VoiceStudio MCP Server

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# Kokoro MCP Server 開発環境セットアップガイドこのガイドでは、Kokoro MCP Server プロジェクトの開発環境をセットアップする方法を詳しく説明します。 ## 前提条件 Kokoro MCP Server の開発には以下のソフトウェアが必要です： - Python 3.10 以上 - uv パッケージマネージャー - Git - Docker と Docker Compose - Kokoro 音声合成エンジン（実モードで使用する場合） ## 基本セットアップ ### 1. リポジトリのクローン ```bash #…

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Setting up with Highlight

This MCP is not yet compatible with Highlight’s one-click setup. However, you can still use it with Highlight by following these steps:

Download and install Highlight from highlightai.com/download
Navigate to the plugins tab and select "Add Custom Plugin"
Configure the plugin with the settings below

Plugin Name VoiceStudio MCP Server

Command (node, npx, python, etc.)

Please refer to the README for specific instructions on how to obtain API keys or other required environment variables.
Enable "Start Automatically" if you want the plugin to start when Highlight launches

Setting up with Cursor

Open Cursor's settings
Navigate to the MCP section
Click "Add new Global MCP server"
Copy and paste the configuration below based on your operating system

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

Setting up with Claude Desktop

Open Claude Desktop's settings
Go to the Integrations tab
Click "Add MCP Server"
Use the configuration below based on your operating system

Note: Make sure Claude Desktop is running before attempting to connect.

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

Setting up with Windsurf

Open Windsurf's preferences
Go to the Integrations section
Click "Add MCP Integration"
Use the configuration below based on your operating system

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

Setting up with Cline

Open Cline's settings
Navigate to the Integrations section
Click "Add MCP Server"
Copy and paste the configuration below based on your operating system

Note: Make sure to restart Cline after adding the configuration.

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

Setting up with Goose

Open Goose's preferences
Go to the Integrations tab
Select "MCP Servers"
Click "Add New Server"
Use the configuration below based on your operating system

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

JSON

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

From the repository

Clone the repository, set up a virtual environment with uv, install dependencies, and optionally configure Kokoro or use mock mode (MOCK_TTS=true). Start the server with python src/main.py; use --dev or --log-level debug for development. A Docker setup is also available via make build and make up.

Claude Desktop / Cursor

Paste into your MCP client config file to install this server.

{
    "mcpServers": {
        "voicestudio mcp server": {
            "VoiceStudio-MCP-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "run",
                    "src.main",
                    "--host",
                    "127.0.0.1",
                    "--port",
                    "8080",
                    "--debug"
                ]
            }
        }
    }
}

McpServers

{
    "VoiceStudio-MCP-server": {
        "command": "uv",
        "args": [
            "run",
            "src.main",
            "--host",
            "127.0.0.1",
            "--port",
            "8080",
            "--debug"
        ]
    }
}

Kokoro MCP Server 開発環境セットアップガイド

このガイドでは、Kokoro MCP Server プロジェクトの開発環境をセットアップする方法を詳しく説明します。

前提条件

Kokoro MCP Server の開発には以下のソフトウェアが必要です：

- Python 3.10 以上
- uv パッケージマネージャー
- Git
- Docker と Docker Compose
- Kokoro 音声合成エンジン（実モードで使用する場合）

基本セットアップ

1. リポジトリのクローン

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/yourusername/Kokoro-MCP-Server.git
cd Kokoro-MCP-Server

2. uvのインストールと仮想環境の作成

# uvのインストール（macOS/Linux）
curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
または（Windows）
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
仮想環境の作成
uv venv
仮想環境の有効化（Windows）
.venv\Scripts\activate
仮想環境の有効化（macOS/Linux）
source .venv/bin/activate

3. 依存パッケージのインストール

# 依存パッケージのインストール
uv pip install -r requirements.txt
開発用パッケージのインストール
uv pip install -r requirements-dev.txt

4. PyOpenJTalkのインストール

PyOpenJTalkはWindowsでのインストールに追加設定が必要な場合があります：

# Linuxの場合
CMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 uv pip install pyopenjtalk
Windowsの場合
$env:CMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM = "3.5"; uv pip install pyopenjtalk
インストールに問題がある場合は、ビルド済みホイールを試す
uv pip install https://github.com/r9y9/pyopenjtalk/releases/download/v0.3.0/pyopenjtalk-0.3.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

