ElevenLabs

आधिकारिक ElevenLabs मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर जो शक्तिशाली टेक्स्ट टू स्पीच और ऑडियो प्रोसेसिंग API के साथ इंटरैक्शन सक्षम करता है। यह सर्वर Claude Desktop, Cursor, Windsurf, OpenAI Agents और अन्य जैसे MCP क्लाइंट्स को स्पीच जनरेट करने, आवाज़ों की नकल करने, ऑडियो ट्रांसक्राइब करने और बहुत कुछ करने की अनुमति देता है।

Claude Desktop के साथ त्वरित शुरुआत

1. ElevenLabs से अपनी API कुंजी प्राप्त करें। एक मुफ्त स्तर है जिसमें प्रति माह 10k क्रेडिट मिलते हैं।
2. uv (Python पैकेज मैनेजर) इंस्टॉल करें, curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh के साथ इंस्टॉल करें या अतिरिक्त इंस्टॉल विधियों के लिए uv repo देखें।
3. Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json पर जाएं और निम्नलिखित शामिल करें:

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

यदि आप Windows का उपयोग कर रहे हैं, तो MCP सर्वर का उपयोग करने के लिए आपको Claude Desktop में "Developer Mode" सक्षम करना होगा। ऊपर बाईं ओर हैमबर्गर मेनू में "Help" पर क्लिक करें और "Enable Developer Mode" चुनें।

अन्य MCP क्लाइंट

Cursor और Windsurf जैसे अन्य क्लाइंट्स के लिए, चलाएं:

1. pip install elevenlabs-mcp
2. कॉन्फ़िगरेशन प्राप्त करने के लिए python -m elevenlabs_mcp --api-key={{PUT_YOUR_API_KEY_HERE}} --print। इसे अपने MCP क्लाइंट द्वारा निर्दिष्ट उपयुक्त कॉन्फ़िगरेशन निर्देशिका में पेस्ट करें।

बस इतना ही। आपका MCP क्लाइंट अब इन उपकरणों के माध्यम से ElevenLabs के साथ इंटरैक्ट कर सकता है:

उदाहरण उपयोग

⚠️ चेतावनी: इन उपकरणों का उपयोग करने के लिए ElevenLabs क्रेडिट की आवश्यकता होती है।

Claude से पूछने का प्रयास करें:

• "एक AI एजेंट बनाएं जो एक फिल्म नोयर जासूस की तरह बोलता है और क्लासिक फिल्मों के बारे में सवालों के जवाब दे सकता है"
• "एक बुद्धिमान, प्राचीन ड्रैगन चरित्र के लिए तीन आवाज़ विविधताएं उत्पन्न करें, फिर मैं अपनी आवाज़ लाइब्रेरी में जोड़ने के लिए अपनी पसंदीदा आवाज़ चुनूंगा"
• "मेरी आवाज़ की इस रिकॉर्डिंग को एक मध्ययुगीन शूरवीर की तरह ध्वनि में बदलें"
• "मौसम पर प्रतिक्रिया करने वाले जानवरों के साथ घने जंगल में एक आंधी का ध्वनि परिदृश्य बनाएं"
• "इस भाषण को टेक्स्ट में बदलें, विभिन्न वक्ताओं की पहचान करें, फिर प्रत्येक व्यक्ति के लिए अद्वितीय आवाज़ों का उपयोग करके इसे वापस बदलें"

वैकल्पिक सुविधाएं

फ़ाइल आउटपुट कॉन्फ़िगरेशन

आप अपने claude_desktop_config.json में इन पर्यावरण चर का उपयोग करके कॉन्फ़िगर कर सकते हैं कि MCP सर्वर फ़ाइल आउटपुट को कैसे संभालता है:

• ELEVENLABS_MCP_BASE_PATH: सापेक्ष पथों के साथ फ़ाइल संचालन के लिए आधार पथ निर्दिष्ट करें (डिफ़ॉल्ट: ~/Desktop)
• ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE: नियंत्रित करें कि उत्पन्न फ़ाइलें कैसे लौटाई जाती हैं (डिफ़ॉल्ट: files)

