Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Mit Google anmelden, um Bewertungen zu schreiben.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

MCP Kokoro Tts

von mrfqcenticVersion 0.1.4i★ 0iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.mrfqcentic/mcp-kokoro-tts

So installierst du es

What it does

Local Kokoro-82M TTS MCP server that synthesizes and plays speech on your machine

  • Connects Läuft auf deinem Computer
  • Account or key No key needed
  • Category Design, Bilder & Audio

Installation

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

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    {
      "mcpServers": {
        "kokoro-tts": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "mcp-kokoro-tts"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude beenden und neu öffnen

  5. Ausprobieren

    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

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die MCP Kokoro Tts verbinden kann

  • 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
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

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)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  3. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

    claude mcp add --scope user kokoro-tts -- uvx mcp-kokoro-tts
  4. /mcp in Claude Code eingeben

    MCP Kokoro Tts sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  5. Ausprobieren

    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)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Mit diesem Button Cursor öffnen

    In Cursor öffnen

    Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    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)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Mit diesem Button VS Code öffnen

    In VS Code öffnen

    VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    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

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die MCP Kokoro Tts nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user kokoro-tts -- uvx mcp-kokoro-tts

Claude 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.

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
42/Wo.
Lizenzi
Keine Lizenz angegeben
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
0.1.4
In der Registry veröffentlichti
22. Aug. 2026
Code zuletzt geänderti
9. Nov. 2026
Entwickler
mrfqcentic
Pakete
pypi: mcp-kokoro-tts
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

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

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto mrfqcentic bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vor 3 Tagen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Diskussion

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Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2951 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 2951 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2951 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP Kokoro Tts sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 3 Tagen geändert, und die neueste Version (0.1.4) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, AutoClip, Next AI Draw.io

Andere in derselben Kategorie

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

von GLipsWeit verbreitet↓ 152.142/Wo.★ 16.191Aktualisiert vor 5 Monaten

Läuft auf deinem Computer

AutoClip

Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.

von zhouxiaokaWeit verbreitet↓ 205/Wo.★ 10.303Aktualisiert vor 15 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Next AI Draw.io

draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand

von DayuanJiangWeit verbreitet↓ 21.676/Wo.★ 36.884 Sterne des ganzen ReposAktualisiert vor 5 Tagen

Läuft auf deinem Computer

README vom Entwickler

README öffnen

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.

mcp-kokoro-tts

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.

Install

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

Make the agent call it

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.

Tools

speak

Synthesizes 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.

ParamRequiredDescription
textyesText to speak (max 500 chars)
voicenoVoice id (e.g. af_heart) or absolute path to a .pt voice file
speednoPlayback speed multiplier (default 1.0)
list_voices

Lists available Kokoro voices and the currently selected default.

stop

Cuts the utterance playing right now and drops everything queued behind it. Same thing the hotkey below does, for clients that cannot press keys.

settings

Returns the local settings page URL, the current stop hotkey, and whether the keyboard listener is armed.

Stop hotkey (barge-in)

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.

Choosing your voice

Resolution order:

  1. TTS_VOICE env var — voice id or absolute .pt path
  2. A file in the package voices/ folder whose name starts with default
  3. First .pt file in voices/ (alphabetical)
  4. The model's bundled af_heart voice
{

"mcpServers": { "mcp-kokoro-tts": { "command": "uvx", "args": ["mcp-kokoro-tts"], "env": { "TTS_VOICE": "af_heart" } } } }

Shared server (one copy for many clients)

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.

Environment variables

VariableDescription
TTS_VOICEDefault voice id or absolute .pt path
TTS_MODEL_DIROverride model cache directory
TTS_HF_CACHE_DIROverride Hugging Face hub cache directory
TTS_OUTPUT_DIRDirectory for generated WAV files
TTS_PLAYSet to 0 to synthesize without local playback
TTS_CONFIG_DIRDirectory holding hotkey.json (default ~/.config/mcp-kokoro-tts)
TTS_WEB_PORTPort for the local settings page (default 8765)
HF_TOKENOptional Hugging Face token for faster downloads

Platforms

OSSynthesisPlaybackStop hotkey
macOSyesafplayyes (Quartz tap, needs Input Monitoring)
Linuxyesffplay, paplay, or aplayno
WindowsyesPowerShell MediaPlayerno

espeak-ng is optional. English works without it; install it for better out-of-vocabulary coverage and some non-English languages.

Publishing

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.

Release
  1. Bump version in pyproject.toml (and server.json if you are not tagging yet)
  2. Commit and tag: git tag v0.1.2 && git push origin v0.1.2
  3. GitHub Actions runs publish.yml:
  • release — typecheck, test, build wheel/sdist
  • pypi-publish — upload to PyPI with PYPI_TOKEN
  • mcp-registry — OIDC → MCP Registry (after PyPI succeeds)

Development

cd mcps-tts

python3.12 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" pyright pytest python -m mcp_kokoro_tts

License

Apache-2.0. See LICENSE and NOTICE. Kokoro-82M model weights are downloaded separately under their Apache-2.0 license.