# ElevenLabs 將 Hosted MCP 接入 Claude：對話可管理 ElevenAgents

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> 原作者：ElevenLabsDevs (@ElevenLabsDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥 · 日期：2026-10-28

> 原始來源：https://x.com/ElevenLabsDevs/status/2092365474038255823

## 證據與延伸閱讀

- [# ElevenLabs 將 Hosted MCP 接入 Claude：對話可管理 ElevenAgents](https://x.com/ElevenLabsDevs/status/2092365474038255823) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-28 · 支持主張：說明 ElevenLabs MCP 已提供 Claude 使用，並概述代理管理與成本估算用途。
- [Hosted MCP server | ElevenLabs Documentation](https://elevenlabs.io/docs/eleven-agents/operate/hosted-mcp) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-28 · 支持主張：支持本文對 MCP 連線、代理管理能力、區域設定、權限控制及直接發布行為的說明。

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## 中文摘要

# ElevenLabs 將 Hosted MCP 接入 Claude：對話可管理 ElevenAgents

<!-- curated-overview:start -->
![流程圖呈現 Claude／MCP 用戶端經 Hosted MCP 連到 ElevenLabs workspace 中的 ElevenAgents；下方分列 OAuth、工具確認、指定分支與直接發布，未指定分支時標示 main。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round11-selected3-plus-qwen-20261028/elevenlabs-hosted-mcp/v1/overview.png)
> Hosted MCP 將 Claude 等 MCP 用戶端連到 ElevenAgents 管理工具；OAuth 授權、工具確認和發布目標各自受控。
<!-- curated-overview:end -->

ElevenLabs 已把託管 MCP 伺服器接入 Claude，讓團隊能在熟悉的助理介面裡管理 ElevenAgents。官方文件列出建立、設定、檢視代理等操作；貼文也提到可在變更前估算 LLM 成本。這把代理管理帶進對話流程，但實際操作範圍仍由 OAuth 授權、用戶端工具設定和目標分支決定。

## Hosted MCP 把什麼接到 Claude？

MCP 讓助理呼叫遠端伺服器提供的工具。ElevenLabs 託管這台伺服器，Claude 等 MCP 用戶端連線後，就能用自然語言呼叫 ElevenAgents 管理功能；官方文件說明無須在本機安裝或執行伺服器。這是「從 Claude 管理 ElevenLabs 代理」，與替 ElevenLabs 代理接上外部 MCP 服務是不同方向。

![三段流程由 Claude／MCP 用戶端連到 ElevenLabs Hosted MCP，再到 ElevenLabs workspace；連線標出管理工具呼叫、OAuth 核准範圍及建立、設定與管理代理。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round11-selected3-plus-qwen-20261028/elevenlabs-hosted-mcp/v1/inline-hosted-mcp-flow.png)

> MCP 託管服務把 Claude 等用戶端接到 ElevenLabs workspace 的代理管理工具；圖中說明概念連線，不是實際產品畫面。

Claude Desktop 可從 Connectors 目錄搜尋 ElevenLabs、連線並完成 OAuth 登入。其他支援 MCP 的用戶端也能連接；若採用區域端點，則要自行新增 custom connector。預設連線指向 global 環境；官方文件列出隔離環境的端點如下：

| 環境 | MCP 伺服器端點 |
| --- | --- |
| global（預設） | `https://api.elevenlabs.io/v1/mcp` |
| EU | `https://api.eu.residency.elevenlabs.io/v1/mcp` |
| India | `https://api.in.residency.elevenlabs.io/v1/mcp` |
| Singapore | `https://api.sg.residency.elevenlabs.io/v1/mcp` |

文件指出，隔離環境使用各自獨立的 workspace 與帳戶；登入時應選該環境的帳戶。端點與登入身分因此要互相對應。

## 能管理哪些代理工作？

連線後，助理可建立代理、修改提示詞與語音等設定、檢視代理和近期對話、管理知識文件、建立或檢視測試，也能處理工具、分支與合併提案。官方文件也列出估算代理 LLM 用量與成本的功能。這些是文件列出的工具能力，實際可用操作仍取決於連線授權和用戶端設定。

