Edge-TTS MCP Server
# Edge-TTS MCP Server
Model Context Protocol (MCP) サーバーで、Microsoft Edge のテキスト読み上げ機能を活用した AI エージェントの音声合成サービスを提供します。
## 概要
この MCP サーバーは、[edge-tts](https://github.com/rany2/edge-tts)ライブラリを使用して、テキストから音声への変換機能を提供します。AI エージェントが自然な音声で応答できるようにするためのツールとして設計されています。
## 機能
- テキストから音声への変換
- 複数の音声と言語のサポート
- 音声速度と音程の調整
- 音声データのストリーミング
## インストール
```bash
pip install "edge_tts_mcp_server"
```
または開発モードでインストールする場合:
```bash
git clone https://github.com/yuiseki/edge_tts_mcp_server.git
cd edge_tts_mcp_server
pip install -e .
```
## 使用方法
### VS Code での設定例
VS Code の settings.json で設定する例:
```json
"mcp": {
"servers": {
"edge-tts": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\__username__\\src\\edge_tts_mcp_server\\src\\edge_tts_mcp_server",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
```
### MCP Inspector での使用
標準的な MCP サーバーとして実行:
```bash
mcp dev server.py
```
### uvx(uvicorn)での実行
FastAPI ベースのサーバーとして uv で実行する場合:
```bash
uv --directory path/to/edge_tts_mcp_server/src/edge_tts_mcp_server run server.py
```
コマンドラインオプション:
```bash
edge-tts-mcp --host 0.0.0.0 --port 8080 --reload
```
## API エンドポイント
FastAPI モードで実行した場合、以下のエンドポイントが利用可能です:
- `/` - API 情報
- `/health` - ヘルスチェック
- `/voices` - 利用可能な音声一覧(オプションで `?locale=ja-JP` などでフィルタリング可能)
- `/mcp` - MCP API エンドポイント
## ライセンス
MIT
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools have completely distinct purposes: one lists available voices, the other converts text to speech. There is no overlap or ambiguity between them, making it easy for an agent to select the correct tool for each task.
Both tools follow a consistent verb_noun naming pattern (list_voices, text_to_speech). The naming is clear, predictable, and adheres to a uniform style throughout the tool set.
With only 2 tools, the server feels thin for a text-to-speech domain. While the tools cover core functionality, typical TTS systems might include additional operations like voice configuration, audio format settings, or batch processing, suggesting the scope is under-served.
The tools cover basic TTS operations (listing voices and converting text), but there are notable gaps. For example, there is no tool for configuring voice parameters (e.g., pitch, rate) or managing audio output formats, which could limit agent capabilities in more complex scenarios.