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Glama

Daisys MCP Server

by daisys-ai

Servidor MCP de Daisy

Daisys-mcp es una versión beta y aún no tiene una versión estable. Pero puedes probarla haciendo lo siguiente:

  1. Obtén una cuenta en Daisys y crea un nombre de usuario y una contraseña.

Si ejecuta en Mac OS, ejecute el siguiente comando:

brew install portaudio

Si ejecuta Linux, ejecute el siguiente comando:

sudo apt install portaudio19-dev libjack-dev
  1. Agregue la siguiente configuración al archivo de configuración mcp en su cliente MCP ( Claude Desktop , Cursor , mcp-cli , mcp-vscode , etc.):
{ "mcpServers": { "daisys-mcp": { "command": "uvx", "args": ["daisys-mcp"], "env": { "DAISYS_EMAIL": "{Your Daisys Email}", "DAISYS_PASSWORD": "{Your Daisys Password}", "DAISYS_BASE_STORAGE_PATH": "{Path where you want to store your audio files}" } } } }

Para construir desde la fuente:

  1. clonar el repositorio: git clone https://github.com/daisys-ai/daisys-mcp.git
  2. cd en el repositorio: cd daisys-mcp
  3. Instale uv (administrador de paquetes de Python), instálelo con curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh o consulte el repositorio uv para obtener métodos de instalación adicionales.
  4. Cree un entorno virtual e instale dependencias usando uv :
uv venv # source .venv/Scripts/activate (Windows) source .venv/bin/activate (mac and linux) uv pip install -e .
  1. Agregue lo siguiente a su archivo de configuración en su cliente MCP ( Claude Desktop , Cursor , mcp-cli , mcp-vscode , etc.):
{ "mcpServers": { "daisys-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "{installation_path}/daisys-mcp", "run", "-m", "daisys_mcp.server" ], "env": { "DAISYS_EMAIL": "{Your Daisys Email}", "DAISYS_PASSWORD": "{Your Daisys Password}", "DAISYS_BASE_STORAGE_PATH": "{Path where you want to store your audio files}" } } } }

Problemas comunes

Si tienes algún problema con portaudio en Linux, puedes intentar instalarlo manualmente:

sudo apt-get update sudo apt-get install -y portaudio19-dev

Contribuyendo

Si deseas contribuir o ejecutar desde la fuente:

  1. Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/daisys-ai/daisys-mcp.git cd daisys_mcp
  1. Cree un entorno virtual e instale dependencias usando uv :
uv venv source .venv/bin/activate uv pip install -e . uv pip install -e ".[dev]"
  1. Copie .env.example a .env y agregue su nombre de usuario y contraseña de DAISYS:
cp .env.example .env # Edit .env and add your DAISYS username and password
  1. Pruebe el servidor ejecutando las pruebas:
uv run pytest

También puedes ejecutar una prueba de integración completa con:

uv run pytest -m 'requires_credentials' # ⚠️ Running full integration tests does costs tokens on the Daisys platform
  1. Depurar y probar localmente con MCP Inspector: uv run mcp dev daisys_mcp/server.py
-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Un servidor beta que permite la integración con los servicios de Daisys.ai a través del Protocolo de control de mensajes (MCP), lo que permite que los clientes de IA como Claude Desktop y Cursor utilicen las funciones de Daisys a través de una interfaz estandarizada.

  1. Para construir desde la fuente:
    1. Problemas comunes
      1. Contribuyendo

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