地址：https://www.npmjs.com/package/rime-mcp

一、项目概述

• 项目名称：rime-mc

• 核心功能：基于Model Context Protocol（MCP）协议开发的文本转语音（TTS）服务器，通过Rime API实现高质量语音合成，并通过系统原生音频播放器播放。

• 目标用户：开发者、教育工作者、需要自动化语音反馈的AI助手用户。

• 协议支持：兼容所有支持MCP的AI助手（如Cursor、Claude、ChatGPT等）。

二、核心功能与优势

（一）主要功能

1. 语音合成工具（speak）
• 输入参数：
• text（必填）：需要朗读的文本内容。
• speaker（可选）：选择语音类型（默认cove）。
• speedAlpha（可选）：语速调节（默认1.0）。
• reduceLatency（可选）：是否优化低延迟（默认false）。
• 输出：通过系统音频播放器播放合成语音。

2. 高度定制化
• 支持多种语音选项（如cove、echo、nova等）。
• 自定义语音引导语（如角色扮演、特定口吻）。
• 控制语音触发时机（如完成代码修改后自动播报）。

（二）技术优势

• 跨平台支持：
• 支持Linux、macOS、Windows系统。
• 自动适配本地音频播放器（如afplay、mpg123、Media.SoundPlayer）。

• 高性能：
• 直接流式传输音频，减少延迟。
• 自动清理临时文件，避免磁盘占用。

• 隐私保护：
• 语音数据不存储云端，所有处理在本地完成。

三、安装与配置

（一）安装要求

1. 依赖项
• Node.js 16.x 或更高版本。
• 支持的音频播放器（系统自带或手动安装）：
• Linux：mpg123、mplayer、aplay、ffplay。
• macOS：内置afplay。
• Windows：内置Media.SoundPlayer（PowerShell）。

2. 安装命令

（二）配置说明

1. 环境变量（推荐）

2. 命令行参数

四、使用场景与示例

（一）典型应用场景

1. 开发辅助
• 场景：代码提交后自动播报修改概要。
• 配置：

2. 教育工具
• 场景：模拟不同角色的语音交互（如历史人物、科幻角色）。
• 配置：

3. 无障碍辅助
• 场景：为视障用户提供实时屏幕朗读功能。

（二）使用示例

1. 基础语音合成

2. 集成到AI工作流

五、工作原理

（一）流程示意图

（二）关键技术

1. Rime API 集成
• 提供多种语音模型（如神经网络合成、波形拼接）。
• 支持动态调整语速、音调、情感参数。

2. 本地音频处理
• 使用FFmpeg（底层依赖）实现格式转换和流式传输。
• 自动适配不同系统的音频接口（如ALSA、Core Audio）。

六、开发与调试

（一）本地开发

1. 安装依赖

2. 运行开发模式

（二）调试工具

七、注意事项

（一）安全与隐私

• API密钥管理：避免在配置文件中明文存储RIME_API_KEY，建议使用环境变量。

• 敏感信息过滤：语音文本中若包含敏感数据（如密码），需提前脱敏。

（二）已知限制

• 网络依赖：需保持互联网连接以访问Rime API。

• 音频延迟：低延迟模式可能影响音质，需权衡使用。

八、最后的总结

1. 零代码集成：无需开发即可为现有AI工具添加语音交互能力。

2. 高度定制化：支持从语音类型到交互时机的精细化配置。

3. 跨平台兼容：适配主流操作系统和开发环境。