Kokoro TTS MCP Server

Wat doet de “Kokoro TTS” MCP Server?

De Kokoro Text to Speech (TTS) MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die AI-assistenten en clients in staat stelt om spraakaudio van hoge kwaliteit te genereren op basis van tekstinvoer. Door AI-workflows te verbinden met deze server kunnen gebruikers tekst omzetten naar .mp3-bestanden en deze eventueel uploaden naar Amazon S3 of compatibele opslag. Kokoro TTS maakt gebruik van geavanceerde modellen (via HuggingFace spaces en ONNX-gewichten) om aanpasbare stemmen, snelheden en talen te bieden, waardoor naadloze integratie van tekst-naar-spraak mogelijk wordt in ontwikkelomgevingen, chatbots of automatiseringspijplijnen. Deze MCP-server is vooral waardevol in situaties waar gesynthetiseerde spraak nodig is voor toegankelijkheid, meldingen of contentcreatie.

Lijst van Prompts

Er zijn geen expliciete prompt-sjablonen gedocumenteerd in de repository.

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete resources gedocumenteerd in de repositorybestanden of README.

Lijst van Tools

• Tekst-naar-spraak Generatie
  Zet ingevoerde tekst om in een .mp3-audiobestand met behulp van Kokoro TTS-modellen. Biedt configuratie voor stem, snelheid en taal.
• S3 Upload
  Uploadt gegenereerde .mp3-bestanden optioneel naar een opgegeven Amazon S3-bucket/map als dit in de configuratie is ingeschakeld.
• Lokale MP3-beheer
  Slaat gegenereerde .mp3-bestanden op in een aangewezen lokale map en kan ze automatisch verwijderen na upload of een bewaartermijn.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Toegankelijkheidsoplossingen:
  Integreer Kokoro TTS in applicaties om spraakfeedback te bieden aan slechtziende gebruikers of om inhoud voor te lezen.
• Spraakmeldingen:
  Automatiseer spraakwaarschuwingen in monitoring- of IoT-systemen door gebeurtenisberichten om te zetten in spraakaudio.
• Contentcreatie:
  Genereer voice-overs voor video’s, podcasts of interactieve media direct vanuit geschreven scripts.
• Conversatie-AI/Chatbots:
  Laat chatbots antwoorden met gesproken output, voor betere gebruikersbetrokkenheid in klantenservice of virtuele assistent-scenario’s.
• Audioarchivering & Compliance:
  Maak audioregistraties van tekstgebaseerde communicatie voor compliance- of archiveringsdoeleinden.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je uv en alle Kokoro modelbestanden hebt gedownload.
2. Clone de Kokoro TTS MCP repository naar je lokale machine.
3. Bewerk je Windsurf-configuratiebestand om de Kokoro TTS MCP server toe te voegen.
4. Voeg het volgende JSON-fragment toe aan je mcpServers object:

   {
     "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"
       }
     }
   }
   

5. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.

Claude

1. Installeer vereisten (Node.js, uv, Kokoro modellen).
2. Voeg de Kokoro TTS MCP server toe in de mcpServers sectie van Claude.
3. Voeg de JSON-configuratie zoals hierboven in.
4. Sla op en herstart de Claude-omgeving.

Cursor

1. Download de repository en vereiste modelbestanden.
2. Werk cursor.json of een vergelijkbare configuratie bij om de Kokoro TTS MCP server toe te voegen.
3. Kopieer het geleverde JSON-fragment en pas paden aan waar nodig.
4. Sla wijzigingen op en herstart Cursor.

Cline

1. Clone de repository en stel omgevingsvariabelen in.
2. Bewerk de Cline-configuratie, voeg de Kokoro TTS MCP server toe zoals getoond.
3. Sla op en herstart de Cline-client.

API-sleutels beveiligen

Gebruik altijd omgevingsvariabelen om gevoelige informatie zoals AWS-credentials op te slaan. Voorbeeld:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}",
  ...
}

Stel deze variabelen in je systeem of CI-omgeving in; hard-code nooit geheimen in je configuratiebestanden.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-werkstroom, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte de gegevens van je MCP-server in met dit JSON-formaat:

{
  "kokoro-tts-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “kokoro-tts-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar die van jezelf.

Overzicht

Onze mening

Kokoro TTS MCP Server is gericht en praktisch, en biedt een gespecialiseerd hulpmiddel voor tekst-naar-spraak-taken met cloudintegratie. Het mist prompt- en resource-primitieven, maar is open source, goed geconfigureerd en ondersteunt veilige sleutelbeheer. Sampling- en Roots-ondersteuning worden niet vermeld, waardoor geavanceerde agentische mogelijkheden beperkt zijn. Voor TTS-gebruik is het robuust en bruikbaar, hoewel minder uitgebreid dan meer algemene MCP-servers.

MCP-score