mcp-salutespeech

mcp-salutespeech

Provides speech recognition and synthesis tools via SaluteSpeech API, enabling AI assistants to handle voice input and output.

Category
访问服务器

README

MCP SaluteSpeech

GitHub

MCP SaluteSpeech - это реализация MCP (Model Context Protocol) сервера, предоставляющего инструменты для работы с голосовыми API SaluteSpeech от Сбера. Позволяет AI ассистентам записывать речь пользователя с микрофона, распознавать её с помощью и синтезировать речь из текста.

Сервер предоставляет доступ агентам на основе LLM к голосовому интерфейсу, значительно расширяя возможности взаимодействия с пользователем.

Из чего состоит MCP SaluteSpeech?

MCP SaluteSpeech предоставляет два основных инструмента:

  1. sber_stt_record_and_recognize - записывает аудио с микрофона до появления 3-секундной паузы, отправляет запись на API распознавания речи SaluteSpeech и возвращает распознанный текст.

  2. synthesize_speech - синтезирует речь из текста с помощью API SaluteSpeech и воспроизводит её через аудиоустройство компьютера.

Эти инструменты особенно полезны для:

  • Создания голосовых интерфейсов для AI ассистентов
  • Разработки приложений с поддержкой голосового управления
  • Интеграции голосовых возможностей в агентные системы на базе LLM

Возможности

  • Реализация голосовых инструментов для MCP (Model Context Protocol)
  • Полная интеграция с API SaluteSpeech от Сбера
  • Готовность к работе с такими ассистетами как Cursor, Windsurf и другими
  • Поддержка распознавания и синтеза русской речи

Возможные проблемы с аудиоустройствами и дополнительные зависимости

Если запись или воспроизведение аудио не работает "из коробки", возможно, потребуется установить дополнительные зависимости для вашей операционной системы:

  • Linux: убедитесь, что установлен пакет portaudio и соответствующие dev-заголовки. Например, для Ubuntu/Debian:
    sudo apt-get install portaudio19-dev
    
    Также может понадобиться установить alsa-utils:
    sudo apt-get install alsa-utils
    
  • macOS: обычно всё работает из коробки, но убедитесь, что приложению даны разрешения на доступ к микрофону и динамикам (Системные настройки → Конфиденциальность → Микрофон/Звук).
  • Windows: убедитесь, что установлены последние драйверы для вашей звуковой карты. Для работы некоторых библиотек может понадобиться Microsoft Visual C++ Redistributable.

Если после установки зависимостей проблема не решена, проверьте сообщения об ошибках в консоли — они могут подсказать, какой компонент отсутствует или требует настройки.

Настройка MCP сервера

Добавьте этот MCP сервер к вашему агенту.

"mcpServers": {
    "mcp-salutespeech": {
        "command": "uvx",
        "args": [
        "--from", "mcp_voice_salute", "mcp-salutespeech"
        ],
        "enabled": true,
        "env": {
            "SALUTE_SPEECH": "ВАШ_ТОКЕН_SALUTESPEECH"
        }
    }
}

Описание инструментов

sber_stt_record_and_recognize

Записывает аудио с микрофона до появления 3-секундной паузы, затем отправляет запись на API распознавания речи SaluteSpeech и возвращает распознанный текст.

Вход: Не требует параметров Поведение: Выполняет запись с микрофона, распознавание и возвращает текст Выход: Строка с распознанным текстом

synthesize_speech

Синтезирует речь из текста с помощью API SaluteSpeech и воспроизводит её через аудиоустройство компьютера.

Вход:

  • text (string) — Текст для преобразования в речь
  • format (string, опционально) — Формат аудио (по умолчанию "wav16")
  • voice (string, опционально) — Голос для синтеза (по умолчанию "Bys_24000")

Поведение: Преобразует текст в речь и воспроизводит через динамики Выход: Подтверждение успешного воспроизведения

Как добавить этот MCP сервер в Cursor

Есть два способа добавить MCP сервер в Cursor:

  1. Глобально - добавить сервер в файл ~/.cursor/mcp.json
  2. Для проекта - добавить сервер в файл .cursor/mcp.json в вашем проекте

Требования к окружению

Для работы с API требуется установить переменную окружения:

SALUTE_SPEECH - токен Basic авторизации для доступа к API SaluteSpeech

Лицензия

MIT License

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选