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

1. 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.py
• requirements.txt
• .env.example
• README.md

2. 在 Function AI 创建 MCP 服务

1. 登录 Function AI 控制台
2. 创建空白项目
3. 新建服务，选择 MCP 服务
4. 传输类型选择 SSE
5. 开启鉴权
6. 运行环境选择 Python
7. 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_KEY
• DASHSCOPE_REGION=cn-beijing
• BAILIAN_TTS_MODEL=cosyvoice-v3.5-plus
• INLINE_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

1. 打开百炼控制台 -> MCP 管理 -> 自定义服务
2. 点击 +创建 MCP 服务
3. 选择 使用脚本部署
4. 安装方式选 http
5. 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

1. 调 create_voice_clone
2. 调 wait_for_voice_ready
3. 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 10
• synthesize_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