## 授權之外，還要確認工具與發布目標

連線時的 OAuth 同意畫面會列出請求權限，授權範圍限於核准的操作與登入 workspace。MCP 用戶端還能逐項停用工具，或設定每次呼叫都先徵求確認；workspace 管理員可設定組織預設，使用者可再採取更嚴格的控制，但不能自行重新啟用管理員停用的工具。

**透過 MCP 更新代理會直接發布變更**：更新會寫到助理指定的分支；若未指定，預設為 `main`。文件將這點與應用程式內先存成 draft 的流程作區分。刪除代理則是破壞性操作。操作前應檢視用戶端顯示的工具呼叫、核對授權與目標分支，再決定是否確認。

![流程依序呈現 OAuth 權限與工具確認、MCP 更新代理、指定發布分支，以及直接發布；未指定分支時標示 main，更新不先存為 draft。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round11-selected3-plus-qwen-20261028/elevenlabs-hosted-mcp/v1/inline-mcp-update-controls.png)

> MCP 更新直接寫入指定分支；未指定時預設為 main，且不先存為 draft。OAuth 範圍與工具確認分別呈現。

從文件描述可推知，Hosted MCP 減少了切換管理介面的步驟，也讓審核重心落在「助理獲准做什麼」及「變更會發布到哪裡」。若團隊打算使用這項連線，先確認 workspace、工具確認設定與分支目標，能讓對話式操作的範圍更清楚。

<video controls playsinline crossorigin="anonymous" src="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round11-selected3-plus-qwen-20261028/elevenlabs-hosted-mcp/v1/media-0-r2Url.mp4"></video>

