Resemble AI Voice Generation MCP Server
类AI语音生成MCP服务器
Resemble AI语音生成 API 的服务器实现,使用模型上下文协议 (MCP) 与Claude和Cursor集成。
特征
使用 Resemble AI 的声音从文本生成语音音频
列出可用的语音模型
将音频作为本地文件或 base64 编码字符串返回
多种连接方式:
SSE 传输- 基于网络的服务器发送事件(默认)
StdIO Transport - 直接进程通信
Related MCP server: MCP Sound Tool
设置说明
先决条件
Python 3.10 或更高版本
Resemble AI API 密钥(在Resemble AI注册)
环境设置
选项 1:使用 Conda(推荐)
# Run the setup script
./scripts/setup_environment.sh
# Activate the environment
conda activate resemble_mcp选项 2:使用虚拟环境
# Run the setup script
./scripts/setup_venv.sh
# Activate the environment
source venv/bin/activate配置
将您的 Resemble AI API 密钥设置为环境变量:
export RESEMBLE_API_KEY="your_api_key_here"或者,在项目根目录中创建一个包含以下内容的.env文件:
RESEMBLE_API_KEY=your_api_key_here运行服务器
使用运行脚本(推荐)
选择您喜欢的实施方式:
# Run the MCP SDK implementation with SSE transport (default)
./run_server.sh mcp 8083
# Run the HTTP implementation
./run_server.sh http 8083
# Run with StdIO transport (for direct process communication)
./run_server.sh stdio直接使用 CLI
# Run the MCP SDK implementation with SSE transport
python -m src.cli --implementation mcp --port 8083
# Run with StdIO transport
python -m src.cli --implementation stdio连接到 Claude Desktop
SSE 传输连接
创建claude_desktop_config.json文件:
{
"mcpServers": {
"resemble-ai": {
"sseUrl": "http://localhost:8083/sse"
}
}
}StdIO 传输连接
创建claude_desktop_config.json文件:
{
"mcpServers": {
"resemble-ai": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.cli", "--implementation", "stdio"],
"env": {
"RESEMBLE_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}连接到光标
SSE 传输连接
前往“设置”→“AI”→“MCP 服务器”
点击“添加服务器”
选择“SSE”作为连接类型
将 URL 设置为:
http://localhost:8083/sse
StdIO 传输连接
前往“设置”→“AI”→“MCP 服务器”
点击“添加服务器”
选择“子进程”作为连接类型
将命令设置为:
python -m src.cli --implementation stdio可选地添加环境变量:
RESEMBLE_API_KEY:您的 Resemble AI API 密钥
可用工具
list_voices
列出 Resemble AI 提供的语音模型。
generate_tts
从文本生成语音音频。
参数:
text:要转换为语音的文本voice_id:要使用的语音的 IDreturn_type:如何返回音频:“file”或“base64”(可选,默认值:“file”)output_filename:输出的文件名(不带扩展名)(可选)
实现细节
该项目包括几个实施方案:
src/resemble_mcp_server.py:使用带有 SSE 传输的 MCP SDKsrc/resemble_stdio_server.py:使用 StdIO 传输进行直接进程通信src/resemble_http_server.py:使用 SSE 的 HTTP 实现(后备)src/resemble_ai_server.py:直接 API 实现src/resemble_ai_sdk_server.py:使用官方 Resemble SDK 实现
故障排除
MCP SDK 导入错误
如果您在导入 MCP SDK 时遇到问题,服务器将自动回退到使用 SSE 传输的 HTTP 实现。
连接问题
如果 Claude 或 Cursor 无法连接到服务器:
检查服务器是否正在运行
验证是否配置了正确的 URL
检查您的 API 密钥是否有效
在服务器日志中查找错误
StdIO 与 SSE 传输
当您想要单独运行服务器或在不同的机器上运行服务器时,请使用SSE Transport
当你希望 Claude/Cursor 为你管理服务器进程时,请使用StdIO Transport
示例
可以在examples/目录中找到示例用法。
📁 存储库结构
.
