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Music Analysis

一个基于MCP和librosa的音频分析工具,支持本地文件、YouTube链接和音频链接的分析。

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README

🚀 MCP 音乐分析

本仓库提供了一个 模型上下文提供程序 (MCP),借助 MCP 与 librosa 工具,可对本地音频、YouTube 链接音频或其他音频链接中的音频进行分析。

🚀 快速开始

此项目借助 MCP 和 librosa 实现音频分析,支持本地音频文件、YouTube 链接以及其他音频链接的分析。以下将详细介绍安装和使用方法。

📦 安装指南

# 克隆仓库
git clone git@github.com:hugohow/mcp-music-analysis.git
cd mcp-music-analysis

# 创建虚拟环境并安装依赖
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows用户:.venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

使用 Claude 桌面版

定位配置文件

依据不同的操作系统,配置文件的位置如下:

  • macOS
    ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
    
  • Windows
    %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
    
  • Linux
    ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
    

在你的 claude_desktop_config.json 中添加以下内容:

{
  "mcpServers": {
    "music-analysis": {
      "command": "uvx",
      "args": ["-n", "mcp-music-analysis"]
    }
  }
}

💻 使用示例

基础用法

以下是 MCP 运行后你可能使用的示例提示。MCP 将理解这些请求并执行相关工具:

你能分析一下 /Users/hugohow-choong/Desktop/sample-6s.mp3 的节奏吗?
能否告诉我 https://download.samplelib.com/mp3/sample-15s.mp3 的时长?
请计算一下 /path/to/another_audio.mp3 的 MFCC。
什么是 /path/to/music.wav 文件的频域中心值?
我想要了解 https://www.youtube.com/watch?v=8HFiFd9vx1c 的音高变化时间点。

📋 待办事项

  • [x] 添加 URL 到音频文件下载
  • [x] 添加 YouTube 到音频文件转换
  • [ ] 尝试不同的 Python 环境(测试)
  • [ ] 改进安装指南
  • [ ] 集成 Whisper 用于歌词分析
  • [ ] 实现 Docker 解决方案

👨‍💻 作者

Hugo How-Choong

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端