> ElevenLabs 展示如何透過 Claude 連接託管 MCP，並以對話建立和管理工作區中的 agents。

## 媒體內容

**ElevenLabs 展示如何透過 Claude 連接託管 MCP，並以對話建立和管理工作區中的 agents。**

**逐字稿**

- `00:00` 今天我們推出 ElevenLabs 託管的 MCP 伺服器。這是一個遠端 MCP 伺服器，可連接到（Today we're launching the 11labs hosted MCP server. It's a remote MCP server that connects）
- `00:04` Claude 等助理與你的 ElevenLabs 工作區。因此你可以透過對話建立、設定和管理（to any assistant like Claude to your 11labs workspace. So it can create, configure, manage）
- `00:10` 你的代理。MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文協定），是一項讓助理能夠（your agents all through conversation. MCP is model context protocol. It's a standard that lets an）
- `00:15` 呼叫其他地方工具的標準。若是公司的 MCP，通常會（assistant like Claude call a tool that lives somewhere else. If it's a company MCP, it's usually）
- `00:19` 架設在該公司的伺服器上。我們的伺服器則託管於 api.11labs.io/v1/MCP。這些工具（on their company servers. So our server is hosted on api.11labs.io slash v1 slash MCP. And the tools）
- `00:27` 提供我們平台上的代理操作。因此，當你要求 Claude 更改（that exposes our agent operations from our platform. So when you ask Claude to change）
- `00:32` 你的語音時，Claude 會呼叫該工具，由我們的伺服器在你的工作區完成更改，然後把結果（your voice, Claude calls that tool and our server makes that change in your workspace and the result）
- `00:35` 傳回聊天中。要連線，請在桌面應用程式中前往 Claude 設定（comes back to you in the chat. So to connect, you must go to your Claude settings on the desktop）
- `00:40` ，選擇連接器，再選擇瀏覽，並搜尋 ElevenLabs。你應該會看到 ElevenLabs 連接器（application, go to connectors, go to browse, type in 11labs. And you should see an 11labs connector）
- `00:49` 。第一次連線時，應該會看到「Connect」按鈕。不過我之前已連線過（here. You should see a button called connect if you've never connected. But since I've connected）
- `00:53` ，後來又中斷連線，所以現在會看到「Reconnect」。接著會前往 ElevenLabs 的授權頁面（it previously, and then disconnected, I will see reconnect, I'll be led to an authorized page on）
- `00:58` 。這裡是透過 OAuth 連線，你會看到它將取得的所有權限。我現在按下（11labs. So we're connecting via OAuth. And you'll see all the permissions that it will get. I'll click）
- `01:03` 「Authorize」。就這樣，我們已連上 ElevenLabs。接下來從頭建立這個數學（authorize. And just like that, we have connected to 11labs. So let's go ahead and build that math）
- `01:08` 家教。我想建立一個 ElevenLabs 代理，作為學習應用程式裡的英式數學家教。（tutor from scratch. I want to build an 11labs agent that is a British math tutor for a study）
- `01:13` 他有耐心，會一步一步帶著學生解題，而且絕不直接給出答案。（application. He is patient, walks through problems step by step and never gives away the answer.）
- `01:17` 我現在可以送出這段需求。你可以看到它找到了所需工具：ElevenLabs 的建立（I can start firing this off. Here you can see it found the tools you needed. So 11labs create）
- `01:23` 對話代理工具。它找到了五個工具，其中有 ElevenLabs MCP 的代理建立工具。然後（conversational agent, it found five tools, we have the agent create tool from 11labs MCP. And）
- `01:29` 系統會詢問我們是否要使用建立工具；我們會允許。接著它想使用 get 工具，（we'll be asked whether we want to use the create tool, we will allow he wants to use the get tool）
- `01:35` 大概是為了確認結果，我們也會允許。好了，代理已經建立，名稱是（probably to verify will allow that as well. And there we go. So we have an agent now created with）
- `01:40` 「British Math Tutor Study App Demo」，並附有這個 ID。接著，當我前往代理清單時，我（a British math tutor study app demo with this ID. And here we go. When I go to my list of agents, I）
- `01:46` 會看到我的英式數學家教代理。我可以按上方的「Preview」按鈕測試它，然後直接（have my British math tutor here, I can test it by clicking this preview button up here. And we'll go）
- `01:50` 進入和代理的聊天。「你好，我是 Alfie，你的數學家教。我們今天要一起做什麼？給我一道題目，（right into a chat with the agent. Hello there. I'm Alfie, your maths tutor. What are we working）
- `01:56` 我們一起一步一步解開它。」（on today? Bring me a problem and we'll crack it together step by step.）
- `02:01` 「我們要怎麼解五加五這題？」 「五加五是個很棒的起點！你覺得五加五等於多少？」（How can we get past a five plus five problem are five plus five a brilliant place to start? What）
- `02:09` 「是十一嗎？」「嗯，不太對。再想想看。如果你有五個，再加上另外五個，你有（do you reckon five plus five makes? Is it 11? Maybe? Hmm. Not quite. Let's think about it again. If you）
- `02:16` 幾個呢？所以，這個代理的所有設定都可以在我們的雲端實例中編輯。（have five and you add another five, how many do you have all together? So everything about that agent）