├── src/ # Source code for the server implementations
│ ├── resemble_mcp_server.py # MCP SDK implementation (recommended)
│ ├── resemble_http_server.py # HTTP API implementation
│ ├── resemble_ai_server.py # Direct API implementation
│ ├── resemble_ai_sdk_server.py # Resemble SDK implementation
│ └── cli.py # CLI tool for running the server
├── tests/ # Test scripts
├── docs/ # Documentation
├── examples/ # Example usage and tools
├── scripts/ # Setup and utility scripts
├── output/ # Generated audio output directory
├── .env.example # Example environment configuration
├── requirements.txt # Python dependencies
└── README.md # This file🚀 快速设置
提供了两个安装脚本以简化安装:
使用 Conda(推荐)
# Make the script executable
chmod +x scripts/setup_environment.sh
# Run the setup script
./scripts/setup_environment.sh使用 Python venv
# Make the script executable
chmod +x scripts/setup_venv.sh
# Run the setup script
./scripts/setup_venv.sh任一脚本都将:
创建 Python 3.10+ 环境
安装所有必需的依赖项
设置模板 .env 文件
创建音频文件的输出目录
手动安装
如果您希望手动设置:
创建 Python 3.10+ 环境:
# Using conda conda create -n resemble_mcp python=3.10 conda activate resemble_mcp # OR using venv (with Python 3.10+ already installed) python3.10 -m venv venv source venv/bin/activate安装依赖项:
pip install uvicorn fastapi python-dotenv requests pydantic httpx sse-starlette pip install git+https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk.git设置环境变量:
cp .env.example .env编辑
.env文件并添加您的 Resemble AI API 密钥:RESEMBLE_API_KEY=your_api_key_here可选:自定义音频输出设置
OUTPUT_DIR=./output AUDIO_FORMAT=mp3创建输出目录:
mkdir -p output
🚀 运行服务器
您可以使用我们支持所有实现的新 CLI 工具运行服务器:
# Activate your environment if not already activated
conda activate resemble_mcp
# OR
source venv/bin/activate
# Run the MCP SDK implementation (recommended)
python -m src.cli --implementation mcp --port 8083
# Other implementations:
# HTTP API implementation
python -m src.cli --implementation http --port 8083
# Direct API implementation
python -m src.cli --implementation direct --port 8083
# Resemble SDK implementation
python -m src.cli --implementation sdk --port 8083🔌 与 Cursor AI 集成
Cursor可以通过SSE接口与Resemble AI语音生成服务器进行交互:
在 Cursor 中,前往“设置”→“AI”→“MCP 服务器”
单击“添加服务器”并输入 SSE URL:
http://localhost:8083/sse(如果需要,调整端口)保存配置
🔌 与 Claude Desktop 集成
在 Claude Desktop 设置中配置 MCP 服务器:
{ "mcpServers": { "resemble-ai": { "command": "python", "args": ["-m", "src.cli", "--implementation", "mcp"], "env": { "RESEMBLE_API_KEY": "your_api_key_here" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }
🛠️ 工具文档
列表声音
列出 Resemble AI 所有可用的语音模型。
**参数:**无
返回:
voices:可用语音模型列表,包括 ID、名称、性别、语言、口音和描述
生成_tts
从文本生成语音音频。
参数:
text(字符串,必需):要转换为语音的文本voice_id(字符串,必需):要使用的语音的 IDreturn_type(字符串,可选):如何返回音频:“file”或“base64”(默认:“file”)output_filename(字符串,可选):不带扩展名的输出文件名(默认值:自动生成的名称)
返回:
success(布尔值):操作是否成功message(字符串):状态消息audio_data(字符串,可选):Base64 编码的音频数据(如果 return_type 为“base64”)file_path(字符串,可选):保存的音频文件的路径(如果 return_type 为“file”)
💬 示例提示
一旦连接到 Cursor 或 Claude Desktop,您可以使用如下提示:
列出可用的声音:
List all available voice models from Resemble AI.生成语音音频:
Generate audio of the text "Hello, this is a test of the Resemble AI voice generation system" using a male English voice.⚠️ 故障排除
Python 版本问题:MCP 软件包需要 Python 3.10 或更高版本。请使用提供的安装脚本创建正确的环境。
API 连接问题:请确保您使用的 API 端点正确。Resemble AI API 端点是
https://app.resemble.ai/api/v2/。身份验证错误:验证您的 API 密钥是否正确且未过期。
缺少项目:API 要求您的 Resemble 帐户中至少有一个项目。如有需要,请通过 Resemble AI 仪表板创建一个项目。
Cursor SSE 连接错误:如果 Cursor 无法通过 SSE 连接,请确保:
服务器正在指定端口上运行
您正在使用正确的
/sse端点没有防火墙阻止连接
尝试重新启动服务器和 Cursor
📚 附加文档
有关更详细的文档,请参阅docs/目录中的文件。
📄 许可证
麻省理工学院
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Maintenance
Resources
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