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通过模型上下文协议将 ElevenLabs 的文本转语音功能与 Cursor 集成，允许用户在 Cursor 编辑器中使用可选声音将文本转换为语音。

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103 查看 · 2026-07-07 更新

简介

通过模型上下文协议将 ElevenLabs 的文本转语音功能与 Cursor 集成，允许用户在 Cursor 编辑器中使用可选声音将文本转换为语音。

简介

通过模型上下文协议将 ElevenLabs 的文本转语音功能与 Cursor 集成，允许用户在 Cursor 编辑器中使用可选声音将文本转换为语音。

Project Jessica (ElevenLabs TTS MCP)

该项目通过模型上下文协议（MCP）将ElevenLabs的文本转语音功能与Cursor集成。它包括一个FastAPI后端服务和一个React前端应用程序。

功能

  • 使用ElevenLabs API进行文本转语音转换
  • 语音选择和管理
  • 与Cursor的MCP集成
  • 现代化的React前端界面
  • WebSocket实时通信
  • 预提交钩子以保证代码质量
  • 自动代码格式化和检查

项目结构

jessica/
├── src/
│   ├── backend/          # FastAPI backend service
│   └── frontend/         # React frontend application
├── terraform/            # Infrastructure as Code
├── tests/               # Test suites
└── docs/                # Documentation

要求

  • Python 3.11+
  • Poetry（用于后端依赖管理）
  • Node.js 18+（用于前端）
  • Cursor（用于MCP集成）

本地开发设置

后端设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/georgi-io/jessica.git
cd jessica

# Create Python virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install backend dependencies
poetry install

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your ElevenLabs API key

# Install pre-commit hooks
poetry run pre-commit install

前端设置

# Navigate to frontend directory
cd src/frontend

# Install dependencies
npm install

开发服务器

启动后端

# Activate virtual environment if not active
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Start the backend
python -m src.backend

后端提供：

启动前端

# In src/frontend directory
npm run dev

前端开发服务器：

环境配置

后端 (.env)

# ElevenLabs API
ELEVENLABS_API_KEY=your-api-key

# Server Configuration
HOST=127.0.0.1
PORT=9020

# Development Settings
DEBUG=false
RELOAD=true

前端 (.env)

VITE_API_URL=http://localhost:9020
VITE_WS_URL=ws://localhost:9020/ws

代码质量工具

后端

# Run all pre-commit hooks
poetry run pre-commit run --all-files

# Run specific tools
poetry run ruff check .
poetry run ruff format .
poetry run pytest

前端

# Lint
npm run lint

# Type check
npm run type-check

# Test
npm run test

生产环境部署

AWS ECR 和 GitHub Actions 设置

为了启用自动构建并将Docker镜像推送到Amazon ECR：

  1. 应用Terraform配置以创建所需的AWS资源：

    cd terraform
terraform init
terraform apply

  2. GitHub Actions工作流将自动：

    • 从S3中的Terraform状态读取必要的配置
    • 在推送至main或develop分支时构建Docker镜像
    • 将镜像推送到ECR，并标记为latest和特定的提交SHA

  3. 不需要额外的仓库变量！工作流从Terraform状态中获取所有必需的配置。

工作原理

GitHub Actions工作流被配置为：

  1. 初始时假设具有S3读取权限的预定义IAM角色
  2. 从S3中的Terraform状态文件获取并提取配置值
  3. 使用状态文件中的实际部署角色重新认证
  4. 构建并将Docker镜像推送到状态中定义的ECR存储库

这种方法消除了手动配置GitHub仓库变量的需求，并确保CI/CD过程始终使用当前的基础架构配置。

快速概览

  • 前端：通过CloudFront从S3提供服务，地址为jessica.georgi.io
  • 后端API：可访问于api.georgi.io/jessica
  • WebSocket：连接到api.georgi.io/jessica/ws
  • Docker镜像：存储在AWS ECR中，可以部署到ECS/EKS
  • 基础架构：通过此仓库中的Terraform管理

与Cursor的MCP集成

  1. 启动后端服务器
  2. 在Cursor设置中添加新的MCP服务器：

故障排除

常见问题

  1. API 密钥问题

    • 错误: "无效的 API 密钥"
    • 解决方案: 检查 .env 文件

  2. 连接问题

    • 错误: "无法连接到 MCP 服务器"
    • 解决方案: 确认后端正在运行且端口正确

  3. 端口冲突

    • 错误: "地址已被使用"
    • 解决方案: 在 .env 中更改端口

  4. WebSocket 连接失败

    • 错误: "WebSocket 连接失败"
    • 解决方案: 确保后端正在运行且 WebSocket URL 正确

如需更多帮助，请在 GitHub 上提交问题。

许可证

MIT

来源