开始技术细节之前，关于有声书想多絮叨两句（也算是一种产品需求分析）：

• 有声书的主要需求来源：
  • 随着生活节奏加快，人们越来越依赖碎片时间获取信息，有声书允许用户在通勤、做家务、运动等场景中同步进行 “阅读”；
  • 特殊人群的阅读需求，老人、视障等天然存在阅读困难的人，儿童等尚需启蒙的人群等都需要借助有声书来“阅读”；
  • 情感陪伴与心理健康支持需求，声音的陪伴属性使其成为心理健康的 “软支撑”，睡前听书还可能通过影响梦境内容（如高频 β 波激活记忆）间接改善心理状态，广播剧、小说等内容通过角色演绎引发情感共振。
• 技术可行性：
  • 丰富的kindle、z-library等电子书资源提供了高质量的有声书文本资源；
  • AI 技术（如 TTS 语音合成）大幅降低制作成本；
  • MCP协议生态的丰富大大增强了AI的能力边界；
• 从业务价值的角度做这件事情是有待商榷的：
  • 已经有喜马拉雅这样平台了，折腾有声书转换的必要性不高；
  • 已经有NotebookLM了，自己去开发基于LLM的工具必要性不高；
  • 平台和工具皆有竟品的情况下，这件事情的效率和性价比都会有问题，所以这个项目只能是个人兴趣和副业；

基于上述的分析，打算用MCP Servers + LLM实现将电子书转换为有声书的小工具，使用方式很简单在AI交互框中输入“将xxx目录中xxx转为成音频”，这样我就拥有了一个低配版的喜马拉雅，将任意自己喜欢电子书变成自己和家人喜欢的有声书了。

技术思路

• 首先创建一个ReAct Agent（即构建一个由LLM到Tools的State Graph)，该Agent用于规划有声书转换的任务
• 根据Agent规划任务调用file system进行相关文件的读写操作
• 根据Agent规划任务调用Markitdown MCP将电子书（如epub、docx、pdf等文件）转换成markdown文本
• 根据Agent规划任务将转换之后的markdown批量转换成音频（mp3格式）

实现细节

具体实现比较简单，详细可以参考demo代码在GitHub仓库中 MCP agents，实现过程中我觉得比较有意思的两个细节可以分享一下：

1. MCP Tool返回内容超限问题

我在进行demo测试的时候，用的是海明威的「老人与海」的英文版（约4万字），markitdown mcp调用之后返回大约6万字的markdown文本，正常情况下ReAct Agent会将mcp返回的内容作为LLM的上下文message进行下一轮的任务输入，此时就碰到问题了，明显超出了Qwen的上下文token限制（30,720），此时会直接导致Agent任务执行失败。

再回来分析markitdown mcp调用的结果，ReAct Agent并不需要大模型进行文本处理，所以我们只需要Agent直接返回mcp的结果即可。非常敬佩langchain(langraph)框架，这种细节需求场景都能覆盖到，虽然它饱受诟病。话不多说，直接上代码：

async def convert_epub_to_markdown(self, query: str) -> str:
    messages = [{"role": "user", "content": query}]
    available_tools = []

    # Load tools from all sessions
    for session in self.sessions:
        tools = await load_mcp_tools(self.sessions[session])
        available_tools.extend(tools)
        if session == "markitdown-mcp":
            # enforce a tool output from an agent avoiding any additional text the the agent adds after the tool call
            for tool in tools:
                tool.return_direct = True

    # logger.debug("Available tools:", available_tools[0])

    # Initial Qwen API call
    agent = create_react_agent(self.qwen, available_tools)
    response = await agent.ainvoke({"messages": query})

    # Detailed processing of tool calls if you use other LLM, e.g. Claude
    self.__md_str = response["messages"][-1].content
    return response["messages"][-1].content

2. Cosyvoice max length问题

Cosyvoice LLM模型有一个限制，在进行文本转语音的时候发送的文本长度不得超过2000字符，这名相不满足「老人与海」有声书转换的要求，为此根据模型max length限制，我将超长文本按照语义和格式进行分割，然后批量进行语音转换。

def split_text(self, text: str, max_length: int = 2000) -> list:
    splitter = MarkdownTextSplitter(chunk_size=max_length, chunk_overlap=0)
    return splitter.split_text(text)

def exec():
	# ...省略一些代码
	await client.connect_to_mcp_server("markitdown-mcp")
    # await client.connect_to_mcp_server("filesystem-mcp")
    response = await client.convert_epub_to_markdown(
        "把文件`/Users/edony/Downloads/hemingway-old-man-and-the-sea.epub`转换为markdown格式，大模型不要处理任何markdown，直接输出全部原文"
    )
    # split_text method
    chunks = client.split_text(response, max_length=2000)
    batch_size = 10
    batch = math.ceil(len(chunks) / batch_size)
    for i in range(batch):
        sub_chunks = chunks[i * batch_size : (i + 1) * batch_size]
        await client.synthesis_text_to_speech_using_asyncio(sub_chunks, i)
    logger.info(len(chunks))

效果展示