MeCabとfugashiのセットアップ

1. MeCabのインストール（Linuxの場合）

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8

2. fugashiとunidic-liteのインストール

uv pip install fugashi[unidic] unidic-lite ipadic

3. Windows特有の設定

Windowsでは、MeCabの設定ファイルのパスを手動で設定する必要がある場合があります：

# mecab_windows_setup.pyを実行
python mecab_windows_setup.py

開発用設定

1. 開発モードの有効化

開発モードでは、デバッグログが有効になり、変更が自動的に反映されます。

# 開発モードで実行
MOCK_TTS=true python src/main.py --dev

2. ログ設定

ログレベルを調整することで、詳細なデバッグ情報を表示できます。

# デバッグログを有効にして実行
python src/main.py --log-level debug

3. モックモードの使用

Kokoro音声合成エンジンがない環境でも開発できるように、モックモードを使用できます：

# モックモードで実行
MOCK_TTS=true python src/main.py

テスト環境

1. テストの実行

プロジェクトには、自動テストスイートが含まれています。

2. テスト用クライアント

Docker環境

1. Dockerコンテナのビルドと実行

# イメージをビルド
make build
コンテナを起動
make up
ログを確認
make logs
コンテナ内でシェルを実行
make shell

2. マルチアーキテクチャビルド

複数のアーキテクチャ（amd64, arm64）向けにイメージをビルドできます：

# Docker Hub ユーザー名を設定
export DOCKER_HUB_USERNAME="your-username"
マルチアーキテクチャビルドを実行
./build-multi-arch.sh

3. 本番環境へのデプロイ

本番環境へのデプロイは以下の手順で行います：

1. 設定ファイルの準備：

# 設定ファイルをコピーして編集

cp claude_desktop_config.json.example claude_desktop_config.json

2. 設定ファイルの編集：
- API キーの設定
- ボリュームパスの設定
- リソース制限の設定

3. デプロイの実行：

# デプロイスクリプトを実行

./deploy.sh

4. 開発モードでのDocker実行

# 開発モードでコンテナを起動（モックTTSを使用）
make dev

デバッグ手法

1. デバッグログの有効化

詳細なデバッグ情報を確認するには、ログレベルを調整します。

# デバッグログを有効にして実行
python src/main.py --log-level debug

2. Python Debuggerの使用

Pythonのデバッガーを使用して、対話的にコードをデバッグできます：

# コード内でデバッグポイントを設定
import pdb; pdb.set_trace()

3. リクエスト/レスポンスのロギング

MCPリクエストとレスポンスをログに記録して確認できます：

# リクエスト/レスポンスのロギングを有効化
python src/main.py --log-level debug --log-requests

コード品質ツール

1. Blackによるコードフォーマット

# コードのフォーマット
black src/ tests/

2. isortによるインポートの整理

# インポートの整理
isort src/ tests/

3. flake8によるリント

# コードのリント
flake8 src/ tests/

4. mypyによる型チェック

# 型チェック
mypy src/

よくある問題と解決方法

1. MeCab関連のエラー

MeCabが見つからない場合やmecabrcファイルにアクセスできない場合は、以下の解決方法を試してください：

# MeCabの設定ファイルを探す
find / -name mecabrc 2>/dev/null
環境変数の設定
export MECABRC=/path/to/mecabrc
または、シンボリックリンクの作成
sudo ln -sf /path/to/mecabrc /usr/local/etc/mecabrc

2. fugashiとunidic関連のエラー

# まず、既存のパッケージをアンインストール
uv pip uninstall fugashi ipadic unidic-lite
インストールし直す
uv pip install fugashi[unidic] unidic-lite ipadic

3. PyTorch関連のエラー

# PyTorchの再インストール
uv pip uninstall torch
uv pip install torch

MCP開発のベストプラクティス

1. ツール定義の明確化: MCPツールの引数と戻り値を明確に定義してください
2. エラーハンドリング: すべてのMCPリクエストを適切にエラーハンドリングしてください
3. テスト駆動開発: 新機能を追加する前にテストを作成してください
4. ドキュメント: すべてのAPIとツールを適切にドキュメント化してください

ヘルプの取得

開発中に問題が発生した場合：

- GitHub Issues でバグを報告する
- プロジェクトの Wiki を参照する
- README.md や ARCHITECTURE.md などのドキュメントを確認する

環境変数

以下の環境変数を使用して、サーバーの動作をカスタマイズできます：

- OPENAI_API_KEY: OpenAI APIキー
- CLAUDE_API_KEY: Claude APIキー
- LOG_LEVEL: ログレベル（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR）
- MOCK_TTS: モックモードの有効化（true/false）
- PORT: サーバーのポート番号（デフォルト: 8080）

トラブルシューティング

1. Docker関連の問題

- イメージのビルドに失敗する場合：

  # キャッシュを使用せずにビルド

  make build-no-cache

- コンテナが起動しない場合：

  # ログを確認

  docker logs kokoro-mcp-server

2. PyOpenJTalk関連の問題

CMakeのバージョンに関するエラーが発生する場合：

# 環境変数を設定してインストール

CMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 uv pip install pyopenjtalk

これで Kokoro MCP Server の開発環境が整いました。楽しいコーディングを！

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McpServers

Kokoro MCP Server 開発環境セットアップガイド

前提条件

基本セットアップ

1. リポジトリのクローン

2. uvのインストールと仮想環境の作成

または（Windows）

仮想環境の作成

仮想環境の有効化（Windows）

仮想環境の有効化（macOS/Linux）

3. 依存パッケージのインストール

開発用パッケージのインストール

4. PyOpenJTalkのインストール

Windowsの場合

インストールに問題がある場合は、ビルド済みホイールを試す

MeCabとfugashiのセットアップ

1. MeCabのインストール（Linuxの場合）

2. fugashiとunidic-liteのインストール

3. Windows特有の設定

開発用設定

1. 開発モードの有効化

2. ログ設定

3. モックモードの使用

テスト環境

1. テストの実行

2. テスト用クライアント

Docker環境

1. Dockerコンテナのビルドと実行

コンテナを起動

ログを確認

コンテナ内でシェルを実行

2. マルチアーキテクチャビルド

マルチアーキテクチャビルドを実行

3. 本番環境へのデプロイ

4. 開発モードでのDocker実行

デバッグ手法

1. デバッグログの有効化

2. Python Debuggerの使用

3. リクエスト/レスポンスのロギング

コード品質ツール

1. Blackによるコードフォーマット

2. isortによるインポートの整理

3. flake8によるリント

4. mypyによる型チェック

よくある問題と解決方法

1. MeCab関連のエラー

環境変数の設定

または、シンボリックリンクの作成

2. fugashiとunidic関連のエラー

インストールし直す

3. PyTorch関連のエラー

MCP開発のベストプラクティス

ヘルプの取得

環境変数

トラブルシューティング

1. Docker関連の問題

2. PyOpenJTalk関連の問題

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