GPT-SoVITS MCP Server

GPT-SoVITS MCP Server

Enables text-to-speech synthesis and voice cloning through GPT-SoVITS API integration. Supports multiple languages (Chinese, English, Japanese, Korean, Cantonese), dynamic model switching, and reference audio-based voice quality replication.

Category
Visit Server

README

GPT-SoVITS MCP Server

このプロジェクトは、GPT-SoVITSのAPIサーバーをModel Context Protocol (MCP) ツールとして利用できるようにするMCPサーバーです。FastAPI-MCPを使用してSwagger仕様から自動的にMCPツール定義を生成します。

機能

  • Text-to-Speech合成: テキストから音声を生成
  • 音声クローニング: 参照音声を使用した声質の複製
  • マルチ言語対応: 中国語、英語、日本語、韓国語、粤語をサポート
  • モデル管理: GPT/SoVITSモデルの動的切り替え
  • ストリーミング対応: リアルタイム音声配信
  • MCP統合: AI エージェントとの統合

必要な環境

  • Python 3.11以上(Windows/macOS/Linux対応)
  • GPT-SoVITS API サーバー(ポート9880で実行中)

インストール

Windows

  1. Python のインストール:

    • Python公式サイトからPython 3.11以上をダウンロード
    • インストール時に「Add Python to PATH」をチェック
  2. 依存関係をインストール:

    python -m pip install -r requirements.txt
    
  3. GPT-SoVITS API サーバーを起動:

    cd GPT-SoVITS
    python api.py
    

macOS/Linux

  1. 依存関係をインストール:

    python3.11 -m pip install -r requirements.txt
    # または
    pip install -r requirements.txt
    
  2. GPT-SoVITS API サーバーを起動:

    cd GPT-SoVITS
    python3.11 api.py
    # または
    python api.py
    

使用方法

簡単起動(推奨)

Windows

start_server.bat

macOS/Linux

./start_server.sh

手動起動

Windows

python fastapi_mcp_server.py

macOS/Linux

python3.11 fastapi_mcp_server.py

オプション

  • --host: バインドするホスト (デフォルト: 0.0.0.0)
  • --port: バインドするポート (デフォルト: 8000)
  • --gpt-sovits-url: GPT-SoVITS APIのURL (デフォルト: http://localhost:9880)
  • --reload: 自動リロードを有効化

環境変数

  • SOVITS_VOICES_PATH: 音声ファイルのベースパス
  • HOST: サーバーのホスト
  • PORT: サーバーのポート

エンドポイント

サーバー起動後、以下のエンドポイントが利用可能になります:

  • API ドキュメント: http://localhost:8000/docs
  • MCP エンドポイント: http://localhost:8000/mcp
  • ヘルスチェック: http://localhost:8000/health

利用可能なMCPツール

  1. text_to_speech (/tts)

    • テキストから音声を合成
    • 参照音声による音声クローニング対応
    • 複数の音声フォーマット対応 (wav, ogg, aac)
  2. set_model (/set_model)

    • GPT/SoVITSモデルの重みを設定
    • 動的なモデル切り替え
  3. set_reference (/set_reference)

    • デフォルトの参照音声とプロンプトテキストを設定
    • 音声クローニングの基準となる声質を設定
  4. control_server (/control)

    • サーバーの制御(再起動/シャットダウン)

API 使用例

テキストから音声合成

curl -X POST "http://localhost:8000/tts" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "text": "こんにちは、世界",
       "text_lang": "ja",
       "refer_wav_path": "path/to/reference.wav",
       "prompt_text": "参照音声のテキスト"
     }'

モデルの設定

curl -X POST "http://localhost:8000/set_model" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "gpt_model_path": "path/to/gpt.ckpt",
       "sovits_model_path": "path/to/sovits.pth"
     }'

MCP統合

このサーバーは Model Context Protocol (MCP) に対応しており、Claude等のAIエージェントから直接音声合成機能を利用できます。

Claude Desktopでの設定

設定ファイルの場所

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows用設定

{
  "mcpServers": {
    "gpt-sovits": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\path\\to\\sovits_mcp\\fastapi_mcp_server.py"],
      "env": {
        "HOST": "127.0.0.1",
        "PORT": "8000",
        "SOVITS_VOICES_PATH": "C:\\voices\\characters"
      }
    }
  }
}

macOS/Linux用設定

{
  "mcpServers": {
    "gpt-sovits": {
      "command": "python3.11",
      "args": ["/path/to/sovits_mcp/fastapi_mcp_server.py"],
      "env": {
        "HOST": "127.0.0.1",
        "PORT": "8000",
        "SOVITS_VOICES_PATH": "/voices/characters"
      }
    }
  }
}

SSE (Server-Sent Events) を使用する場合

FastAPI-MCPは自動的に /mcp エンドポイントでSSE接続を提供します。SSEプロキシを使用する場合:

{
  "mcpServers": {
    "gpt-sovits-sse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch", "http://127.0.0.1:8000/mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

設定ファイルの場所

プロジェクトには複数の設定例が含まれています:

Windows用

  • claude_desktop_config_windows.json - Claude Desktop用の設定
  • mcp_windows.json - 基本的なMCP設定
  • mcp_sse_windows.json - SSE プロキシを使用した設定
  • start_server.bat - Windows用起動スクリプト

macOS/Linux用

  • claude_desktop_config.json - Claude Desktop用の設定
  • mcp.json - 基本的なMCP設定
  • mcp_sse.json - SSE プロキシを使用した設定
  • start_server.sh - macOS/Linux用起動スクリプト

トラブルシューティング

Windows固有の問題

Python が見つからない

python --version
  • エラーが出る場合は、Python がPATHに追加されていない
  • Python インストール時に「Add Python to PATH」をチェックする
  • または py コマンドを使用する

音声ファイルパスのエラー

  • Windowsではバックスラッシュ(\)を使用
  • または環境変数 SOVITS_VOICES_PATH を設定
set SOVITS_VOICES_PATH=C:\voices\characters

共通の問題

GPT-SoVITS APIサーバーに接続できない

  • GPT-SoVITS APIサーバーが起動していることを確認
  • ポート9880が使用可能であることを確認
  • ファイアウォールの設定を確認

依存関係のエラー

  • Python 3.11以上を使用していることを確認
  • pip install -r requirements.txt で依存関係をインストール

音声ファイルが見つからない

  • SOVITS_VOICES_PATH 環境変数を正しく設定
  • 音声ファイルが指定されたパスに存在することを確認
  • デフォルトでは voices/characters/ フォルダを使用

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured