Next AI Draw.io
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local Kokoro-82M TTS MCP server that synthesizes and plays speech on your machine
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
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-ttsวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"kokoro-tts": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-kokoro-tts"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub mrfqcentic ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Next AI Draw.io, Pascal 3D Editor, screenpipe
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
สร้าง ตรวจ และบันทึกฉากอาคาร 3 มิติที่แก้ไขได้ ด้วย Pascal
Search your local screen recordings, audio transcripts, and computer activity from screenpipe.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.