ElevenLabs MCP로 AI 팟캐스트 자동 제작하기 - 완벽 가이드

ElevenLabs MCP를 활용해 AI 팟캐스트를 자동으로 제작하고 싶으신가요? Python 설치부터 API 키 발급, 서버 설정, Claude 연동까지 단계별 세팅 방법과 NotebookLM과의 차이점을 소개합니다.

케미가체질

Jul 28, 2025

ElevenLabs MCP로 AI 팟캐스트 자동 제작하기 - 완벽 가이드

🔈

ElevenLabs란?

Free Text to Speech & AI Voice Generator | ElevenLabs

는 AI 음성 합성(Text-to-Speech, TTS) 기술을 제공하는 글로벌 선두 기업입니다.

단순한 TTS를 넘어 사람처럼 자연스럽고 감정이 담긴 목소리를 생성하는 것이 특징이며, 다양한 언어와 억양, 감정, 사용자 음성 클로닝 기능까지 제공합니다.

💡 주요 특징

기능	설명
🎙️ 초고품질 TTS	실제 사람처럼 들리는 음성 생성
🌍 다국어 지원	한국어 포함 29개 이상의 언어 지원
🎭 감정 표현	기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정 표현 가능
👤 음성 클로닝	사용자의 목소리를 AI가 학습해 복제 가능 (1분 음성만으로도 가능)
⚙️ API 연동	다양한 자동화 도구(Make, Python, MCP 등)와 연동 가능

💰 요금제 (2024년 11월 기준)

구분	크레딧	시간 환산	가격
무료	1만 크레딧	약 10분 분량	무료
Starter	3만 크레딧	약 30분	$5
Creator	10만 크레딧	약 2시간	$22
Pro	50만 크레딧	약 10시간	$99
Scale	2백만 크레딧	약 40시간	$330
Business	1천만 크레딧	약 180시간	$1320

ElevenLabs MCP 서버 설정하기

ElevenLabs MCP 자동화, 서버 세팅부터 제대로 해야 시작할 수 있습니다.
Python 3.8+ 설치와 ElevenLabs API 키 발급만 완료하면,
MCP를 통해 원하는 음성을 손쉽게 자동 생성할 수 있습니다.

아래 링크의 설명을 참고하여 제작해봤습니다.

일레븐랩스 MCP 서버 사용법

개발자는 텍스트 음성 변환(TTS) 및 오디오 처리와 같은 고급 서비스와의 통합을 단순화하는 도구를 지속적으로 찾고 있습니다. ElevenLabs MCP 서버는 AI 모델과 ElevenLabs의 강력한 API 간의 원활한 상호 작용을 가능하게 하는 강력한 솔루션으로 두드러집니다. 모델 제어 프로토콜(MCP)로 설계된 이 서버는 개발자가 생생한 음성을 생성하거나 목소리를 복제하는 등의 최첨단 오디오 기능을 자신의 애플리케이션 내에서 직접 활용할 수 있도록 지원합니다. 음성 에이전트를 구축하든, 오디오 작업을 자동화하든, 사용자 경험을 향상시키든, ElevenLabs MCP 서버는 확장 가능하고 효율적인 플랫폼을 제공합니다. 💡API와 작업할 때 Apidog를 무료로 다운로드하여 프로세스를 간소화하세요. API 개발 도구인 Apidog는 테스트 및 요청 관리를 단순화하여 ElevenLabs 워크플로를 완벽하게 보완합니다. 시작해 보겠습니다.버튼 ElevenLabs MCP 서버 소

https://apidog.com/kr/blog/how-to-use-elevenlabs-mcp-server-kr/

잠시만요! 이거부터 설치하고 가실게요! 😎

GitHub에서 소스 코드를 다운로드

Git 다운로드

Git - Downloads

The entire Pro Git book written
by Scott Chacon and Ben Straub is available to read online for free.
Dead tree versions are available on Amazon.com.

https://git-scm.com/downloads

🔺 저는 Git for Windows/x64 Setup을 설치했습니다. 설치를 누르면 계속 뭐가 뜨는데 그냥 기본 설정대로 next만 계속 누르면서 설치했습니다.

Python 다운로드

Download Python

The official home of the Python Programming Language

https://www.python.org/downloads/

1) ElevenLabs에서 API Key 발급

Free Text to Speech & AI Voice Generator | ElevenLabs
에 접속하여 회원 가입을 진행합니다.

왼쪽 하단에서 My Workspace를 클릭한 후, API Keys로 접속합니다.

3. Create API Key에서 API 키를 발급받으면 끝!

2) 서버 설정하기

📁 GitHub에서 다운받은 폴더를 연 후, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 터미널에서 열기 를 실행합니다.

2. 다음 코드들을 순차적으로 입력하시면 됩니다.

