Twelvelabs MCP Server

Name: Twelvelabs MCP Server
Author: micro-JAY

作者：micro-JAY版本 1.0.1i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.micro-JAY/twelvelabs-mcp-server

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

MCP server for ElevenLabs Conversational AI (not TwelveLabs video) — agents, KB, voices

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 设计、图片与音频
你需要填写：ELEVENLABS_API_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： ELEVENLABS_API_KEY

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人，也不要粘贴到聊天里。

你需要

npm已安装 Node.js（用于 npx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "twelvelabs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "twelvelabs-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add twelvelabs --env ELEVENLABS_API_KEY=your-value -- npx -y twelvelabs-mcp-server

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "twelvelabs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "twelvelabs-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "twelvelabs": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "twelvelabs-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

ELEVENLABS_API_KEY 机密必填 env
Your ElevenLabs API key

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 micro-JAY 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“设计、图片与音频”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 2204 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 2204 个服务器的 5% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 2204 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Twelvelabs MCP Server 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

你需要填写：ELEVENLABS_API_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.0.1）于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Figma Context MCP

作者：GLips

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

在你的电脑上运行★ 16,165MIT5个月前更新

安装

Claude Real Video

作者：HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

在你的电脑上运行★ 2,284MIT2个月前更新

安装

Figma MCP Server

作者：figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

在云端运行★ 2,15213个月前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

TwelveLabs MCP Server

This project is not affiliated with TwelveLabs (the video understanding platform). It is an MCP server for the [ElevenLabs](https://elevenlabs.io) Conversational AI API — voice agents, knowledge bases, conversations, and TTS. The name "TwelveLabs" is the project codename only.

An enhanced MCP (Model Context Protocol) server that gives any compatible MCP client direct access to the ElevenLabs Conversational AI API -- including capabilities the official ElevenLabs MCP connector doesn't expose.

What this covers

Agents -- list, get full config (including LLM model + temperature), update prompt/settings, manage webhooks and file uploads
Knowledge Base -- list, read full content, add text/URL docs, delete docs
Conversations -- filter and tag history, inspect transcripts, and rerun post-call analysis/evaluations
Voices -- list and search available voices

Prerequisites

Node.js >= 18
ElevenLabs API key -- get one at elevenlabs.io

Quick Start

Option A: npx (no clone needed)

ELEVENLABS_API_KEY=your-key npx twelvelabs-mcp-server

Option B: Clone and build

git clone https://github.com/micro-JAY/twelvelabs-mcp-server.git

cd twelvelabs-mcp-server npm install --include=dev npm run build

Connect an MCP client

Add an equivalent server entry to your MCP client's configuration. The config file location and surrounding syntax vary by client; this is the standard stdio server definition:

"mcpServers": { "twelvelabs": { "command": "node", "args": ["/path/to/twelvelabs-mcp-server/dist/index.js"], "env": { "ELEVENLABS_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Restart or reconnect your MCP client. You should see twelvelabs in its available tools list.

Use it

Ask your MCP-enabled assistant to use the tools, for example:

"List my agents"

"Get the full config for agent_1001kjbh14xce5kbreh55ydf4rae"

"Show me the last 10 conversations for that agent"

"Get the transcript and analysis for conversation_xyz"

Compatibility

This server works with MCP clients that support the stdio transport and let you configure environment variables for a local server process. Clients that only support remote HTTP MCP servers need a compatible stdio bridge or proxy.

Tool Reference

Agent Tools

Tool	What it does
`twelvelabs_list_agents`	List all agents in your account
`twelvelabs_get_agent`	Full config: LLM model, voice, KB docs, webhook, prompt preview
`twelvelabs_get_agent_prompt`	Full untruncated system prompt text
`twelvelabs_update_agent_prompt`	Replace system prompt and/or first message
`twelvelabs_update_agent_settings`	Change temperature, voice, TTS settings, language
`twelvelabs_update_agent_conversation_capabilities`	Enable chat file uploads and set the maximum-duration message
`twelvelabs_list_agent_conversations`	Recent conversations for one agent
`twelvelabs_get_agent_webhook`	Current webhook URL
`twelvelabs_set_agent_webhook`	Set or remove webhook URL

Knowledge Base Tools

Tool	What it does
`twelvelabs_list_kb_docs`	All KB docs with size and creation date
`twelvelabs_get_kb_doc`	Full extracted text content of a doc
`twelvelabs_add_kb_text`	Add a plain text document
`twelvelabs_add_kb_url`	Add a web page by URL
`twelvelabs_delete_kb_doc`	Permanently delete a doc

Conversation Tools

Tool	What it does
`twelvelabs_list_conversations`	Filter history by agent, time, success, duration, rating, status, and tags
`twelvelabs_get_conversation`	Full transcript, audio/tag metadata, data collection, and evaluation results
`twelvelabs_rerun_conversation_analysis`	Reanalyse a completed conversation using current agent settings
`twelvelabs_rerun_conversation_evaluation`	Rerun a single evaluation criterion for a completed conversation
`twelvelabs_list_conversation_tags`	List workspace conversation tags
`twelvelabs_create_conversation_tag`	Create a workspace conversation tag
`twelvelabs_update_conversation_tag`	Rename a tag or change its description
`twelvelabs_assign_conversation_tags`	Apply one or more tags to a conversation
`twelvelabs_remove_conversation_tag`	Remove a tag from a conversation
`twelvelabs_delete_conversation_tag`	Permanently delete a workspace conversation tag

Voice Tools

Tool	What it does
`twelvelabs_list_voices`	Browse available voices with IDs and labels

Security

Input validation -- all tool parameters are validated with Zod schemas before reaching the API
HTTPS enforcement -- webhook URLs are validated to use HTTPS only
Path traversal protection -- document and agent IDs are sanitized to prevent path traversal
Error sanitization -- internal errors are caught and returned as safe MCP error responses; raw stack traces are never exposed to the client

Development

npm run dev   # watch mode with tsx -- auto-reloads on file changes

npm run build # compile to dist/

Contributing

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Create a feature branch (git checkout -b feat/my-feature)
Commit your changes (git commit -m 'feat: add my feature')
Push to the branch (git push origin feat/my-feature)
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License

MIT -- see LICENSE for details.

Architecture Note

All tools share a single Axios client instance (src/client.ts) initialised from ELEVENLABS_API_KEY at startup. Tool implementations live in src/tools/ -- one file per domain -- and are registered onto the McpServer in src/index.ts. The server communicates over stdio transport (stdin/stdout), which is why all debug logging uses console.error (stderr), not console.log.