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mberg

Kokoro Text to Speech MCP Server

by mberg

Kokoro テキスト読み上げ (TTS) MCP サーバー

S3 にアップロードするオプションを備えた .mp3 ファイルを生成する Kokoro Text to Speech MCP サーバー。

使用場所: https://huggingface.co/spaces/hexgrad/Kokoro-TTS

Related MCP server: MCP Voice Soundboard

構成

MCP 設定に以下を追加してください。ご自身の値に更新してください。

  "kokoro-tts-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/toyourlocal/kokoro-tts-mcp",
        "run",
        "mcp-tts.py"
      ],
      "env": {
        "TTS_VOICE": "af_heart",
        "TTS_SPEED": "1.0",
        "TTS_LANGUAGE": "en-us",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_S3_FOLDER": "mp3",
        "S3_ENABLED": "true",
        "MP3_FOLDER": "/path/to/mp3"
      } 
    }

ffmmegをインストールする

これは.wavファイルを.mp3ファイルに変換するために必要です

Macの場合:

brew install ffmpeg

ローカルで実行するには、これらを.envファイルに追加してください。env.exampleを参照し、.envにコピーして、ご自身の値に変更してください。

サポートされている環境変数

  • AWS_ACCESS_KEY_ID : AWSアクセスキーID

  • AWS_SECRET_ACCESS_KEY : AWSシークレットアクセスキー

  • AWS_S3_BUCKET_NAME : S3バケット名

  • AWS_S3_REGION : S3リージョン(例:us-east-1)

  • AWS_S3_FOLDER : S3バケット内のフォルダパス

  • AWS_S3_ENDPOINT_URL : S3互換ストレージのオプションのカスタムエンドポイントURL

  • MCP_HOST : サーバーをバインドするホスト (デフォルト: 0.0.0.0)

  • MCP_PORT : リッスンするポート (デフォルト: 9876)

  • MCP_CLIENT_HOST : サーバーへのクライアント接続のホスト名 (デフォルト: localhost)

  • DEBUG : デバッグモードを有効にする(「true」または「1」に設定)

  • S3_ENABLED : S3アップロードを有効にする(「true」または「1」に設定)

  • MP3_FOLDER : MP3ファイルを保存するパス(デフォルトはスクリプトディレクトリ内の「mp3」フォルダ)

  • MP3_RETENTION_DAYS : MP3ファイルを自動的に削除するまで保存する日数

  • DELETE_LOCAL_AFTER_S3_UPLOAD : S3アップロードが成功した後にローカルのMP3ファイルを削除するかどうか(「true」または「1」に設定)

  • TTS_VOICE : TTSクライアントのデフォルトの音声(デフォルト: af_heart)

  • TTS_SPEED : TTSクライアントのデフォルト速度(デフォルト: 1.0)

  • TTS_LANGUAGE : TTSクライアントのデフォルト言語(デフォルト: en-us)

ローカルでサーバーを実行する

推奨される方法はUVを使用する

uv run mcp-tts.py

TTSクライアントの使用

mcp_client.pyスクリプトを使用すると、TTS リクエストをサーバーに送信できます。使い方は以下です。

接続設定

サーバーとクライアントを同じマシン上で実行する場合:

  • サーバーは0.0.0.0 (すべてのインターフェース) または127.0.0.1 (ローカルホストのみ) にバインドする必要があります

  • クライアントはlocalhostまたは127.0.0.1に接続する必要があります

基本的な使い方

python mcp_client.py --text "Hello, world!"

