# Minimax AI工具集
## 基本信息
- Slug: `psycharch-minimax-mcp-tools`
- Source: modelscope
- Publisher: @PsychArch/minimax-mcp-tools
- Categories: image-and-video-processing / speech-processing
- Hosted: No
- License: MIT License
- Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@PsychArch/minimax-mcp-tools
## 简介
一种MCP服务器实现，它与Minimax API集成，以在Windsurf和Cursor等编辑器中提供由AI驱动的图像生成和文本转语音功能。
## 安装提示

```bash
## MCP 接口 ### 图像生成 根据文本提示生成图像：
```

## MCP Server 详情

# Minimax MCP 工具

![Minimax MCP Tools Banner](assets/minimax-mcp-tools-banner.jpg)

这是一个集成了 Minimax API 的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，用于基于 AI 的图像生成和文本转语音功能。

## 特性

- **图像生成**：使用 Minimax 的 image-01 模型根据文本提示生成高质量图像
- **文本转语音 (TTS)**：将文本转换为自然声音的语音，支持多种声音选项、情感和音频格式
- **轻松集成**：作为 MCP 服务器无缝集成到 Windsurf 编辑器中

## 设置

### 前提条件

- Node.js 16 或更高版本
- 一个 Minimax API 密钥（从 [Minimax 平台](https://api.minimax.chat/) 获取）
- 用于 TTS 功能的 Minimax 组 ID

### 配置

创建或更新您的 MCP 配置文件：

   - 对于 Windsurf: `~/.codeium/windsurf/mcp_config.json`
   - 对于 Cursor: `~/.cursor/config/mcp_config.json`

   两个编辑器使用相同的配置格式：

```json
{
  "mcpServers": {
    "minimax-mcp-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "minimax-mcp-tools"
      ],
      "env": {
        "MINIMAX_API_KEY": "your-minimax-api-key",
        "MINIMAX_GROUP_ID": "your-minimax-group-id"
      }
    }
  }
}
```


## MCP 接口

### 图像生成

根据文本提示生成图像：

```javascript
// Example parameters for image generation
{
  "prompt": "A mountain landscape at sunset",
  "aspectRatio": "16:9",
  "n": 1,
  "outputFile": "/absolute/path/to/image.jpg",
  "subjectReference": "/path/to/reference.jpg" // Optional: local file or URL
}
```


参数：
- `prompt`（必需）：要生成的图像的描述
- `outputFile`（必需）：保存生成图像文件的绝对路径。**目录必须已经存在**。当生成多个图像（n>1）时，文件名将以顺序编号（例如 'image-1.jpg', 'image-2.jpg'）。
- `aspectRatio`（可选）：图像的宽高比（默认："1:1"，选项："1:1", "16:9", "4:3", "3:2", "2:3", "3:4", "9:16", "21:9"）
- `n`（可选）：要生成的图像数量（默认：1，范围：1-9）。当 n>1 时，输出文件名将自动编号。
- `subjectReference`（可选）：本地图像文件的路径或用于角色参考的公共 URL。提供时，生成的图像将以此作为角色外观的参考。支持的格式：JPG, JPEG, PNG

### 文本转语音

使用各种自定义选项将文本转换为语音：

```javascript
// Example parameters for text-to-speech
{
  "text": "Hello, this is a test of the text-to-speech functionality.",
  "model": "speech-02-hd",
  "voiceId": "female-shaonv",
  "speed": 1.0,
  "volume": 1.0,
  "pitch": 0,
  "emotion": "happy",
  "format": "mp3",
  "outputFile": "/absolute/path/to/audio.mp3",
  "subtitleEnable": true
}
```


#### 基本参数：

- `text` (必需): 要转换为语音的文本（最多10,000个字符）
- `outputFile` (必需): 保存生成的音频文件的绝对路径
- `model` (可选): 使用的模型版本（默认: "speech-02-hd", 选项: "speech-02-hd", "speech-02-turbo")
  - `speech-02-hd`: 高清模型，具有出色的音色相似性、节奏稳定性和录音室级音质
  - `speech-02-turbo`: 快速模型，性能优秀且延迟低，增强了多语言能力
- `voiceId` (可选): 使用的声音ID（默认: "male-qn-qingse"）
- `speed` (可选): 语速（默认: 1.0, 范围: 0.5-2.0）
- `volume` (可选): 音量（默认: 1.0, 范围: 0.1-10.0）
- `pitch` (可选): 音调（默认: 0, 范围: -12 到 12）
- `emotion` (可选): 语音的情绪（默认: "neutral", 选项: "happy", "sad", "angry", "fearful", "disgusted", "surprised", "neutral"）
- `timberWeights` (可选): 声音混合设置，允许混合最多4种不同的声音及其权重
  ```javascript
  "timberWeights": [
    { "voice_id": "male-qn-qingse", "weight": 70 },
    { "voice_id": "female-shaonv", "weight": 30 }
  ]
  ```

#### 音频设置:
- `format` (可选): 音频格式（默认: "mp3", 选项: "mp3", "pcm", "flac", "wav"）
- `sampleRate` (可选): 采样率（Hz，默认: 32000, 选项: 8000, 16000, 22050, 24000, 32000, 44100)
- `bitrate` (可选): MP3格式的比特率（默认: 128000, 选项: 32000, 64000, 128000, 256000)
- `channel` (可选): 音频声道数（默认: 1, 选项: 1=单声道, 2=立体声)

#### 高级功能:
- `latexRead` (可选): 是否读取LaTeX公式（默认: false）
- `pronunciationDict` (可选): 发音替换列表
  ```javascript
  "pronunciationDict": ["处理/(chu3)(li3)", "危险/dangerous"]
  ```
- `stream` (可选): 是否使用流模式（默认: false）
- `languageBoost` (可选): 加强特定语言的识别
  - 选项: "Chinese", "Chinese,Yue", "English", "Arabic", "Russian", "Spanish", "French", "Portuguese", "German", "Turkish", "Dutch", "Ukrainian", "Vietnamese", "Indonesian", "Japanese", "Italian", "Korean", "Thai", "Polish", "Romanian", "Greek", "Czech", "Finnish", "Hindi", "auto"
- `subtitleEnable` (可选): 是否启用字幕生成（默认: false）

## 许可证

MIT

## 贡献

欢迎贡献！请随时提交Pull Request。

## 致谢

- [Minimax API](https://platform.minimaxi.com/) 提供了AI模型
- [Model Context Protocol](https://github.com/modelcontextprotocol/) 提供了MCP规范