
ElevenLabs MCP
ElevenLabs MCP, ElevenLabs API'lerini MCP istemcileriyle buluşturan açık kaynaklı bir sunucu; TTS, ses klonlama, transkripsiyon ve dosya çıktısı sunar
Künye
- Kategori
- Kodlama & Yazılım
- Fiyat modeli
- Ücretsiz
- Web sitesi
- github.com/elevenlabs/elevenlabs-mcp
ElevenLabs MCP: ElevenLabs ses API’lerini MCP istemcilerine getiren açık kaynak sunucu
ElevenLabs MCP, ElevenLabs’in güçlü Text-to-Speech ve ses işleme API’lerini MCP protokolü kullanan istemcilerle (ör. Claude Desktop, Cursor, Windsurf) entegre eden açık kaynaklı bir sunucudur. Amaç, ses üretimi, ses klonlama, transkripsiyon ve diğer ses tabanlı iş akışlarını MCP uyumlu uygulamalar üzerinden kolayca kullanıma açmaktır.
Temel Özellikler
Sunucunun öne çıkan yetenekleri şunlardır:
- Gerçek zamanlı ve toplu TTS (Text-to-Speech) ve ses üretimi.
- Ses klonlama ve özel ses tasarımı (voice design).
- Transkripsiyon ve çok konuşmacılı konuşma ayrıştırma (speaker diarization).
- Audio isolation ve diğer ileri ses işleme operasyonları (bazı işlemler uzun sürebilir).
- Çıktı yönetimi için esnek modlar: files, resources ve both. (Dosyaya kaydetme veya base64 olarak döndürme seçenekleri)
- ElevenLabs API anahtarı ile çalışır; veri bölgesi (data residency) seçeneği kurumsal hesaplara özeldir.
- Açık kaynak (MIT lisansı) ve GitHub üzerinde geliştirilmeye açık. Kurulum pip/uv/uvx üzerinden yapılabilir.
Kullanım ve Kurulum
Hızlı başlangıç için temel adımlar şu şekildedir: ElevenLabs üzerinde bir API anahtarı alın (ücretsiz katmanda aylık 10k kredi mevcut olabilir). Sunucuyu sisteminize yüklemek için pip install elevenlabs-mcp veya ElevenLabs repo’sundan çalıştırma şeklini kullanabilirsiniz. Claude Desktop gibi bir MCP istemcisinde çalıştırmak için uv/uvx komutları veya MCP konfigürasyonuna eklemeniz gereken örnek yapılandırma mevcuttur. Örnek Claude Desktop konfigürasyonu:
{ 'mcpServers': { 'ElevenLabs': { 'command': 'uvx', 'args': ['elevenlabs-mcp'], 'env': { 'ELEVENLABS_API_KEY': '' } } } }
Windows kullanıyorsanız Claude Desktop’ta ‘Developer Mode’ etkinleştirilmeli. Dosya çıktısı davranışı ELEVENLABS_MCP_OUTPUT_MODE ile kontrol edilir: files, resources veya both. Resource modu container veya sunucusuz ortamlarda disk erişimi gerektirmediği için kullanışlıdır.
Kullanım Senaryoları
ElevenLabs MCP, aşağıdaki durumlar için uygundur:
- Konuşan AI ajanları ve sohbet uygulamalarında doğal ses tabanlı yanıtlar üretmek.
- Oyun, animasyon veya sesli kitaplar için karakter sesleri oluşturmak ve varyasyonlar denemek.
- Erişilebilirlik çözümleri için yüksek kaliteli TTS entegrasyonu.
- Kayıtları metne dönüştürüp, her konuşmacıya farklı sesler atayarak yeniden seslendirme işleri.
- Sunucusuz veya konteyner ortamlarda base64 kaynak döndüren iş akışları (resources modu).
Öne Çıkan Teknik Detaylar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
Teknik açıdan MCP sunucusu Python tabanlıdır ve repo MIT lisanslıdır; katkı yapabilir veya kaynaktan çalıştırabilirsiniz. Ancak dikkat edilmesi gerekenler:
- ElevenLabs kredi/plan gereksinimi: Birçok işlem kredi tüketir; ücretsiz katmanda sınırlamalar olabilir.
- Uzun süren işlemler (voice design, audio isolation) timeout gösterebilir; bazı MCP istemcilerinde geliştirme modunda zaman aşımı uyarısı alınabilir, ancak asıl istemcilerde işler tamamlanabilir.
- Veri konumu (data residency) kurumsal özellik olarak ayrılmıştır; ihtiyaç halinde dokümantasyon incelenmeli.
- Yasal ve etik sorumluluk: Ses klonlama ve kişisel verilerle çalışırken onay ve yasal uyumluluk gereklidir.
- Troubleshooting: Windows/macOS log yolları README’de belirtilmiştir; karşılaşılan yaygın hata örneği ‘spawn uvx ENOENT’ olup uvx yolunun doğrulanması gerekir.
Fiyatlandırma
Araç kendisi ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Ancak ElevenLabs API kullanımı kredi bazlıdır; ücretsiz katman aylık 10k kredi ile sınırlı olabilir. Detaylar ve kayıt için: ElevenLabs MCP duyurusu & dokümantasyon ve GitHub repo.
Özetle: ElevenLabs MCP, MCP uyumlu istemciler için güçlü bir köprü sunuyor: esnek çıktılar, zengin ses işleme yetenekleri ve açık kaynak avantajı sağlıyor. Teknik kurulumu ve ElevenLabs kredisi yönetimi gerektiriyor; geliştiriciler ve ileri kullanıcılar için özellikle yararlı, ses klonlama gibi hassas uygulamalarda yasal/etik sorumluluklara dikkat edilmelidir.
Aynı kategoriden diğer araçlar
Ürün ve geliştirici ekipleri için gömülü analitik çözüm.
Kurumsal yazılım geliştirme için Droid adlı kodlama ajanları.
Görsel ve video modelleri için düşük gecikmeli üretim API'si.
Firebase Studio: Tarayıcıda hızlı geliştirme, Gemini destekli kod yardımı, repo entegrasyonu ve yerleşik test/dağıtım araçları sunar.
Web sitelerini LLM'lere hazır temiz veriye çeviren tarama API'si.
Üretim ortamları için optimize edilmiş hızlı model çıkarım platformu.
Framer AI, tasarım odaklı hızlı web sayfası üretimi için Wireframer, Workshop, AI Translate ve eklenti desteği sunan, tasarımcılar için bir araçtır..
G1 Llama Meta, Llama-3.1-70b ve Groq üzerinde çalışan açık kaynak bir prototip; adım adım mantık zincirleriyle LLMlerin mantıksal problemlerini daha...
Bu sayfa temel bilgi seviyesinde: fiyatları ve Türkçe desteği henüz elle doğrulanmadı. Nasıl incelediğimiz: metodoloji. Zengin örnek: ChatGPT