Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Local Kokoro-82M TTS MCP server that synthesizes and plays speech on your machine
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
2/2 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"kokoro-tts": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-kokoro-tts"
]
}
}
}Nutze MCP Kokoro Tts und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es MCP Kokoro Tts nutzt, oder ein Werkzeug von MCP Kokoro Tts in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
ChatGPT kann MCP Kokoro Tts noch nicht verbinden
MCP Kokoro Tts läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen
A · Eine App nutzen, die MCP Kokoro Tts verbinden kann
B · Andere in Design, Bilder & Audio, die mit ChatGPT funktionieren
Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden
Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
claude mcp add --scope user kokoro-tts -- uvx mcp-kokoro-ttsMCP Kokoro Tts sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Nutze MCP Kokoro Tts und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es MCP Kokoro Tts nutzt, oder ein Werkzeug von MCP Kokoro Tts in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Nutze MCP Kokoro Tts und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es MCP Kokoro Tts nutzt, oder ein Werkzeug von MCP Kokoro Tts in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Nutze MCP Kokoro Tts und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es MCP Kokoro Tts nutzt, oder ein Werkzeug von MCP Kokoro Tts in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach
JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“
Claude Code
claude mcp add --scope user kokoro-tts -- uvx mcp-kokoro-ttsClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"kokoro-tts": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-kokoro-tts"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"kokoro-tts": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-kokoro-tts"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"kokoro-tts": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-kokoro-tts"
]
}
}
}Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 12. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto mrfqcentic bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vor 3 Tagen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
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Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 2 von 2 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 3 Tagen geändert, und die neueste Version (0.1.4) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Local Kokoro-82M text-to-speech MCP server. When your agent calls speak, it synthesizes speech and plays it on your machine so you can hear the harness talk.
Works with any MCP client: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, opencode, Cline, and more. One short config block, no API keys — synthesis runs locally with Kokoro-82M.
On first start, the server provisions two things that are not on PyPI: the Kokoro-82M weights (~312 MB) into a local cache, and spaCy's English model (en_core_web_sm) into the same Python environment the server is running in. That second install is required because Kokoro's G2P pipeline loads spaCy, and a uvx / uv tool environment will not have the model unless this package puts it there.
Add to your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "mcp-kokoro-tts": { "command": "uvx", "args": ["mcp-kokoro-tts"] } } }
Requires Python 3.12 and uv. The first server start provisions Kokoro weights and the spaCy English model automatically.
To pre-download both without starting the MCP server:
uvx mcp-kokoro-tts-provision
Add one line to your AGENTS.md / CLAUDE.md / system prompt:
When the user wants to hear something spoken aloud, call the `speak` tool with clear, natural text.
speakSynthesizes speech, writes a WAV file, and plays it locally. Playback goes through a single queue: the call returns as soon as its audio is queued, and utterances play back to back in call order instead of overlapping.
| Param | Required | Description |
|---|---|---|
text | yes | Text to speak (max 500 chars) |
voice | no | Voice id (e.g. af_heart) or absolute path to a .pt voice file |
speed | no | Playback speed multiplier (default 1.0) |
list_voicesLists available Kokoro voices and the currently selected default.
stopCuts the utterance playing right now and drops everything queued behind it. Same thing the hotkey below does, for clients that cannot press keys.
settingsReturns the local settings page URL, the current stop hotkey, and whether the keyboard listener is armed.
Hold Ctrl + Shift and playback stops immediately: the current sentence is cut and every queued utterance is discarded, so you can talk over the agent.
Change the chord on the local settings page the server prints at startup — http://127.0.0.1:8765/ by default — where you press the new combination and save. It is written to ~/.config/mcp-kokoro-tts/hotkey.json and picked up without a restart.
A global keyboard listener needs Input Monitoring permission on macOS: the server asks for it on startup, so the app running it shows up under System Settings → Privacy & Security → Input Monitoring — switch it on and restart. Without it the hotkey reports needs_input_monitoring; the stop tool and the page's "Stop audio now" button keep working.
Resolution order:
TTS_VOICE env var — voice id or absolute .pt pathvoices/ folder whose name starts with default.pt file in voices/ (alphabetical)af_heart voice{
"mcpServers": { "mcp-kokoro-tts": { "command": "uvx", "args": ["mcp-kokoro-tts"], "env": { "TTS_VOICE": "af_heart" } } } }
By default each MCP client starts its own server over stdio, so five open sessions load the model five times. Run one shared server over streamable HTTP instead:
TTS_TRANSPORT=http mcp-kokoro-tts # or: mcp-kokoro-tts --http --port 8766
Then point clients at it:
{ "mcpServers": { "mcp-kokoro-tts": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:8766/mcp" } } }
Every client then shares one model and one playback queue. TTS_HTTP_HOST (default 127.0.0.1) and TTS_HTTP_PORT (default 8766) set the address.
| Variable | Description |
|---|---|
TTS_VOICE | Default voice id or absolute .pt path |
TTS_MODEL_DIR | Override model cache directory |
TTS_HF_CACHE_DIR | Override Hugging Face hub cache directory |
TTS_OUTPUT_DIR | Directory for generated WAV files |
TTS_PLAY | Set to 0 to synthesize without local playback |
TTS_CONFIG_DIR | Directory holding hotkey.json (default ~/.config/mcp-kokoro-tts) |
TTS_WEB_PORT | Port for the local settings page (default 8765) |
HF_TOKEN | Optional Hugging Face token for faster downloads |
| OS | Synthesis | Playback | Stop hotkey |
|---|---|---|---|
| macOS | yes | afplay | yes (Quartz tap, needs Input Monitoring) |
| Linux | yes | ffplay, paplay, or aplay | no |
| Windows | yes | PowerShell MediaPlayer | no |
espeak-ng is optional. English works without it; install it for better out-of-vocabulary coverage and some non-English languages.
Tagging a version runs GitHub Actions publish.yml, which uploads to PyPI then the MCP Registry.
Publishing to PyPI uses the repo secret PYPI_TOKEN (a PyPI API token). GitHub trusted publishing can also be configured on the PyPI project; this workflow authenticates with the token so a first release does not depend on pending-publisher matching.
version in pyproject.toml (and server.json if you are not tagging yet)git tag v0.1.2 && git push origin v0.1.2publish.yml:release — typecheck, test, build wheel/sdistpypi-publish — upload to PyPI with PYPI_TOKENmcp-registry — OIDC → MCP Registry (after PyPI succeeds)cd mcps-tts
python3.12 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" pyright pytest python -m mcp_kokoro_tts
Apache-2.0. See LICENSE and NOTICE. Kokoro-82M model weights are downloaded separately under their Apache-2.0 license.