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MCP Server · 音视频

Better Tts MCP

一个功能丰富的微软Edge文本转语音模型上下文协议服务器,支持300多种声音和50多种语言,无需API密钥和配置。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
语音音频批量处理PythonClaude语音合成

快速开始

作者 / 组织
CatVinci-Studio
提供方
CatVinci-Studio
运行时
Python

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Better Tts MCP 属于音视频类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

音视频

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx better-tts-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "better-tts-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "better-tts-mcp"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

更好的tts-mcp

英语 | 中文

用于Microsoft Edge文本到语音的功能丰富的MCP(模型上下文协议)服务器。 不需要API密钥。50多种语言的300多种声音。零配置。

______________________________________________________________________

特性

  • 列出声音 --浏览50多种语言的300多种声音,按语言和性别过滤
  • 文本转语音 --将文本转换为MP3,可自定义速率、音量和音高
  • 字幕 --在音频旁边生成SRT字幕文件
  • 批处理 --在一次通话中合成多条文本
  • 多语音合成 --在一个输出MP3中混合多个声音 [voice]text 标记物

快速开始

安装

# Using uvx (recommended)
uvx better-tts-mcp

# Or install via pip
pip install better-tts-mcp

克劳德代码

claude mcp add edge-tts -- uvx better-tts-mcp

克劳德桌面

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "edge-tts": {
      "command": "uvx",
      "args": ["better-tts-mcp"]
    }
  }
}

如果克劳德桌面找不到 uvx,它可能使用不同的 PATH 从您的终端。

运行:

which uvx

然后更换 "command": "uvx" 使用命令输出的绝对路径,例如:

{
  "mcpServers": {
    "edge-tts": {
      "command": "/Users/yourname/.local/bin/uvx",
      "args": ["better-tts-mcp"]
    }
  }
}

______________________________________________________________________

可用工具

list_voices

列出具有可选过滤功能的可用Edge TTS语音。

参数类型必填说明
languagestring否按语言代码筛选,例如。 "zh", "en"
genderstring否按性别筛选: "Male" 或 "Female"

text_to_speech

将文本转换为语音并另存为MP3。

参数类型必填默认说明
textstring是--要转换的文本
voicestring否zh-CN-XiaoxiaoNeural语音名称
ratestring否--速度,例如。 "+50%", "-30%"
volumestring否--音量,例如。 "+20%", "-50%"
pitchstring否--音高,例如。 "+10Hz", "-5Hz"
output_dirstring否. (当前目录)输出目录

text_to_speech_with_subtitles

参数与 text_to_speech。生成MP3和SRT文件。

batch_text_to_speech

将多个文本转换为语音,每个文本另存为单独的MP3文件。

参数类型必填默认说明
textsstring\[\]是--要转换的文本列表
voicestring否zh-CN-XiaoxiaoNeural语音名称(所有文本共享)
ratestring否--速度(共享)
volumestring否--卷(共享)
pitchstring否--音高(共享)
output_dirstring否. (当前目录)输出目录

text_to_speech_multi_voice

将带有语音标记的文本转换为一个合并的MP3文件。

格式示例:

[zh-CN-XiaoxiaoNeural]你好。[en-US-AriaNeural]Hello.
参数类型必填默认说明
textstring是--输入可选文本 [voice] 标记
default_voicestring否zh-CN-XiaoxiaoNeural没有标记时使用的语音
ratestring否--速度调节
volumestring否--音量调节
pitchstring否--音高调整
output_dirstring否. (当前目录)输出目录

______________________________________________________________________

MCP集成合同(适用于外部呼叫者)

此服务器遵循标准MCP客户端使用的MCP工具调用流程:

  • initialize ->能力谈判
  • tools/list ->发现工具名称和JSON模式
  • tools/call ->按名称和参数调用工具

运输:

  • 默认传输方式为 stdio (入口点: better-tts-mcp)

工具调用示例(tools/call)

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "text_to_speech",
    "arguments": {
      "text": "Hello from MCP",
      "voice": "en-US-AriaNeural",
      "rate": "+0%",
      "volume": "+0%",
      "pitch": "+0Hz",
      "output_dir": "./outputs"
    }
  }
}

典型成功结果文本:

Audio saved to: /absolute/path/to/outputs/20260307_123456_Hello_from_MCP.mp3

返回值约定

  • 所有工具都返回人类可读的文本 content.
  • 所有工具也返回机器可读 structuredContent 有稳定的田地(ok, message等)以实现稳健的LLM/工具集成。
  • 合成工具返回的路径是绝对路径。
  • text_to_speech_with_subtitles 返回两行(音频路径+字幕路径)。
  • batch_text_to_speech 返回摘要标头以及每个项目的一个输出路径。

错误行为

  • 格式错误的请求(JSON-RPC或模式级别)是协议错误。
  • 输入验证和业务/运行时失败将作为工具执行错误返回 isError: true,因此LLM客户端可以自我更正并重试。
  • 错误有效载荷包括 error_code, error_message,以及 retryable 在 structuredContent.

常见错误代码:

  • EMPTY_TEXT
  • EMPTY_TEXTS
  • EMPTY_TEXT_ITEM
  • EMPTY_TEXT_SEGMENTS
  • INVALID_RATE
  • INVALID_VOLUME
  • INVALID_PITCH
  • SYNTHESIS_FAILED

API消费者稳定性说明

  • 工具名称被视为稳定的API表面:

- list_voices - text_to_speech - text_to_speech_with_subtitles - batch_text_to_speech - text_to_speech_multi_voice

  • 在未来的版本中,可以添加新的可选参数,而不会中断现有的调用者。

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需求

  • Python>=3.10
  • 互联网连接(用于访问Microsoft Edge TTS服务)

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文本转语音Python本地部署语音合成多语言支持批量处理字幕生成

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

语音转文字

把会议录音转成文字,再整理要点。

文字转语音

把文案转成配音,调整语速和音色。

视频素材处理

提取字幕、剪出片段、生成封面。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在音视频场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Better Tts MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx better-tts-mcp,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Better Tts MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Better Tts MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Better Tts MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Better Tts MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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