
🎙️ Kokoro-82M TTS 的一体化 Docker 镜像 - Web UI、REST API、WEBSocket、Streaming、Batch、MCP
概览
Web UI • REST API • WEBSocket • 流媒体 • 批处理 • MCP - 🎨 - 现代化界面支持实时音频播放 - 🔌 - 功能齐全的HTTP端点及Swagger文档 - 📡 - 实时双向TTS通信 - 🌊 - 生成时音频块自动交付 - 📦 - 一次请求处理多条文本 - 🤖 - AI代理集成(Claude等) - 🌍 - 英语、中文、日语、西班牙语、法语、印地语、意大利语、葡萄牙语 - 🚀 - CUDA支持及自动内存管理 - 📱 - 多样的男女语音 在浏览器中打开http://localhost:8300。 - Docker 20.10+ - 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU(可选,支持 CPU 备份)- nvidia-docker2(支持 GPU - : http://localhost:8300/docs - : http://localhost:8300/redoc - : FastAPI, Uvicorn - : Kokoro-82M(StyleTTS 2) - : PyTorch, CUDA - : Docker, NVIDIA Container Toolkit 欢迎投稿!请随时提交拉取请求。 1. 分支仓库 2.
概述(AI 翻译)
英文 |简体中文 |繁體中文 |日本語
🎙️ 心 TTS
Kokoro-82M 文本转语音的一体化 Docker 映像
Web UI • REST API • WEBSocket • 流媒体 • 批处理 • MCP
✨ 特色
- 🎨 优美的网页界面 - 现代化界面,支持实时音频播放
- 🔌 REST API - 功能齐全的HTTP端点,附带Swagger文档
- 📡 WebSocket - 实时双向TTS通信
- 🌊 流式传输 - 生成时交付的音频块
- 📦 批量处理 - 在一个请求中处理多个文本
- 🤖 MCP 服务器 - AI 代理集成(Claude 等)
- 🌍 多语言 - 英语、中文、日语、西班牙语、法语、印地语、意大利语、葡萄牙语
- 🚀 GPU 加速 - CUDA 支持自动内存管理
- 📱 54+ 声部 - 多种男女声部
🚀 快速启动
在浏览器中打开http://localhost:8300。
📦 安装
先决条件
- Docker 20.10+
- 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU(可选,支持 CPU 备份)
- nvidia-docker2(用于GPU支持)
Docker 运行
Docker Compose
验证安装
⚙️ 配置
|变量 |默认 |描述 |
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
✨ Features
- 🎨 Beautiful Web UI - Modern interface with real-time audio playback
- 🔌 REST API - Full-featured HTTP endpoints with Swagger docs
- 📡 WebSocket - Real-time bidirectional TTS communication
- 🌊 Streaming - Audio chunks delivered as they generate
- 📦 Batch Processing - Process multiple texts in one request
- 🤖 MCP Server - AI agent integration (Claude, etc.)
- 🌍 Multi-language - English, Chinese, Japanese, Spanish, French, Hindi, Italian, Portuguese
- 🚀 GPU Accelerated - CUDA support with automatic memory management
- 📱 54+ Voices - Wide variety of male and female voices
🚀 Quick Start
docker run -d --name kokoro-tts --gpus all -p 8300:8300 neosun/kokoro-tts:latest
Open http://localhost:8300 in your browser.
📦 Installation
Prerequisites
- Docker 20.10+
- NVIDIA GPU with CUDA support (optional, CPU fallback available)
- nvidia-docker2 (for GPU support)
Docker Run
# With GPU
docker run -d \
--name kokoro-tts \
--gpus all \
-p 8300:8300 \
-e GPU_IDLE_TIMEOUT=600 \
--restart unless-stopped \
neosun/kokoro-tts:latest
# CPU only
docker run -d \
--name kokoro-tts \
-p 8300:8300 \
--restart unless-stopped \
neosun/kokoro-tts:latest
Docker Compose
services:
kokoro-tts:
image: neosun/kokoro-tts:latest
container_name: kokoro-tts
ports:
- "8300:8300"
environment:
- GPU_IDLE_TIMEOUT=600
- KEEP_MODEL_LOADED=true # Never release model from memory
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
restart: unless-stopped
docker-compose up -d
Verify Installation
# Health check
curl http://localhost:8300/health
# Generate speech
curl -X POST http://localhost:8300/api/tts \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"Hello world","voice":"af_heart"}' \
-o output.wav
⚙️ Configuration
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
PORT |
8300 |
Server port |
GPU_IDLE_TIMEOUT |
300 |
Seconds before GPU memory release |
安装
docker exec -i kokoro-tts python /app/docker/server.py mcp配置
{
"mcpServers": {
"kokoro-tts": {
"command": "docker",
"args": ["exec", "-i", "kokoro-tts", "python", "/app/docker/server.py", "mcp"]
}
}
}