ElevenLabs

官方的 ElevenLabs 模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）服务器，支持与强大的文本转语音和音频处理 API 进行交互。该服务器允许 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、OpenAI Agents 等）生成语音、克隆声音、转录音频等。

使用 Claude Desktop 快速入门

1. 从 ElevenLabs 获取你的 API 密钥。有每月 10k 积分的免费套餐。
2. 安装 uv（Python 包管理器），使用 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 安装，或参阅 uv 仓库 了解其他安装方法。
3. 前往 Claude > 设置 > 开发者 > 编辑配置 > claude_desktop_config.json，包含以下内容：

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

如果你使用的是 Windows，则需要先在 Claude Desktop 中启用"开发者模式"才能使用 MCP 服务器。点击左上角汉堡菜单中的"帮助"，然后选择"启用开发者模式"。

其他 MCP 客户端

对于 Cursor 和 Windsurf 等其他客户端，请运行：

1. pip install elevenlabs-mcp
2. python -m elevenlabs_mcp --api-key={{PUT_YOUR_API_KEY_HERE}} --print 以获取配置。将其粘贴到你的 MCP 客户端指定的相应配置目录中。

就这样。你的 MCP 客户端现在可以通过这些工具与 ElevenLabs 交互：

使用示例

⚠️ 警告：使用这些工具需要 ElevenLabs 积分。

试试让 Claude 执行以下操作：

• "创建一个说话风格像黑色电影侦探、并能回答经典电影问题的 AI 代理"
• "为一个睿智的远古巨龙角色生成三种声音变体，然后我会选择最喜欢的声音加入我的声音库"
• "将这段我的录音转换成中世纪骑士的声音"
• "创建一片茂密丛林中雷暴天气的音景，动物们对天气做出反应"
• "将这段语音转换为文本，识别不同的说话人，然后为每个人使用独特的声音将其转换回来"

可选功能

文件输出配置

你可以使用 claude_desktop_config.json 中的以下环境变量来配置 MCP 服务器如何处理文件输出：

• ELEVENLABS_MCP_BASE_PATH：指定文件操作的基础路径（默认值：~/Desktop）。该目录同时也是输入文件的安全边界：任何传递给读取本地文件的工具（例如 speech_to_text、isolate_audio、speech_to_speech、video_to_music、upload_music_for_inpainting）的路径都必须解析到该目录内，无论是绝对路径还是相对路径。该目录之外的路径——即使是绝对路径且之前被接受过——都会被拒绝。请将其设置为包含你需要读取或写入的所有内容的目录。
• ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE：控制生成文件的返回方式（默认值：files）

输出模式

ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE 环境变量支持三种模式：

1. files（默认）：将文件保存到磁盘并返回文件路径

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

2. resources：将文件作为 MCP 资源返回；二进制数据以 base64 编码，文本以 UTF-8 文本返回

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

3. both：将文件保存到磁盘并同时作为 MCP 资源返回

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

资源模式的优势：

• 文件以 base64 编码数据的形式直接包含在 MCP 响应中返回
• 无需磁盘 I/O——适用于容器化或无服务器环境
• MCP 客户端无需文件系统访问权限即可立即获取文件内容
• 在 both 模式下，可以稍后使用 elevenlabs://filename URI 模式获取资源

使用场景：

• files：传统的基于文件的工作流、本地开发
• resources：云环境、无文件系统访问权限的 MCP 客户端
• both：最大灵活性、缓存和资源共享场景

数据驻留密钥

你可以通过 ELEVENLABS_API_RESIDENCY 环境变量指定数据驻留区域。默认值为 "us"。

注意： 数据驻留是仅限企业版的功能。有关更多详细信息，请参阅文档。

贡献

如果你想贡献代码或从源码运行：

1. 克隆仓库：

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

2. 创建虚拟环境并使用 uv 安装依赖：

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

3. 将 .env.example 复制到 .env，然后添加你的 ElevenLabs API 密钥：

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

4. 运行测试以确保一切正常：

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

5. 在 Claude Desktop 中安装服务器：mcp install elevenlabs_mcp/server.py

6. 使用 MCP Inspector 进行本地调试和测试：mcp dev elevenlabs_mcp/server.py

故障排查

与 Claude Desktop 一起运行时的日志可在以下位置找到：

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

使用某些工具时出现超时

某些 ElevenLabs API 操作（如声音设计和音频隔离）可能需要较长时间才能完成。在开发模式下使用 MCP inspector 时，即使工具已完成预期任务，你仍可能会遇到超时错误。

在使用 Claude 这样的客户端时，这不应发生。

MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT

如果你遇到错误 "MCP ElevenLabs: spawn uvx ENOENT"，请在终端中运行以下命令以确认其绝对路径：

which uvx

获取绝对路径后（例如 /usr/local/bin/uvx），更新你的配置以使用该路径（例如 "command": "/usr/local/bin/uvx"）。这可以确保引用正确的可执行文件。