elevenlabs/elevenlabs-mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 클라이언트(예: Claude Desktop, Cursor, Windsurf)가 ElevenLabs의 오디오 API에 직접 접근할 수 있도록 해주는 Model Context Protocol (MCP) 서버를 제공합니다. LLM과 프로페셔널 수준의 텍스트-to-음성, 음성 클로닝, 오디오 처리 도구 사이의 격차를 메우며, AI 에이전트가 음성 생성 및 오디오 파일 조작을 가능하게 합니다.

작동 방식

서버는 ElevenLabs API 기능을 MCP 호환 클라이언트에게 도구로 노출하는 미들웨어 역할을 합니다. API 키로 구성된 후, AI 클라이언트는 특정 함수를 호출하여 음성 생성, 오디오 음성 인식, 음성 클로닝 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 생성된 오디오 파일을 처리하는 데 세 가지 다른 출력 모드를 지원합니다: 로컬 디스크에 저장하기, base64 인코딩된 MCP 리소스로 반환하기, 또는 둘 다 수행하기.

대상 사용자

AI 에이전트 워크플로우나 IDE에 고품질 음성 합성 및 오디오 조작 기능을 통합하고자 하는 개발자 및 AI 고급 사용자입니다.

주요 특징

• 광범위한 클라이언트 지원: Claude Desktop, Cursor, Windsurf, OpenAI Agents와 호환됩니다.
• 다양한 오디오 기능: 텍스트-to-음성, 음성 클로닝, 음성-to-텍스트 인식, 사운드스케이프 생성을 지원합니다.
• 유연한 파일 처리: 로컬 또는 클라우드 기반 환경에 맞게 파일, 리소스, 또는 둘 다를 출력할 수 있도록 구성 가능한 출력 모드를 제공합니다.
• 보안 경계: 특정 디렉터리 내에서만 파일 작업이 가능하도록 기본 경로 설정을 구현합니다.