TwelveLabs MCP Server

Este proyecto no está afiliado con TwelveLabs (la plataforma de comprensión de video). Es un servidor MCP para la ElevenLabs Conversational AI API — agentes de voz, bases de conocimiento, conversaciones y TTS. El nombre "TwelveLabs" es solo el nombre en clave del proyecto.

Un servidor MCP (Model Context Protocol) mejorado que brinda a cualquier cliente MCP compatible acceso directo a la API Conversational AI de ElevenLabs, incluidas capacidades que el conector MCP oficial de ElevenLabs no expone.

Lo que cubre

• Agentes -- listar, obtener configuración completa (incluido el modelo LLM y la temperatura), actualizar prompt/configuración, gestionar webhooks y subidas de archivos

• Base de conocimiento -- listar, leer contenido completo, añadir documentos de texto/URL, eliminar documentos

• Conversaciones -- filtrar y etiquetar historial, inspeccionar transcripciones y volver a ejecutar análisis/evaluaciones posteriores a la llamada

• Voces -- listar y buscar voces disponibles

Related MCP server: elevenlabs-mcp-experiments

Requisitos previos

• Node.js >= 18

• Clave de API de ElevenLabs -- obtén una en elevenlabs.io

Inicio rápido

Opción A: npx (sin necesidad de clonar)

ELEVENLABS_API_KEY=your-key npx twelvelabs-mcp-server

Opción B: Clonar y compilar

git clone https://github.com/micro-JAY/twelvelabs-mcp-server.git
cd twelvelabs-mcp-server
npm install --include=dev
npm run build

Conectar un cliente MCP

Añade una entrada de servidor equivalente a la configuración de tu cliente MCP. La ubicación del archivo de configuración y la sintaxis circundante varían según el cliente; esta es la definición estándar de servidor stdio:

{
  "mcpServers": {
    "twelvelabs": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/twelvelabs-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Úsalo

Pide a tu asistente habilitado para MCP que use las herramientas, por ejemplo:

"Lista mis agentes" "Obtén la configuración completa de agent_1001kjbh14xce5kbreh55ydf4rae" "Muéstrame las últimas 10 conversaciones de ese agente" "Obtén la transcripción y el análisis de conversation_xyz"

Compatibilidad

Este servidor funciona con clientes MCP que admiten el transporte stdio y te permiten configurar variables de entorno para un proceso de servidor local. Los clientes que solo admiten servidores MCP HTTP remotos necesitan un puente o proxy stdio compatible.

Referencia de herramientas

Herramientas de agente

Herramientas de base de conocimiento

Herramientas de conversación

Herramientas de voz

Seguridad

• Validación de entrada -- todos los parámetros de las herramientas se validan con esquemas Zod antes de llegar a la API

• Aplicación de HTTPS -- las URLs de webhook se validan para usar solo HTTPS

• Protección contra path traversal -- los IDs de documentos y agentes se sanean para prevenir path traversal

• Saneamiento de errores -- los errores internos se capturan y se devuelven como respuestas de error MCP seguras; los stack traces sin procesar nunca se exponen al cliente

Desarrollo

npm run dev   # watch mode with tsx -- auto-reloads on file changes
npm run build # compile to dist/

Contribuciones

1. Haz un fork del repositorio

2. Crea una rama de características (git checkout -b feat/my-feature)

3. Realiza tus cambios (git commit -m 'feat: add my feature')

4. Sube la rama (git push origin feat/my-feature)

5. Abre un Pull Request

Licencia

MIT -- consulta LICENSE para más detalles.

Nota de arquitectura

Todas las herramientas comparten una única instancia del cliente Axios (src/client.ts) inicializada desde ELEVENLABS_API_KEY al inicio. Las implementaciones de las herramientas viven en src/tools/ -- un archivo por dominio -- y se registran en el McpServer en src/index.ts. El servidor se comunica a través del transporte stdio (stdin/stdout), por lo que todo el registro de depuración usa console.error (stderr), no console.log.