Pipecat MCP Server даёт вашим AI-агентам голос с помощью Pipecat. Он должен работать с любым совместимым с MCP клиентом:

Pipecat MCP Server предоставляет инструменты голосового и скриншот для совместимых с MCP клиентами, но он сам по себе не предоставляет доступ к микрофону или динамику.

Аудиоввод/вывод осуществляется с помощью отдельного аудио/видео транспорта, например:

• Pipecat Playground (локальный интерфейс браузера)
• Ежедневно (Комната WebRTC)
• Операторы (Twilio, Telnyx и др.)

MCP-клиенты, такие как Cursor, Claude Code и Codex, управляют агентом, но они не являются аудиоустройствами. Чтобы слышать, говорить или видеть, необходимо подключиться через один из аудиотранспортов.

🧭 Начало

Требования

• Python 3.10 или более поздние версии
• Менеджер пакетов UV

По умолчанию голосовой агент использует локальные модели (API-ключи не требуются): Faster Whisper для преобразования речи в текст и Kokoro для преобразования текста в речь. Размер моделей Whisper составляет примерно 1,5 ГБ и загружается автоматически при первом соединении, поэтому начальный запуск может занять некоторое время.

Установка

Это установит инструмент pipecat-mcp-server.

Pipecat MCP Server

Pipecat MCP Server gives your AI agents a voice using Pipecat. It should work with any MCP-compatible client:

The Pipecat MCP Server exposes voice-related and screen capture tools to MCP-compatible clients, but it does not itself provide microphone or speaker access.

Audio input/output is handled by a separate audio/video transport, such as:

• Pipecat Playground (local browser UI)
• Daily (WebRTC room)
• Phone providers (Twilio, Telnyx, etc.)

MCP clients like Cursor, Claude Code, and Codex control the agent, but they are not audio devices. To hear, speak or see, you must connect via one of the audio transports.

🧭 Getting started

Prerequisites

• Python 3.10 or later
• uv package manager

By default, the voice agent uses local models (no API keys required): Faster Whisper for speech-to-text and Kokoro for text-to-speech. The Whisper models are approximately 1.5 GB and are downloaded automatically on the first connection, so the initial startup may take a moment.

Installation

uv tool install pipecat-ai-mcp-server

This will install the pipecat-mcp-server tool.

If you want to use different services or modify the Pipecat pipeline somehow, you will need to clone the repository:

git clone https://github.com/pipecat-ai/pipecat-mcp-server.git

and install your local version with:

uv tool install -e /path/to/repo/pipecat-mcp-server

Running the server

Start the server:

pipecat-mcp-server

This will make the Pipecat MCP Server available at http://localhost:9090/mcp.

Auto-approving permissions

For hands-free voice conversations, you will need to auto-approve tool permissions. Otherwise, your agent will prompt for confirmation, which interrupts the conversation flow.

⚠️ Warning: Enabling broad permissions is at your own risk.

Installing the talk skill (recommended)

The talk skill provides a better voice conversation experience. It asks for verbal confirmation before making changes to files, adding a layer of safety when using broad permissions.