APIとMCP
先に uv run app.py でアプリを起動します。以下をPythonファイルに保存し、uv run ファイル名.py で実行します。WindowsではファイルをUTF-8で保存してください。
python
from gradio_client import Client, handle_file
client = Client("http://127.0.0.1:7860")
text, caption, seed = client.predict("01_夜の秘密", api_name="/apply_voice_preset")
audio, log = client.predict(
text="また会えたわね。", caption=caption, seed_raw=seed,
num_steps=16, seconds_raw="3", api_name="/generate",
)
next_audio, next_log = client.predict(
text="今夜は少しだけ、私と話しましょう。", caption=caption,
reference_audio=[handle_file(audio)], seed_raw=seed,
num_steps=16, seconds_raw="5", api_name="/generate",
)
print(next_audio)MCP接続
app.py は mcp_server=True で起動します。接続先は通常 http://127.0.0.1:7860/gradio_api/mcp/sse です。アプリのAPI案内でも確認できます。クライアントはGradioが公開するツール定義を取得して使ってください。
参照音声はGradioのファイルアップロード形式です。上のAPI例では handle_file が処理します。別PCから 127.0.0.1 へは接続できません。このリポジトリは別途作成したローカルstdio MCPサーバーを同梱していません。
生成パラメーター
num_steps は既定40、seconds_raw を空にすると自動尺です。seed_raw を空にするとランダムになります。生成APIは音声ファイルとログを返します。