आउटपुट मोड

ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE पर्यावरण चर तीन मोड का समर्थन करता है:

1. files (डिफ़ॉल्ट): फ़ाइलों को डिस्क पर सहेजें और फ़ाइल पथ लौटाएं

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

2. resources: फ़ाइलों को MCP संसाधनों के रूप में लौटाएं; बाइनरी डेटा base64-एन्कोडेड है, टेक्स्ट UTF-8 टेक्स्ट के रूप में लौटाया जाता है

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

3. both: फ़ाइलों को डिस्क पर सहेजें और MCP संसाधनों के रूप में लौटाएं

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

संसाधन मोड लाभ:

• फ़ाइलें सीधे MCP प्रतिक्रिया में base64-एन्कोडेड डेटा के रूप में लौटाई जाती हैं
• कोई डिस्क I/O आवश्यक नहीं - कंटेनरीकृत या सर्वर रहित वातावरण के लिए उपयोगी
• MCP क्लाइंट फ़ाइल सिस्टम एक्सेस के बिना तुरंत फ़ाइल सामग्री तक पहुंच सकते हैं
• both मोड में, संसाधनों को बाद में elevenlabs://filename URI पैटर्न का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है

उपयोग के मामले:

• files: पारंपरिक फ़ाइल-आधारित वर्कफ़्लो, स्थानीय विकास
• resources: क्लाउड वातावरण, फ़ाइल सिस्टम एक्सेस के बिना MCP क्लाइंट
• both: अधिकतम लचीलापन, कैशिंग और संसाधन साझाकरण परिदृश्य

डेटा रेजीडेंसी कुंजियाँ

आप ELEVENLABS_API_RESIDENCY पर्यावरण चर के साथ डेटा रेजीडेंसी क्षेत्र निर्दिष्ट कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट "us" है।

नोट: डेटा रेजीडेंसी केवल एक एंटरप्राइज़ सुविधा है। अधिक विवरण के लिए दस्तावेज़ देखें।

योगदान

यदि आप योगदान करना चाहते हैं या स्रोत से चलाना चाहते हैं:

1. रिपॉजिटरी क्लोन करें:

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

2. एक वर्चुअल वातावरण बनाएं और uv का उपयोग करके निर्भरताएं इंस्टॉल करें:

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

3. .env.example को .env में कॉपी करें और अपनी ElevenLabs API कुंजी जोड़ें:

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

4. सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण चलाएं कि सब कुछ काम कर रहा है:

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

5. Claude Desktop में सर्वर इंस्टॉल करें: mcp install elevenlabs_mcp/server.py

6. MCP Inspector के साथ स्थानीय रूप से डिबग और परीक्षण करें: mcp dev elevenlabs_mcp/server.py

समस्या निवारण

Claude Desktop के साथ चलने पर लॉग यहां पाए जा सकते हैं:

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

कुछ उपकरणों का उपयोग करते समय टाइमआउट

कुछ ElevenLabs API संचालन, जैसे आवाज़ डिज़ाइन और ऑडियो आइसोलेशन, हल होने में लंबा समय ले सकते हैं। डेव मोड में MCP इंस्पेक्टर का उपयोग करते समय, उपकरण अपने इच्छित कार्य को पूरा करने के बावजूद आपको टाइमआउट त्रुटियां मिल सकती हैं।

Claude जैसे क्लाइंट का उपयोग करते समय ऐसा नहीं होना चाहिए।

MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT

यदि आपको "MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT" त्रुटि का सामना करना पड़ता है, तो अपने टर्मिनल में यह कमांड चलाकर इसके पूर्ण पथ की पुष्टि करें:

which uvx

एक बार जब आप पूर्ण पथ प्राप्त कर लेते हैं (जैसे, /usr/local/bin/uvx), तो उस पथ का उपयोग करने के लिए अपना कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करें (जैसे, "command": "/usr/local/bin/uvx")। यह सुनिश्चित करता है कि सही निष्पादन योग्य संदर्भित है।