ElevenLabs

Güçlü Metin Okuma ve ses işleme API'leriyle etkileşim sağlayan resmi ElevenLabs Model Context Protocol (MCP) sunucusu. Bu sunucu, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, OpenAI Agents ve diğerleri gibi MCP istemcilerinin konuşma üretmesine, ses klonlamasına, sesi metne dönüştürmesine ve daha fazlasına olanak tanır.

Claude Desktop ile Hızlı Başlangıç

1. API anahtarınızı ElevenLabs adresinden alın. Aylık 10 bin kredi içeren ücretsiz bir katman mevcuttur.
2. uv (Python paket yöneticisi) yükleyin, curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ile kurun veya ek kurulum yöntemleri için uv deposuna bakın.
3. Claude > Ayarlar > Geliştirici > Yapılandırmayı Düzenle > claude_desktop_config.json yolunu izleyerek aşağıdakini ekleyin:

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

Windows kullanıyorsanız, MCP sunucusunu kullanmak için Claude Desktop'ta "Geliştirici Modu"nu etkinleştirmeniz gerekir. Sol üstteki hamburger menüsünde "Yardım"a tıklayın ve "Geliştirici Modunu Etkinleştir"i seçin.

Diğer MCP istemcileri

Cursor ve Windsurf gibi diğer istemciler için şunu çalıştırın:

1. pip install elevenlabs-mcp
2. python -m elevenlabs_mcp --api-key={{PUT_YOUR_API_KEY_HERE}} --print yapılandırmayı almak için. Bunu MCP istemciniz tarafından belirtilen uygun yapılandırma dizinine yapıştırın.

Hepsi bu kadar. MCP istemciniz artık şu araçlar aracılığıyla ElevenLabs ile etkileşime girebilir:

Örnek kullanım

⚠️ Uyarı: Bu araçları kullanmak için ElevenLabs kredileri gereklidir.

Claude'a şunları sormayı deneyin:

• "Bir kara film dedektifi gibi konuşan ve klasik filmler hakkında soruları yanıtlayabilen bir yapay zeka ajanı oluştur"
• "Bilge, yaşlı bir ejderha karakteri için üç ses varyasyonu üret, sonra ses kütüphaneme eklemek için en sevdiğim sesi seçeceğim"
• "Kendi sesimin bu kaydını bir ortaçağ şövalyesi gibi ses verecek şekilde dönüştür"
• "Yoğun bir ormanda, havaya tepki veren hayvanlarla birlikte bir gök gürültülü fırtına ses manzarası oluştur"
• "Bu konuşmayı metne dönüştür, farklı konuşmacıları tanımla, sonra her kişi için benzersiz sesler kullanarak tekrar sese dönüştür"

İsteğe bağlı özellikler

Dosya Çıktı Yapılandırması

MCP sunucusunun dosya çıktılarını nasıl işleyeceğini, claude_desktop_config.json dosyanızdaki şu ortam değişkenlerini kullanarak yapılandırabilirsiniz:

• ELEVENLABS_MCP_BASE_PATH: Göreli yollarla dosya işlemleri için temel yolu belirtin (varsayılan: ~/Desktop)
• ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE: Oluşturulan dosyaların nasıl döndürüleceğini kontrol edin (varsayılan: files)

Çıktı Modları

ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE ortam değişkeni üç modu destekler:

1. files (varsayılan): Dosyaları diske kaydeder ve dosya yollarını döndürür

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

2. resources: Dosyaları MCP kaynakları olarak döndürür; ikili veri base64 kodlu, metin UTF-8 metin olarak döndürülür

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

3. both: Dosyaları diske kaydeder VE MCP kaynakları olarak döndürür

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

Kaynak Modu Avantajları:

• Dosyalar MCP yanıtında doğrudan base64 kodlu veri olarak döndürülür
• Disk G/Ç gerekmez - konteynerli veya sunucusuz ortamlar için kullanışlıdır
• MCP istemcileri dosya içeriğine dosya sistemi erişimi olmadan hemen erişebilir
• both modunda, kaynaklar daha sonra elevenlabs://filename URI deseni kullanılarak alınabilir

Kullanım Durumları:

• files: Geleneksel dosya tabanlı iş akışları, yerel geliştirme
• resources: Bulut ortamları, dosya sistemi erişimi olmayan MCP istemcileri
• both: Maksimum esneklik, önbellekleme ve kaynak paylaşım senaryoları

Veri ikamet anahtarları

Veri ikamet bölgesini ELEVENLABS_API_RESIDENCY ortam değişkeni ile belirtebilirsiniz. Varsayılan: "us".

Not: Veri ikameti yalnızca kurumsal bir özelliktir. Daha fazla ayrıntı için belgelere bakın.

Katkıda Bulunma

Katkıda bulunmak veya kaynaktan çalıştırmak isterseniz:

1. Depoyu klonlayın:

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

2. Sanal bir ortam oluşturun ve bağımlılıkları uv kullanarak yükleyin:

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

3. .env.example dosyasını .env olarak kopyalayın ve ElevenLabs API anahtarınızı ekleyin:

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

4. Her şeyin çalıştığından emin olmak için testleri çalıştırın:

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

5. Sunucuyu Claude Desktop'a yükleyin: mcp install elevenlabs_mcp/server.py

6. MCP Inspector ile yerel olarak hata ayıklayın ve test edin: mcp dev elevenlabs_mcp/server.py

Sorun Giderme

Claude Desktop ile çalışırken günlükler şurada bulunabilir:

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

Belirli araçları kullanırken zaman aşımları

Ses tasarımı ve ses yalıtımı gibi bazı ElevenLabs API işlemlerinin tamamlanması uzun sürebilir. Geliştirme modunda MCP inspector kullanırken, araç amaçlanan görevini tamamlasa bile zaman aşımı hataları alabilirsiniz.

Bu durum Claude gibi bir istemci kullanırken meydana gelmemelidir.

MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT

"MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT" hatasıyla karşılaşırsanız, terminalinizde şu komutu çalıştırarak mutlak yolunu doğrulayın:

which uvx

Mutlak yolu aldıktan sonra (örn. /usr/local/bin/uvx), yapılandırmanızı bu yolu kullanacak şekilde güncelleyin (örn. "command": "/usr/local/bin/uvx"). Bu, doğru yürütülebilir dosyaya başvurulmasını sağlar.