ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้ว
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

MCP Kokoro Tts

โดย mrfqcenticรุ่น 0.1.4i★ 0iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.mrfqcentic/mcp-kokoro-tts

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add kokoro-tts -- uvx mcp-kokoro-tts

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "kokoro-tts": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-kokoro-tts"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub mrfqcentic ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2899 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 24% ของอีก 2899 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2899 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Kokoro Tts ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Next AI Draw.io, Pascal 3D Editor, screenpipe

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Next AI Draw.io

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

โดย DayuanJiangใช้กันมาก↓ 21.7K/สัปดาห์★ 36.9Kอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Pascal 3D Editor

สร้าง ตรวจ และบันทึกฉากอาคาร 3 มิติที่แก้ไขได้ ด้วย Pascal

โดย pascalorgใช้กันมาก↓ 1K/สัปดาห์★ 25.4Kอัปเดต วันนี้

บนเครื่องหรือคลาวด์✓ pascal.app

screenpipe

Search your local screen recordings, audio transcripts, and computer activity from screenpipe.

โดย screenpipeใช้กันมาก↓ 6.6K/สัปดาห์★ 22.3Kอัปเดต 8 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.