Geliştiriciler, metinden sese (TTS) ve ses işleme gibi gelişmiş hizmetlerle entegrasyonu basitleştiren araçlar arayışındadır. ElevenLabs MCP sunucusu, yapay zeka modelleri ile ElevenLabs'in güçlü API'si arasında kusursuz etkileşim sağlayan sağlam bir çözüm olarak öne çıkıyor. Model Kontrol Protokolü (MCP) ile tasarlanan bu sunucu, geliştiricilerin uygulamalarında doğrudan gerçekçi konuşma üretme veya sesleri klonlama gibi son teknoloji ses yeteneklerinden yararlanmasını sağlar. İster sesli ajanlar oluşturuyor, ister ses görevlerini otomatikleştiriyor veya kullanıcı deneyimlerini geliştiriyor olun, ElevenLabs MCP sunucusu ölçeklenebilir ve verimli bir platform sunar.
ElevenLabs MCP Sunucusuna Giriş
ElevenLabs MCP sunucusu, yapay zeka modellerini Model Kontrol Protokolü (MCP) aracılığıyla ElevenLabs'in API'sine bağlayan açık kaynaklı bir sunucu uygulamasıdır. Anthropic tarafından geliştirilen MCP, yapay zeka sistemleri ile harici hizmetler arasında güvenli iletişimi kolaylaştırır. Burada, ElevenLabs MCP sunucusu bir köprü görevi görerek Claude veya Cursor gibi modellerin ElevenLabs'in gelişmiş TTS, ses klonlama ve ses işleme özelliklerinden yararlanmasını sağlar.
Neden ElevenLabs MCP sunucusu kullanmalısınız? İlk olarak, ses üretimini basitleştirir. Geliştiriciler, metin istemlerinden doğal sesli konuşmalar oluşturabilirler. İkincisi, kişiselleştirilmiş ses çıkışlarını sağlayan ses klonlamayı destekler. Üçüncüsü, otomatik çağrı merkezleri, podcast araçları veya etkileşimli oyunlar gibi çeşitli uygulamalar için ideal hale getiren transkripsiyon ve gelişmiş ses manipülasyonu sunar. Bu sunucuyu entegre ederek, karmaşık API yönetimi olmadan bir dizi ses aracının kilidini açarsınız.
Ardından, sunucuyu sisteminizde çalıştırmak için kurulum sürecini inceleyeceğiz.
ElevenLabs MCP Sunucusunu Kurma
ElevenLabs MCP sunucusunu kullanmaya başlamadan önce, onu doğru bir şekilde kurmanız gerekir. Neyse ki, önkoşulları karşılıyorsanız ve bu adımları izliyorsanız süreç basittir.
Önkoşullar
Şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:
- Python 3.8+: Sunucu Python'a bağlıdır, bu nedenle uyumlu bir sürüm yükleyin.
- ElevenLabs API Anahtarı: API kimlik doğrulaması için anahtarınızı almak üzere ElevenLabs'e kaydolun.
- uv (İsteğe Bağlı): Bu Python paket yöneticisi, bağımlılık kurulumunu basitleştirir. Şununla yükleyin:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Kurulum Adımları
Depoyu Klonlayın
GitHub'dan kaynak kodunu indirerek başlayın. Terminalinizi açın ve şunu çalıştırın:
git clone https://github.com/elevenlabs/elevenlabs-mcp.git
cd elevenlabs-mcp
Bağımlılıkları Yükleyinuv ile gerekli paketleri zahmetsizce yükleyin:
uv sync
Alternatif olarak, pip kullanın:
pip install -r requirements.txt
API Anahtarını Ayarlayın
Sunucunun ElevenLabs API anahtarınıza ihtiyacı vardır. Bunu iki şekilde yapılandırabilirsiniz:
- Ortam Değişkeni: Kabuğunuza ekleyin:
export ELEVENLABS_API_KEY="your-api-key-here"
- Komut Satırı: Sunucuyu başlatırken geçirin (aşağıda gösterilmiştir).
Sunucuyu Başlatın
Sunucuyu uv ile çalıştırın:
uv run elevenlabs_mcp --api-key=your-api-key-here
Ortam değişkenini ayarladıysanız, --api-key bayrağını atlayın:
uv run elevenlabs_mcp
Başlatıldıktan sonra, sunucu varsayılan olarak 8000 numaralı portu dinler. Artık onu daha fazla yapılandırmaya veya bir yapay zeka modelini bağlamaya hazırsınız.
ElevenLabs MCP Sunucusunu Yapılandırma
Kurulumdan sonra, ElevenLabs MCP sunucusunu ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde yapılandırın. Sunucu, komut satırı seçenekleri, ortam değişkenleri veya bir yapılandırma dosyası aracılığıyla esneklik sunar.
Temel Yapılandırma Seçenekleri
Sunucuyu bu parametrelerle özelleştirin:
--api-key: ElevenLabs API anahtarınız (veyaELEVENLABS_API_KEYkullanın).--port: Dinleme portunu ayarlayın (varsayılan: 8000).--host: Ana bilgisayar adresini tanımlayın (varsayılan: 127.0.0.1).--log-level: Günlük kaydı ayrıntı düzeyini ayarlayın (örneğin, DEBUG, INFO).
