Bailian Voice Clone MCP
一个可部署到阿里云 Function AI 的 stdio MCP,用于:
- 创建声音克隆
- 轮询音色状态
- 查询单个音色
- 列出音色
- 删除音色
- 用复刻音色做语音合成
本地启动
- 安装依赖
Path B:部署到阿里云 Function AI
1. 准备代码仓库
把这个目录推到 GitHub 或阿里云 Codeup:
server.pyrequirements.txt.env.exampleREADME.md
2. 在 Function AI 创建 MCP 服务
- 登录 Function AI 控制台
- 创建空白项目
- 新建服务,选择
MCP 服务 - 传输类型选择
SSE - 开启鉴权
- 运行环境选择
Python - 绑定你的代码仓库
3. 配置构建和启动
建议值:
- 构建命令:
pip install -t . -r requirements.txt - 启动命令:
python server.py
资源建议:
- vCPU:1
- 内存:2 GB
- 弹性策略:
极速模式 - 预置快照:
1 - 实例上限:
1
4. 配置环境变量
在 Function AI 的变量管理里新增:
DASHSCOPE_API_KEYDASHSCOPE_REGION=cn-beijingBAILIAN_TTS_MODEL=cosyvoice-v3.5-plusINLINE_AUDIO_BASE64_LIMIT=300000
5. 部署并测试
部署成功后,Function AI 会给你一个公网 SSE 地址,通常是:
https://xxxx.cn-beijing.fcapp.run/sse
先在 Function AI 控制台直接测试工具是否可用。
注册到百炼 MCP 管理
- 打开百炼控制台 -> MCP 管理 -> 自定义服务
- 点击
+创建 MCP 服务 - 选择
使用脚本部署 - 安装方式选
http - 填入你的 SSE 地址
配置示例:
{
"mcpServers": {
"voice-clone-mcp": {
"url": "https://xxxx.cn-beijing.fcapp.run/sse"
}
}
}
使用顺序建议
- 调
create_voice_clone - 调
wait_for_voice_ready - 状态变成
OK后,调synthesize_with_cloned_voice
示例参数
创建声音克隆
{
"audio_url": "https://your-public-audio-url/sample.wav",
"prefix": "myvoice01",
"language_hint": "zh",
"target_model": "cosyvoice-v3.5-plus",
"region": "cn-beijing"
}
合成语音
{
"text": "你好,这是一段使用复刻音色生成的演示语音。",
"voice_id": "cosyvoice-v3.5-plus-myvoice01-xxxxxxxx",
"target_model": "cosyvoice-v3.5-plus",
"region": "cn-beijing",
"inline_base64": true
}
注意事项
- 声音克隆和声音合成用的
target_model必须一致,否则合成会失败 audio_url必须公网可访问prefix建议只用小写字母、数字、下划线,长度不超过 10synthesize_with_cloned_voice默认会把音频落到临时目录;在云端想长期保存,下一步建议接 OSS