음 설정을 수행합니다.

{
  "mcpServers": {
    "AivisSpeech-MCP": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/aivis-speech-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

/path/to/aivis-speech-mcp/dist/index.js 를 실제 프로젝트 경로로 다시 작성하십시오. Windows의 경우 백슬래시를 이스케이프하거나 앞으로 슬래시를 사용합니다. 예: "C:/Users/username/path/to/aivis-speech-mcp/dist/index.js"

사용법

개발 모드

개발 중에는 다음 명령을 사용하여 핫 재로드 기능으로 서버를 시작할 수 있습니다.

npm run dev

빌드

프로덕션 환경용으로 빌드하려면 다음 명령을 실행합니다.

npm run build

프로덕션 모드

빌드 후 다음 명령으로 프로덕션 모드로 서버를 시작합니다.

npm start

테스트

테스트를 실행하려면 다음 명령을 사용합니다.

npm test

아키텍처

AivisSpeech MCP 서버는 다음 구성 요소로 구성됩니다.

MCP 서비스 : Model Context Protocol을 준수하는 서버를 제공하고 클라이언트의 요청을 처리합니다.
AivisSpeech 서비스 : AivisSpeech Engine의 API와 통신하여 음성 합성을 수행합니다.

API 사양

MCP 프로토콜을 준수하는 API 엔드포인트를 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

음성 합성(텍스트에서 음성 생성)
스피커 정보 얻기
음성 스타일 설정

자세한 API 사양은 AivisSpeech Engine API 사양을 참조하십시오.

MCP 프로토콜과의 협력

이 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 구현하며 AI 어시스턴트와 같은 애플리케이션에서 원활하게 사용할 수 있습니다. MCP 프로토콜에 대한 자세한 내용은 MCP 공식 문서 를 참조하십시오.

문제해결

일반적인 문제와 해결책:

AivisSpeech Engine에 연결할 수 없습니다 . .env 파일의 AIVIS_SPEECH_API_URL 올바르게 설정되어 있는지 확인하십시오.
오디오가 재생되지 않음 : 시스템의 오디오 설정을 확인하고 적절한 오디오 장치가 선택되어 있는지 확인합니다.
스피커 ID를 찾을 수 없음 : AivisSpeech Engine이 올바르게 시작되었는지 확인하고 사용 가능한 스피커 ID를 확인하십시오.

기여

버그 보고 및 기능 요청은 GitHub의 Issue 추적기를 통해 요청합니다. 풀 요청도 환영합니다.

라이센스

MIT

감사의 말

AivisSpeech Engine 팀
Model Context Protocol 개발자

Available Tools

1 tool

aivis-speech-synthesisD

ParametersJSON Schema

Name	Required	Description
`intonation_scale`	No	イントネーションのスケール（1.0が標準）
`output_sampling_rate`	No	出力音声のサンプリングレート（Hz）
`pitch_scale`	No	音高のスケール（1.0が標準）
`post_phoneme_length`	No	音声の末尾の無音時間（秒）
`pre_phoneme_length`	No	音声の先頭の無音時間（秒）
`speaker_id`	No	音声合成に使用するスピーカーのID
`speed_scale`	No	話速のスケール（1.0が標準）
`style_id`	No	音声合成に使用するスタイルのID
`text`	Yes	音声合成するテキスト
`volume_scale`	No	音量のスケール（1.0が標準）

TDQS

D1/5.0

Behavior1/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Tool has no description.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness1/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Tool has no description.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness1/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Tool has no description.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters1/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Tool has no description.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose1/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Tool has no description.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines1/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Tool has no description.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

1 tool updatev1.0.0Aug 15, 2025
- First observedaivis-speech-synthesis

Deploy Server

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

TDQS

D1.7/5.0

Scored 2026-04-18 11:00 across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool 'aivis-speech-synthesis' stands alone with a distinct purpose, so agents cannot misselect among multiple options.

Naming Consistency5/5

A single tool inherently has consistent naming, as there are no other tools to compare it against. The name 'aivis-speech-synthesis' follows a clear pattern of domain-specific naming, and no inconsistencies can arise from a set of one.

Tool Count2/5

A single tool for a speech synthesis server is too few for typical use cases, as it lacks essential operations like configuration, status checks, or batch processing. This minimal scope limits functionality and suggests an incomplete or overly simplistic implementation for the domain.

Completeness1/5

The tool set is severely incomplete for a speech synthesis domain, offering only synthesis without any supporting operations like listing voices, adjusting parameters, checking synthesis status, or handling errors. This creates significant gaps that will likely cause agent failures in real-world scenarios.

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo issues

Resources

GitHub Repository

Need Help?

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AivisSpeech MCP 서버

개요

요건

설치

환경설정

커서 MCP 설정

사용법

개발 모드

빌드

프로덕션 모드

테스트

아키텍처

API 사양

MCP 프로토콜과의 협력

문제해결

기여

라이센스

감사의 말

Available Tools

TDQS

Tool Schema Changelog

TDQS

Maintenance

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