Tüm seçenekleri görmek için şunu çalıştırın:
uv run elevenlabs_mcp --help
Bir Yapılandırma Dosyası Kullanma
Karmaşık kurulumlar için bir JSON dosyası kullanın. config.json oluşturun:
{
"api_key": "your-api-key-here",
"port": 8000,
"host": "127.0.0.1",
"log_level": "INFO"
}
Ardından sunucuyu başlatın:
uv run elevenlabs_mcp --config=config.json
Bu yöntem, birden fazla ortamı yönetmek için parlar. Yapılandırma tamamlandığında, entegrasyonu keşfedelim.
ElevenLabs MCP Sunucusunu Yapay Zeka Modelleriyle Entegre Etme
ElevenLabs MCP sunucusu, yapay zeka modelleriyle eşleştirildiğinde mükemmel sonuç verir. Claude veya Cursor gibi araçları bağlayarak, doğal dil odaklı ses görevlerini etkinleştirirsiniz.
Claude Desktop ile Entegrasyon
Claude Desktop'u bağlamak için şu adımları izleyin:
Geliştirici Modunu Etkinleştirin
- Claude Desktop'u açın.
- Hamburger menüsü > Yardım > Geliştirici Modunu Etkinleştir'e gidin.
MCP Ayarlarını Yapılandırın
- Claude > Ayarlar > Geliştirici > Yapılandırmayı Düzenle'ye gidin.
claude_desktop_config.jsondosyasını güncelleyin:
{
"mcpServers": {
"ElevenLabs": {
"command": "uvx",
"args": ["elevenlabs-mcp"],
"env": {
"ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
Claude'u Yeniden Başlatın
Claude Desktop'u kapatıp yeniden açın. Şimdi, "ElevenLabs ile 'Test mesajı' konuşmasını oluştur." gibi istemler yayınlayın.
Diğer MCP İstemcileri
Özel istemciler için, bunları sunucunun URL'sine (örneğin, http://127.0.0.1:8000) isabet edecek şekilde yapılandırın. Gerekirse uygun kimlik doğrulamasını sağlayın. Bu esneklik, sunucuyu çeşitli iş akışlarına uyarlanabilir hale getirir.
Metinden Sese Dönüştürme için ElevenLabs MCP Sunucusunu Kullanma
ElevenLabs MCP sunucusunun temel bir özelliği, metinden sese yeteneğidir. İşte onu etkili bir şekilde nasıl kullanacağınız:
Temel Konuşma Oluşturma
Bağlı bir yapay zeka modeli ile bir istem gönderin:
- İstem: "Ses 'Brian' kullanılarak 'Merhaba, hoş geldiniz!' konuşmasını oluştur."
- Sonuç: Sunucu bunu işler ve ses döndürür.
MCP sunucusu, sahne arkasında API çağrısını işleyerek çıktıyı sorunsuz bir şekilde sunar.
Konuşmayı Özelleştirme
Çıktıyı bu seçeneklerle uyarlayın:
- Ses: ElevenLabs'in kitaplığından veya klonlanmış bir sesten seçim yapın.
- Model: Kalite veya hız için bir TTS modeli seçin.
- Kararlılık/Benzerlik: Klonlanmış sesleri ince ayar yapın.
Örnek istem:
- "Yüksek kararlılıkla 'Emma' sesi kullanılarak 'Hizmet güncellemesi.' konuşmasını oluştur."
Bu özelleştirme, sesinizin projenizin tonuna uymasını sağlar.
ElevenLabs MCP Sunucusunun Gelişmiş Özellikleri
TTS'nin ötesinde, ElevenLabs MCP sunucusu gelişmiş işlevsellik sunar. Temel özellikleri inceleyelim.
Ses Klonlama
Benzersiz uygulamalar için bir sesi klonlayın:
- Örnekleri Toplayın: Hedef sesin net sesini toplayın.
- İstek Gönderin: "Bir sesi [sample1.wav, sample2.wav] ile klonla."
- Kullanın: TTS istemlerinde klonlanmış ses kimliğine başvurun.
Bu, markalaşma veya karakter oluşturma için mükemmeldir.
Ses Transkripsiyonu
Sesleri zahmetsizce dönüştürün:
- İstem: "[meeting.mp3]'ü transkript et."
- Çıktı: Sunucu metni döndürür.
Bunu notlar, altyazılar veya içerik analizi için kullanın.
Uzun Süren Görevler
Ses tasarımı gibi görevler zaman alabilir. Sunucu bunları zaman uyumsuz olarak işler. İlerleme durumunu kontrol edin:
- "Ses klonlama görevimin durumu nedir?"
ElevenLabs MCP Sunucusunda Sorun Giderme
Sorunlar ortaya çıkabilir. İşte yaygın olanları nasıl düzelteceğiniz:
- Zaman Aşımı: MCP istemcinizi güncelleyin; görev durumu için günlükleri kontrol edin.
- API Anahtar Hataları: Anahtarınızı ortamda veya yapılandırmada doğrulayın.
- Port Çakışmaları: Değiştirmek için
--portkullanın (örneğin,--port=8080).
Daha fazla yardım için GitHub deposuna başvurun.
Sonuç: ElevenLabs MCP Sunucusunda Uzmanlaşmak
ElevenLabs MCP sunucusu, geliştiricilerin yapay zeka destekli uygulamalara gelişmiş ses özelliklerini entegre etmesini sağlar. Kurulumdan gelişmiş özelleştirmeye kadar, bu kılavuz sizi tüm potansiyelinden yararlanmaya hazırlar. Yapılandırmalarla deneyler yapın, tercih ettiğiniz yapay zeka modellerini bağlayın ve yeteneklerini daha fazla keşfedin. Daha sorunsuz API iş akışları için, test etme ve istekleri yönetme konusunda çığır açan Apidog'u ücretsiz indirin.
