Voice Assistant Demo
БесплатноНе проверенA cloud backend for a voice assistant that processes natural language commands, manages tasks, and provides speech responses. Integrates with MCP protocol and G
Описание
A cloud backend for a voice assistant that processes natural language commands, manages tasks, and provides speech responses. Integrates with MCP protocol and Gemini API for Vietnamese language support.
README
Ba service Python chạy độc lập, kết nối qua URL env vars.
api_server → mcp_server → gateway ← Android app / curl
Chạy local (test Phase 1)
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # điền GEMINI_API_KEY và GATEWAY_SHARED_TOKEN
# Terminal 1
python api_server.py # :8000
# Terminal 2
python mcp_server.py # :8001 (MCP_BASE_URL=http://localhost:8000 đã có trong .env)
# Terminal 3
python gateway.py # :8002
Test bằng curl:
# Không có auth token (để trống GATEWAY_SHARED_TOKEN trong .env khi test local)
curl -X POST http://localhost:8002/command \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "việc hôm nay có gì", "session_id": "test-1"}'
# Kết quả mong đợi:
# {"speech": "Hôm nay bạn có 4 việc, trong đó 3 việc chưa xong...", "session_id": "test-1"}
# Multi-turn — follow-up cùng session
curl -X POST http://localhost:8002/command \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "đánh dấu xong việc gọi khách hàng", "session_id": "test-1"}'
Deploy lên Render (3 service riêng)
Bước 1 — Push repo lên GitHub
git init && git add . && git commit -m "init phase 1"
git remote add origin <your-github-repo-url>
git push -u origin main
Bước 2 — Tạo Service 1: API Server
- Render Dashboard → New → Web Service → chọn repo
- Name:
task-api - Build Command:
pip install -r requirements.txt - Start Command:
python api_server.py - Environment Variables:
PORT→ để Render tự điền
Sau khi deploy xong, copy URL dạng https://task-api-xxxx.onrender.com.
Bước 3 — Tạo Service 2: MCP Server
- Name:
task-mcp - Start Command:
python mcp_server.py - Environment Variables:
API_BASE_URL→ URL của Service 1 (bước 2)
Sau khi deploy, copy URL: https://task-mcp-xxxx.onrender.com.
Bước 4 — Tạo Service 3: Gateway
- Name:
task-gateway - Start Command:
python gateway.py - Environment Variables:
MCP_BASE_URL→ URL của Service 2 (bước 3)GEMINI_API_KEY→ key từ Google AI StudioGATEWAY_SHARED_TOKEN→ chuỗi ngẫu nhiên (dùngopenssl rand -hex 16)
Bước 5 — Test end-to-end trên cloud
GATEWAY_URL=https://task-gateway-xxxx.onrender.com
TOKEN=your_shared_token
curl -X POST $GATEWAY_URL/command \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Auth-Token: $TOKEN" \
-d '{"text": "việc hôm nay có gì", "session_id": "s1"}'
Lưu ý cold-start: Render free tier ngủ sau 15 phút idle. Request đầu tiên mất ~30s. Chấp nhận được cho demo.
Biến môi trường tổng hợp
| Service | Biến | Bắt buộc | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| api_server | PORT |
auto | Render tự set |
| mcp_server | PORT |
auto | |
| mcp_server | API_BASE_URL |
✓ | URL của api_server |
| gateway | PORT |
auto | |
| gateway | MCP_BASE_URL |
✓ | URL của mcp_server |
| gateway | GEMINI_API_KEY |
✓ | Google AI Studio |
| gateway | GATEWAY_SHARED_TOKEN |
khuyến nghị | Bảo vệ endpoint public |
Cấu trúc request/response gateway
POST /command
Headers: X-Auth-Token: <token> (nếu có GATEWAY_SHARED_TOKEN)
Body:
{
"text": "lệnh giọng nói đã chuyển thành text",
"session_id": "uuid-từ-app"
}
Response:
{
"speech": "Câu trả lời tiếng Việt tự nhiên để đọc lên",
"session_id": "uuid-từ-app"
}
Session tự reset sau 30 phút không có request.
Mốc Phase 1 ✓
curl POST /command {"text": "việc hôm nay có gì"}
→ {"speech": "Hôm nay bạn có ..."}
Phase 2 — Android App (Push-to-Talk)
Cấu trúc
android/
├── app/src/main/java/com/demo/voiceassistant/
│ ├── Config.kt ← URL gateway + auth token
│ ├── MainActivity.kt ← 1 nút "Nói", quản lý luồng
│ ├── SpeechController.kt ← STT vi-VN (SpeechRecognizer)
│ ├── ApiClient.kt ← POST /command qua OkHttp
│ └── SpeakController.kt ← TTS đọc kết quả
└── app/src/main/res/
└── layout/activity_main.xml
Mở trong Android Studio
- File → Open → chọn thư mục
android/ - Android Studio tự tải Gradle và sync dependencies
- Cắm máy thật (hoặc bật AVD) → Run
Nếu dùng máy ảo (AVD): chọn image có Google Play để
SpeechRecognizerhoạt động với vi-VN.
Luồng hoạt động Phase 2
Bấm nút "Nói"
→ SpeechRecognizer (vi-VN) nghe ~5 giây
→ text → POST https://task-gateway-0le7.onrender.com/command
header: X-Auth-Token: <token>
→ {"speech": "..."} → TextToSpeech đọc lên
Lưu ý cold-start: Request đầu tiên sau 15 phút idle mất ~30s (Render free tier). Timeout của ApiClient đã set 90s.
Đổi gateway / token
Sửa android/app/src/main/java/com/demo/voiceassistant/Config.kt:
object Config {
const val GATEWAY_URL = "https://task-gateway-xxxx.onrender.com"
const val AUTH_TOKEN = "your_token_here"
}
Mốc Phase 2 ✓
Bấm nút → nói "việc hôm nay có gì" → app đọc lại danh sách bằng giọng tiếng Việt.
Установка Voice Assistant Demo
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/nhattan-dev/voice-assistant-mcp-demoFAQ
Voice Assistant Demo MCP бесплатный?
Да, Voice Assistant Demo MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для Voice Assistant Demo?
Нет, Voice Assistant Demo работает без API-ключей и переменных окружения.
Voice Assistant Demo — hosted или self-hosted?
Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.
Как установить Voice Assistant Demo в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой Voice Assistant Demo на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
Похожие MCP
GitHub
PRs, issues, code search, CI status
автор: GitHubFilesystem
Secure file operations with configurable access controls.
Memory
Knowledge graph-based persistent memory system.
Template MCP Server
A CLI tool to create a new Model Context Protocol server project with TypeScript support, dual transport options, and an extensible structure
автор: mcpdotdirectCompare Voice Assistant Demo with
Не уверен что выбрать?
Найди свой стек за 60 секунд
Автор?
Embed-бейдж для README
Похожее
Все в категории development