ファイルからテキストを読み込む

python mcp_client.py --file my_text.txt

音声と速度のカスタマイズ

python mcp_client.py --text "Hello, world!" --voice "en_female" --speed 1.2

S3アップロードを無効にする

python mcp_client.py --text "Hello, world!" --no-s3

コマンドラインオプション

python mcp_client.py --help

MP3ファイル管理

TTSサーバーはMP3ファイルを生成し、ローカルに保存するか、オプションでS3にアップロードします。これらのファイルの管理方法を設定できます。

ローカルストレージ

  • .envファイルでMP3_FOLDERを設定して、MP3ファイルが保存される場所を指定します。

  • ファイルは自動的に削除されない限りこのフォルダに保存されます

自動クリーンアップ

  • MP3_RETENTION_DAYS=30 (または任意の数字)を設定すると、その日数より古いファイルが自動的に削除されます。

  • DELETE_LOCAL_AFTER_S3_UPLOAD=trueを設定すると、S3 アップロードが成功した直後にローカルファイルを削除します。

S3統合

  • S3_ENABLED=trueまたはDISABLE_S3=trueで S3 アップロードを有効/無効にする

  • .envファイルで AWS 認証情報とバケット設定を構成する

  • S3アップロードはクライアントの--no-s3オプションを使用してリクエストごとに無効にすることができます。

Available Tools

1 tool
text_to_speechB
    Convert text to speech using the Kokoro TTS service.
    
    Args:
        text: The text to convert to speech
        voice: Voice ID to use (default: af_heart)
        speed: Speech speed (default: 1.0)
        lang: Language code (default: en-us)
        filename: Optional filename for the MP3 (default: auto-generated UUID)
        upload_to_s3: Whether to upload to S3 if enabled (default: True)
        
    Returns:
        A dictionary with information about the generated audio file
    
ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
textYes
voiceNoen_sarah
speedNo
langNoen-us
filenameNo
upload_to_s3No

TDQS

B3.3/5.0
Behavior2/5

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

With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It mentions that the output is an MP3 file and that upload to S3 is optional, which adds some context. However, it doesn't cover important aspects like rate limits, authentication requirements, error conditions, or what the returned dictionary contains. For a tool with 6 parameters and no annotation coverage, this is insufficient.

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

Conciseness4/5

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

The description is well-structured and appropriately sized. It starts with the core purpose, then lists parameters with clear explanations, and ends with return information. Every sentence earns its place, though the formatting with 'Args:' and 'Returns:' sections is slightly verbose but still efficient.

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

Completeness3/5

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

Given the tool's complexity (6 parameters, no annotations, no output schema), the description is moderately complete. It excels at parameter documentation but lacks behavioral context and usage guidelines. The absence of an output schema means the description should ideally explain the return dictionary structure, which it doesn't. It's adequate but has clear gaps.

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

Parameters5/5

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

The description provides excellent parameter semantics beyond the input schema. With 0% schema description coverage, the description fully compensates by explaining each parameter's purpose, default values, and optionality. It clarifies that 'filename' is auto-generated if not provided and that 'upload_to_s3' depends on whether S3 is enabled. This adds significant value over the bare schema.

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

Purpose4/5

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

The description clearly states the tool's purpose: 'Convert text to speech using the Kokoro TTS service.' It specifies the verb ('convert') and resource ('text to speech'), and mentions the specific service. However, without sibling tools, it cannot demonstrate differentiation from alternatives, so it doesn't reach the highest score.

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

Usage Guidelines2/5

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

The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives. It doesn't mention any prerequisites, constraints, or typical use cases. The only contextual information is the service name (Kokoro TTS), but this doesn't help an agent decide when this tool is appropriate.

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. 1 tool updatev1.0.0
    • Changedtext_to_speech2 fields changed
      • changedInput schema / properties / speed / default
        Previous value: -1New value: +1.2
      • changedInput schema / properties / voice / default
        Previous value: -"af_heart"New value: +"en_sarah"
  2. 1 tool update
    • First observedtext_to_speech

TDQS

B3.4/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool has a clearly defined purpose of converting text to speech, which cannot be confused with any other functionality.

Naming Consistency5/5

The single tool name 'text_to_speech' follows a clear verb_noun pattern and uses snake_case consistently. With only one tool, naming consistency is inherently perfect as there are no other tools to compare against.

Tool Count2/5

A single tool is too few for a server's apparent scope of text-to-speech functionality. While the tool itself is well-defined, a complete TTS service would typically include additional tools such as listing available voices, managing audio files, or configuring settings, making this server feel thin and incomplete.

Completeness2/5

The server is severely incomplete for a text-to-speech domain. It lacks essential operations such as listing available voices, checking service status, managing generated audio files (beyond the single generation tool), or handling configuration. This creates significant gaps that will limit agent workflows and cause failures in more complex tasks.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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