Socratic-MCP Study-Speak Server

关键词

SocraticTTSJSON-RPCTools serverLLM integration

使用说明

  • 项目简介 该仓库实现了一个基于 MCP（Model Context Protocol）协议的服务端组件，核心在于将外部功能以“工具”方式暴露给 LLM 客户端。当前实现聚焦于“speak”文本转语音（TTS）工具，客户端可通过 MCP 机制调用该工具实现文本转语音输出的能力，并可在实际对话场景中结合会话管理与上下文扩展使用。

  • 主要功能点

    • 注册并暴露 speak 工具：客户端可通过 MCP 调用该工具，将文本转成语音进行输出，返回执行结果或错误信息。
    • 简单会话与能力声明：服务端通过 MCP 框架处理请求和响应，具备基础的会话管理能力与功能扩展空间。
    • JSON-RPC 通信：服务器端接收来自 LLM 客户端的 JSON-RPC 请求，执行注册的工具并返回标准化的 JSON-RPC 响应。

  • 安装步骤

    • 安装依赖：确保 Python 3.12+ 环境，可通过 pip 安装 MCP 运行时依赖（MCP 框架库，例如 mcp 的相关实现）。
    • 取得源码：将仓库中的相关 MCP 服务脚本获取到本地环境中。
    • 安装并准备 TTS 支持：脚本会尝试调用本地 TTS 实现（如系统命令或本地二进制）。确保该实现可执行，并放在 PATH 或脚本能够定位到的路径。
    • 启动服务：在终端执行相应的 Python 脚本来启动 MCP 服务器，例如运行 study-speak 的 MCP 服务入口脚本。

  • 服务器配置（MCP 客户端对接的配置信息） 注：MCP 客户端需要配置启动服务器的命令和参数，以下 JSON 配置示例用于 MCP 客户端在连接服务器时的描述信息（不在客户端代码中实现，仅用于文档化配置理解）。 { "server_name": "study-speak", "command": "python3", "args": ["agents/mcp/study-speak-server.py"], "transport": "stdio" } 说明：

    • server_name 表示 MCP 服务器的名称，本文对应 study-speak 模块。
    • command 提供启动服务器所需的命令（如 python3）。
    • args 指定启动脚本及必要参数，本文对应脚本路径即可启动 MCP 服务器。
    • transport 指定通信传输协议（如 stdio、SSE、WebSocket），根据实际部署选择。 注：上述配置仅用于描述服务器启动方式及对接信息，实际客户端实现不需修改服务器端代码。

  • 基本使用方法

    • 启动服务器后，LLM 客户端即可通过 JSON-RPC 调用名为 speak 的工具，传入要朗读的文本内容，服务器执行 TTS 并返回执行结果。
    • 客户端可结合现有对话流程，将文本输出整合到对话上下文，提升交互的自然性与可访问性。

  • 其他注意

    • 当前实现聚焦对 speak 工具的暴露，未来可在同一 MCP 服务器上继续注册更多工具、资源和 Prompts，以丰富上下文服务能力。
    • 为了确保可移植性，运行环境应具备所需的 TTS 背端（本地可执行的 TTS 程序或库），并确保服务器对外暴露的接口符合 MCP 的约定。

服务器信息

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