ElevenLabs

Serveur officiel ElevenLabs Model Context Protocol (MCP) qui permet d'interagir avec de puissantes API de synthèse vocale et de traitement audio. Ce serveur permet aux clients MCP comme Claude Desktop, Cursor, Windsurf, OpenAI Agents et d'autres de générer de la parole, de cloner des voix, de transcrire de l'audio, et plus encore.

Démarrage rapide avec Claude Desktop

1. Obtenez votre clé API auprès de ElevenLabs. Il existe un niveau gratuit avec 10 000 crédits par mois.
2. Installez uv (gestionnaire de paquets Python), installez avec curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ou consultez le uv dépôt pour d'autres méthodes d'installation.
3. Allez dans Claude > Paramètres > Développeur > Modifier la configuration > claude_desktop_config.json pour inclure ce qui suit :

{
  "mcpServers": {
    "ElevenLabs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["elevenlabs-mcp"],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

Si vous utilisez Windows, vous devrez activer le « Mode développeur » dans Claude Desktop pour utiliser le serveur MCP. Cliquez sur « Aide » dans le menu hamburger en haut à gauche et sélectionnez « Activer le mode développeur ».

Autres clients MCP

Pour d'autres clients comme Cursor et Windsurf, exécutez :

1. pip install elevenlabs-mcp
2. python -m elevenlabs_mcp --api-key={{PUT_YOUR_API_KEY_HERE}} --print pour obtenir la configuration. Collez-la dans le répertoire de configuration approprié spécifié par votre client MCP.

Voilà. Votre client MCP peut désormais interagir avec ElevenLabs via ces outils :

Exemple d'utilisation

⚠️ Avertissement : des crédits ElevenLabs sont nécessaires pour utiliser ces outils.

Essayez de demander à Claude :

• Créez un agent IA qui parle comme un détective de film noir et qui peut répondre à des questions sur les films classiques
• Générez trois variations vocales pour un personnage de dragon ancien et sage, puis je choisirai ma voix préférée pour l'ajouter à ma bibliothèque vocale
• Convertissez cet enregistrement de ma voix pour qu'elle sonne comme un chevalier médiéval
• Créez un paysage sonore d'un orage dans une jungle dense avec des animaux réagissant à la météo
• Transformez ce discours en texte, identifiez les différents locuteurs, puis reconvertissez-le en utilisant des voix uniques pour chaque personne

Fonctionnalités optionnelles

Configuration de la sortie de fichiers

Vous pouvez configurer la façon dont le serveur MCP gère les sorties de fichiers en utilisant ces variables d'environnement dans votre claude_desktop_config.json :

• ELEVENLABS_MCP_BASE_PATH : Spécifiez le chemin de base pour les opérations sur les fichiers (par défaut : ~/Desktop). Ce répertoire est également la limite de sécurité pour les fichiers d'entrée : tout chemin passé à un outil qui lit un fichier local (par exemple speech_to_text, isolate_audio, speech_to_speech, video_to_music, upload_music_for_inpainting) doit se résoudre à l'intérieur de ce répertoire, qu'il soit donné comme chemin absolu ou relatif. Les chemins en dehors — même absolus et précédemment acceptés — sont rejetés. Définissez ceci sur un répertoire qui contient tout ce dont vous avez besoin pour lire ou écrire.
• ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE : Contrôlez comment les fichiers générés sont renvoyés (par défaut : files)

Modes de sortie

La variable d'environnement ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE prend en charge trois modes :

1. files (par défaut) : Enregistrez les fichiers sur le disque et renvoyez les chemins de fichiers

   "env": {
     "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
     "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "files"
   }
   

2. resources : Renvoyez les fichiers en tant que ressources MCP ; les données binaires sont encodées en base64, le texte est renvoyé en texte UTF-8

   "env": {
     "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
     "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "resources"
   }
   

3. both : Enregistrez les fichiers sur le disque ET renvoyez-les en tant que ressources MCP

   "env": {
     "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key",
     "ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE": "both"
   }
   

Avantages du mode ressource :

• Les fichiers sont renvoyés directement dans la réponse MCP sous forme de données encodées en base64
• Aucune entrée/sortie disque requise - utile pour les environnements conteneurisés ou sans serveur
• Les clients MCP peuvent accéder immédiatement au contenu des fichiers sans accès au système de fichiers
• En mode both, les ressources peuvent être récupérées ultérieurement en utilisant le modèle d'URI elevenlabs://filename

Cas d'utilisation :

• files : Flux de travail traditionnels basés sur des fichiers, développement local
• resources : Environnements cloud, clients MCP sans accès au système de fichiers
• both : Scénarios de flexibilité maximale, de mise en cache et de partage de ressources

Clés de résidence des données

Vous pouvez spécifier la région de résidence des données avec la variable d'environnement ELEVENLABS_API_RESIDENCY. Par défaut, elle est définie sur "us".

Remarque : La résidence des données est une fonctionnalité réservée aux entreprises. Consultez la documentation pour plus de détails.

Contribution

Si vous souhaitez contribuer ou exécuter à partir des sources :

1. Clonez le dépôt :

git clone https://github.com/elevenlabs/elevenlabs-mcp
cd elevenlabs-mcp

2. Créez un environnement virtuel et installez les dépendances en utilisant uv :

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"

3. Copiez .env.example vers .env et ajoutez votre clé API ElevenLabs :

cp .env.example .env
# Edit .env and add your API key

4. Exécutez les tests pour vous assurer que tout fonctionne :

./scripts/test.sh
# Or with options
./scripts/test.sh --verbose --fail-fast

5. Installez le serveur dans Claude Desktop : mcp install elevenlabs_mcp/server.py

6. Déboguez et testez localement avec MCP Inspector : mcp dev elevenlabs_mcp/server.py

Dépannage

Les journaux lors de l'exécution avec Claude Desktop se trouvent à :

• Windows : %APPDATA%\Claude\logs\mcp-server-elevenlabs.log
• macOS : ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-elevenlabs.log

Délais d'attente lors de l'utilisation de certains outils

Certaines opérations de l'API ElevenLabs, comme la conception vocale et l'isolation audio, peuvent prendre beaucoup de temps à se résoudre. Lorsque vous utilisez l'inspecteur MCP en mode développement, vous pouvez obtenir des erreurs de délai d'attente même si l'outil a accompli sa tâche prévue.

Cela ne devrait pas se produire lors de l'utilisation d'un client comme Claude.

MCP ElevenLabs : spawn uvx ENOENT

Si vous rencontrez l'erreur « MCP ElevenLabs : spawn uvx ENOENT », confirmez son chemin absolu en exécutant cette commande dans votre terminal :

which uvx

Une fois que vous avez obtenu le chemin absolu (par exemple, /usr/local/bin/uvx), mettez à jour votre configuration pour utiliser ce chemin (par exemple, "command": "/usr/local/bin/uvx"). Cela garantit que le bon exécutable est référencé.