MCP Tts Server

🚀 MCP テキスト読み上げサーバー

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）フレームワークに基づいて構築された、多機能なテキスト読み上げ（TTS）サーバーです。統一されたインターフェースを通じて、複数のTTSエンジンにアクセスできます。

1. Kokoro TTS - 高品質のローカルTTSエンジン
2. OpenAI TTS - OpenAIのAPIを通じたクラウドベースのTTSサービス

✨ 主な機能

• 🌐 複数のTTSエンジンを1つのサーバーで統合
• 🎧 リアルタイムの音声ストリーミング再生
• 🔄 MCPプロトコルをサポートし、Claudeや他のLLMとシームレスに統合
• 🎛️ 両エンジンで設定可能な音声選択
• 💬 自然言語指令による音声カスタマイズ（OpenAI）
• ⚡ 両エンジンで再生速度を調整可能
• 🛑 再生制御（音声の停止とキューのクリアをサポート）

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10以上
• uvパッケージマネージャー
• 有効なOpenAI APIキー（OpenAI TTSを使用する場合）

インストール手順

1. 以下のコマンドを使用してリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/your-repository.git
cd your-repository

2. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

3. 必要に応じて、.envファイルを以下のように設定します。

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

4. サーバーを起動します。

uv run python tts_mcp.py

📚 ドキュメント

設定に関する説明

• your_api_key_hereを実際のOpenAI APIキーに置き換えてください。
• Python環境が最低バージョン要件（3.10以上）を満たしていることを確認してください。

Claude Desktopとの統合

このサーバーは、Claude Desktopや他のMCPプロトコルをサポートするアプリケーションと連携するように設計されています。追加の設定は必要ありません。

MCP関数定義

tts_mcp.py

tts_main()

• 入力パラメータ：text（読み上げるテキスト）、voice（音声の選択、デフォルトは"default"）
• 以下のコマンドパラメータをサポート：
  • --af-synthesis: ファイルを使用して音声を生成
  • --stream: 音声ストリーミング再生を有効化

tts_streaming()

• OpenAIベースのリアルタイムTTS機能を実装し、複数の言語と音声スタイルをサポートします。

直接使用する方法

サーバーの起動

# uvランタイム環境マネージャーを使用して起動
uv run python tts_mcp.py

# または、Kokoroのみの簡易版を使用
uv run python simple_tts_mcp.py

このコマンドでMCPサーバーが起動し、接続と使用が可能になります。

利用可能な音声

Kokoro TTS

• デフォルト音声：af_heart

OpenAI TTS

• 利用可能な音声：alloy, ash, ballad, coral, echo, fable, onyx, nova, sage, shimmer
• デフォルトモデル：gpt-4o-mini-tts

開発とテスト

ローカルデバッグ

fastmcp dev ./tts_mcp.py

このコマンドでMCPインスペクター画面が起動し、開発者がサーバー機能をテストしやすくなります。

トラブルシューティング

問題が発生した場合は、以下の一般的な解決策を参考にしてください。

1. 音声出力がない場合：システムの音声設定を確認してください。
2. OpenAI TTSが失敗する場合：APIキーが有効で、TTSの使用権限を持っていることを確認してください。
3. サーバーが見つからない場合：MCPサーバーがMCPホストに正しく登録されていることを確認してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache License 2.0に準拠しています。詳細な条項はLICENSEファイルを参照してください。

貢献ガイド

貢献を歓迎します！自由にPull Requestを送信してください。