- `02:21` 可直接在我們的雲端執行個體中編輯。因此你可以修改系統提示、聲音、（stays editable from within our cloud instance. So you can change the system prompt the voice the）
- `02:25` 語言和第一則訊息。假設我們想把它改成教哲學，而不是教數學的 agent，（language and the first message. So let's say we wanted instead an agent that teaches philosophy）
- `02:30` 我輸入了這個提示：「複製這個 agent，再建立一個類似的 agent，（instead of math. I sent out this prompt that says let's duplicate this agent and create a similar one）
- `02:35` 教哲學。」我會允許這項操作。好了，完成了。現在我們回到原本的（that teaches philosophy. I'm going to allow that. And there we go. It's done. So if we go to the first）
- `02:40` 數學家教，你會看到系統提示把 Alfie 描述為一位溫暖、極有耐心的數學家教。（the math tutor, you see there was a system prompt that Alfie was a warm and endlessly patient math tutor.）
- `02:47` 裡面還說明了他的工作方式。現在來看新建的英國哲學家教 agent，（And it gave some details on what he does. But now if we go to our new one British philosophy tutor,）
- `02:51` 進入 agent 頁面，可以看到 Bertie 是一位溫暖、極有耐心的英國哲學家教，（if we go to the agent, your birdie warm and endlessly patient British philosophy tutor and）
- `02:57` 服務於一款學習應用程式。哲學輔導通常是較長的對話，而學習應用程式（study inside a study application. Now tutoring sessions are longer conversations and a study）
- `03:01` 可能代表使用者會長時間互動。因此，追蹤成本是一項重要指標。（app might mean people are interacting with for a long time. So cost is an important metric to track.）
- `03:06` 目前預設使用 Gemini 2.5 Flash。不過我很好奇，（Right now, we start by default with a Gemini 2.5 flash model. But I'm curious,）
- `03:11` GPT-4o 模型的成本會是多少？因為我們使用 MCP，只要詢問 agent，讓它查一下（what would a GPT-40 model cost? Because we're using MCP, we can simply just ask our agent to check what）
- `03:17` 價格差異即可。我們有一個名為 calculate agent LLM usage 的功能可以處理這件事。（the price difference would be. We'll have a function called calculate agent LLM usage will allow this.）
- `03:22` 這是我們的計算結果，顯示這個對話每分鐘的費用。GPT-4o（So this is our calculation says the per minute for the conversation permit for this one. So GPT-40）
- `03:29` 用在這個 agent 上大約會貴 17 倍。接著我們可以測試兩種模型，看看（would be roughly 17 times more expensive for an agent. Now we can test both of those, we can see if）
- `03:34` 這項成本交換是否值得；如果效果好很多，也許就值得。由你來決定，（the trade is worth it, if it's a lot better, maybe that's worth it. It's up to you to decide,）
- `03:40` 但現在你可以直接在工作的地方取得這些資訊。這適用於 workspace 裡的所有內容。（but you can finally get this information right within where you work. This works across everything in）
- `03:44` Claude 可以列出 agents、比較兩種設定、檢視近期對話，（your workspace. Cloud can list agents, compare two configurations, review any recent conversations you）
- `03:49` 讀取完整逐字稿，甚至查看 agents 知識庫的大小。不過如果你已經（had, read the full transcripts, and even check the size of the agents knowledge base. But if you've）
- `03:54` 使用這些 agents 一段時間，就會知道必須非常謹慎地設定（been working with these agents for a while, you know that you want to be very careful about what）
- `03:58` 授予它哪些控制權，並留意安全性，確保它不會執行你不希望發生的操作。（kind of controls you give it, and the security making sure it doesn't do anything you don't want）
- `04:02` MCP 已內建這些安全措施。現在來看我們的 ElevenLabs connector，（it to do. All those safety measures are built into the MCP. So if we go to our 11 labs connector,）
- `04:08` 這裡可以看到它能執行的每一項功能。對於互動工具，你可以決定（in here, you can see every single function that it can do. Interactive tools, you can decide whether you）
- `04:13` 要封鎖某項工具、要求核准，還是直接允許執行，（want to ban this tool, whether it needs approval, or whether you just want to allow it to pass,）
- `04:18` 而且可以逐項控制。如果你使用 workspace 登入，就會把 workspace（and you control every single thing. And if you sign in with your workspace, you get the workspace）
- `04:23` 的預設設定直接帶入 MCP。這就是 host MCP server，你可以透過 OAuth 連線，（defaults directly in your MCP. So that's the host MCP server, you can connect to it with OAuth, and you）
- `04:29` 並讓 Claude 存取、建立、設定及管理你 ElevenLabs workspace 中的 agents。連上之後，（get access to let Claude create, configure manage the agents in your 11 labs workspace. So connect to it,）
- `04:35` 試著建立你的第一個 agent，也可以查看文件了解更多資訊。（try it out, ask it to create your first agent, and check out the docs for more information.）

## 標籤

ElevenLabs