Resemble

🚀 Resemble AIを使用した音声生成サーバー

Resemble AIの音声生成サーバーを使用すると、Cursor AIやClaude Desktopとの統合を含むさまざまな方法でプロジェクトに接続できます。このドキュメントでは、設定、実行、統合の手順を案内します。

🚀 クイックスタート

この音声生成サーバーを使用することで、Resemble AIの音声合成機能をプロジェクトに簡単に組み込むことができます。以下の手順に従って、サーバーのセットアップ、実行、および他のアプリケーションとの統合を行いましょう。

📦 インストール

仮想環境の作成（推奨）

互換性を確保するために、このプロジェクト用の独立したPython環境を作成します。

python -m venv mcp-venv
source mcp-venv/bin/activate  # Windowsでは `mcp-venv\Scripts\activate` を使用

依存関係のインストール

アクティブな環境で必要なパッケージをインストールします。

pip install uvicorn fastapi python-dotenv requests pydantic httpx sse-starlette
pip install git+https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk.git

🔧 環境変数の設定

サンプル環境ファイルをコピーして編集します。

cp .env.example .env

.env ファイルにResemble AIのAPIキーを追加します。

RESEMBLE_API_KEY=your_api_key_here

オプション：オーディオ出力設定をカスタマイズします。

OUTPUT_DIR=./output
AUDIO_FORMAT=mp3

出力ディレクトリを作成します。

mkdir -p output

💻 サーバーの実行

新しいCLIツールを使用して、複数の実装方法をサポートするサーバーを実行します。

# 環境をアクティブ化する（まだアクティブ化されていない場合）
conda activate resemble-mcp
# または
source venv/bin/activate

# MCP SDKを使用した実装（推奨）
python -m src.cli --implementation mcp --port 8083

# その他の実装：
# HTTP API実装
python -m src.cli --implementation http --port 8083
# 直接API実装
python -m src.cli --implementation direct --port 8083
# Resemble SDK実装
python -m src.cli --implementation sdk --port 8083

📚 統合方法

Cursor AIへの統合

Cursorでは、SSEインターフェースを介してResemble AIの音声生成サーバーとやり取りします。

1. Cursorの設定 -> AI -> MCPサーバーを開きます。
2. 「サーバーを追加」をクリックし、SSE URLを入力します：http://localhost:8083/sse（必要に応じてポートを調整）。

Claude Desktopへの統合

Claude DesktopでMCPサーバーを設定します。 claudia.json ファイルを編集し、以下の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "resemble-ai": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.cli", "--implementation", "mcp"],
      "env": {
        "RESEMBLE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

📚 ツールドキュメント

list_voices

Resemble AIのすべての利用可能な音声モデルをリストします。 パラメータ： なし
戻り値：

• voices：音声モデルのID、名前、性別、言語、アクセント、および説明を含むリスト。

generate_tts

テキストから音声を生成します。 パラメータ：

• text: 音声に変換するテキスト。
• voice_id: ターゲットの音声モデルのID（list_voices で取得）。
• output_path: 生成されたオーディオファイルを保存するパス。

戻り値： オーディオファイルが指定されたパスに保存されます。

💻 使用例

音声の生成

python -m src.cli generate-tts "This is a test." --voice_id your_voice_id --output_path output/audio.mp3

音声のリスト表示

python -m src.cli list-voices

⚠️ 注意事項

⚠️ 重要提示

1. Pythonバージョン要件： MCPパッケージはPython 3.10以上が必要です。
2. APIキーのセキュリティ： Resemble APIキーを安全に保管し、漏洩を防いでください。
3. ポートの競合： 8083ポートが使用中の場合は、他のポートを試してください。

📚 よくある質問

質問1：音声IDをどのように取得できますか？

list_voices コマンドを使用して、利用可能な音声モデルのリストを取得します。

python -m src.cli list-voices

質問2：オーディオ形式をどのように処理しますか？

.env ファイルで出力形式（例：mp3 または wav）を設定します。

まとめ

このドキュメントを通じて、Resemble AIの音声生成サーバーをプロジェクトに簡単に統合し、Cursor AIやClaude Desktopとシームレスに連携できるようになりました。