GitHub 저장소 복제


git clone https://github.com/elevenlabs/elevenlabs-mcp.git
cd elevenlabs-mcp

Python 버전 확인 (이 안하셔도 상관 없습니다.)


py --version

uv 설치 (uv는 Python 프로젝트 관리 도구로, pip와 virtualenv 역할을 통합해 훨씬 빠르게 의존성(패키지)을 설치하고 실행할 수 있도록 만든 최신 툴입니다.)


python -m ensurepip --upgrade
python -m pip install uv

폴더에서 기존 .env 파일을 지우고 메모장으로 텍스트 파일 생성 후, 파일을 열어 다음 코드를 붙여넣기(파일명은 똑같이 .env로)


ELEVENLABS_API_KEY="YOUR API KEY(sk_으로 시작하는 API 키를 입력해주세요. 쌍따옴표부터 모두 지우고)"

MCP 실행 (자동 가상환경 생성 및 패키지 설치 포함)

이 명령을 처음 실행하면:

.venv 가상환경이 자동 생성
pyproject.toml의 모든 패키지가 설치
설정 파일(claude_desktop_config.json)이 생성됩니다.


uv run elevenlabs_mcp

3) MCP 서버 설치

클로드 개발자 설정에 진입한 후, claude_desktop_config.json 파일을 메모장으로 열어 API 키 부분만 수정하여 입력하세요.


{
  "mcpServers": {
    "ElevenLabs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["elevenlabs-mcp"],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

저는 이런 MCP를 설치해놨어요!


{
  "mcpServers": {
    "ElevenLabs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["elevenlabs-mcp"],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    },
    "mcp-server-firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
        "FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS": "5",
        "FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY": "2000",
        "FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY": "30000",
        "FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR": "3",
        "FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD": "2000",
        "FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD": "500"
      }
    },
    "TalkToFigma": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "cursor-talk-to-figma-mcp@latest",
        "--server=vps.sonnylab.com"
      ]
    },
    "puppeteer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
    },
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@suekou/mcp-notion-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_TOKEN": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    },
    "perplexity-ask": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "server-perplexity-ask"],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

ElevenLabs MCP와 함께하는 초간단 AI 팟캐스트 제작

1. ElevenLabs MCP 설치 여부 확인

Perplexity MCP를 사용하지 않는다면 그냥 물어봐도 알아서 자료조사를 합니다.

대본을 완성한 후, 노션에 하위 페이지를 생성해 아카이빙하도록 지시했습니다. (
해양 산성화 팟캐스트 대본 (5분))

일레븐랩스 MCP를 이용하여 팟캐스트 제작을 진행합니다.

경험상, 한 명이 말할 때는 이런 문제가 없었는데, 두 명이 동시에 말하는 경우에는 합본이 생성되지 않고 파일이 과도하게 많이 만들어지는 현상이 발생하는 것 같습니다.

그렇다고 하네요ㅠㅠ

총 만든 오디오 파일은 7개 정도, 길이는 5분에서 10분짜리로 만들었더니 벌써 크레딧 소모가 이만큼이나 됐네요!

7. 완성본 들어보실분!!!! 🤚🤚

추가 고도화 방안은?

YouTube MCP를 활용해 선호하는 팟캐스트 영상을 분석하고 대본을 자동 완성하기

FireCrawl을 통해 웹 크롤링으로 양질의 자료를 수집·반영하기

NotebookLM과의 차이점은?

Google NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI

을 사용하면 번거로운 서버 구축 없이도 손쉽게 오디오를 제작할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, ElevenLabs MCP만의 강점이 분명히 존재한다고 생각합니다.

🔺 Notebook LM의 AI 오디오 오버뷰 기능도 오디오 다운이 가능합니다.

1. 로컬 제어 & 보안

NotebookLM은 모든 데이터를 직접 업로드해야 하지만,

MCP 서버는 로컬에서 API와 데이터를 직접 관리할 수 있습니다.

2. 고급 커스터마이징

NotebookLM은 Google이 제공하는 기능에 한정됩니다.

MCP 서버는 음성 합성, Notion 자동화, Firecrawl 웹 크롤링, Claude 연동 같은 맞춤형 AI 파이프라인을 설계할 수 있습니다.

3. 상용 서비스 제한 회피

NotebookLM 같은 SaaS(클라우드 기반 소프트웨어 제공 모델)는 사용량 제한, 요금제 제한이 있지만,

MCP 서버는 API 키만 있으면 원하는 만큼 확장 가능합니다.

NotebookLM은 쉽고 간편하지만, 특정 워크플로우를 고도화하거나 전문적인 작업을 자동화하기에는 한계가 있는 것 같습니다.
반면 MCP는 내가 원하는 방식으로 완전히 커스터마이징 가능하기 때문에, 실험적이거나 고급 작업(예 : 방송용 음성 편집, 대본 자동 생성 및 보관)에 적합해 보입니다.

저는 장거리 운전이나 출장을 갈 때 팟캐스트(