安装

uv run mcp-tts.py

适合谁

如果你要把文本转成 mp3，并可选再传到 S3，这个服务对得上。官方把它写成 Kokoro Text to Speech 的 MCP 服务器，生成本地 mp3，并提供上传到 S3 的选项。

适合已经能克隆官方仓库、会用 uv、并能下载 onnx 权重的人。官方要求把 kokoro-v1.0.onnx 与 voices-v1.0.bin 放到同一仓库目录。还需要 ffmpeg，以便把中间的 wav 转成 mp3。mac 上官方给出的安装是 brew install ffmpeg。

它不适合只想调用云端接口、或不愿在本机落音频文件的人。生成本身会在磁盘写入 mp3。也不适合第一次就把结果传到 S3 的人：那会把音频送出本机。

官方仓库：

https://github.com/mberg/kokoro-tts-mcp

权重来源：

https://github.com/thewh1teagle/kokoro-onnx

官方推荐路径只有一条：在已放好权重的本地仓库里，用 uv 运行 mcp-tts.py。不要另找安装器，也不要第一次去配 S3。

uv run mcp-tts.py

前置条件：已把官方仓库放到本机；已下载 kokoro-v1.0.onnx 与 voices-v1.0.bin 并与脚本同目录；本机已有 ffmpeg。权重文件地址：

https://github.com/thewh1teagle/kokoro-onnx/releases/download/model-files-v1.0/kokoro-v1.0.onnx

https://github.com/thewh1teagle/kokoro-onnx/releases/download/model-files-v1.0/voices-v1.0.bin

配置位置：把上述 uv 命令写进当前 MCP 客户端的服务器启动项，工作目录指向该仓库。连上后做一次低风险调用：在客户端列出的、属于这个服务器的工具里，选生成本地 mp3 的项。官方没有连续写出函数名，不要编造函数名。合成会在本机写文件，也会占用磁盘。

成功信号：仓库目录里出现新的 mp3，且没有上传到 S3。若启动失败，先核对两个权重文件是否与 mcp-tts.py 在同一目录，以及 ffmpeg 是否可用。

案例一：本机出音。对象是生成并本地保存 mp3。用客户端实际列出的合成工具，输入一句不含隐私的短文本。证据没有参数表和音色字段名，成功以本地出现 mp3 为准。不要假设它会自动播放。

案例二：可选上传 S3。官方写明 mp3 存在本地，并可选择上传到 S3，也能配置这些文件如何管理。这是写出网。确认点是你已看过将上传的音频，并接受它会进入你的对象存储之后，再行动。本页没有写出密钥变量名，不要编造。若客户端没有上传项，到此为止。

没有权重文件或 ffmpeg 时不要启动。官方只写了 mac 下的 brew install ffmpeg，不要改写成其他系统的包管理命令。uv 是推荐启动方式，不要改成未出现的包安装器。

S3 上传会出网并可能按官方说明在上传后删除或保留本地文件；未点名的桶名、区域和凭证字段不要补。合成不是零风险：文本会进入本机模型，音频会落盘。官方没有写出撤销或卸载路径。