Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Audio

von audiojsVersion 2.10.0i★ 329iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.audiojs/audio

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Edit, analyze and convert audio: loudness, spec checks, denoise, EQ, cuts, BPM, key. No ffmpeg.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 3 von 3 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "audio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "audio",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add audio -- npx -y audio --mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "audio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "audio",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "audio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "audio",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto audiojs bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vorgestern

  • ✓ Bestanden

    Hat eine Lizenz

    Nutzt MIT

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 100 % der anderen 2163 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 45 % der anderen 2163 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2163 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Audio sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vorgestern geändert, und die neueste Version (2.10.0) kam vor 34 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten
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Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

audio

_High-level audio manipulations: loading, playback, analysis and editing. 140+ plugins: denoise, dynamics, EQ, filters, effects, reverb, time and pitch, spatial, synthesis, music analysis._

  • Any Format — fast wasm codecs, no ffmpeg.
  • Non-destructive — virtual edits, infinite undo, instant clone.
  • Stream-first — playback/encode during decode, realtime editing.
  • Paged — no 2Gb memory limit, open 10Gb+ files.
  • Analysis — loudness, spectrum, beats, pitch, chords, key.
  • Modular – pluggable ops, tree-shakable.
  • CLI — playback, batch processing, scripting, unix pipes, tab completion.
  • Cross-platform — browsers, node, deno, bun.
Start Recipes API CLI FAQ Plugins Architecture Comparison RX 12

Start

Node

npm i audio

import audio from 'audio'

let song = audio('song.mp3') song.play() // the speakers, as a page plays it: no ffmpeg, no player to spawn song.pause(); song.seek(60); song.resume()

let voice = audio('voice.wav').trim().normalize('podcast') await voice.save('clean.mp3') let { pass, rules } = await voice.check('podcast') // each rule of Apple's spec, measured

Browser
<script type="module">

import audio from 'https://esm.sh/audio' audio('./song.mp3').trim().normalize().fade(0.5, 2).clip({ at: 60, duration: 30 }).play()

Audio anywhere
import 'audio/polyfill'          // the page's HTMLAudioElement, in Node, Bun and Deno

let song = new Audio('song.mp3') song.onended = () => console.log('done') await song.play() song.currentTime = 30; song.volume = 0.5; song.loop = true

Events, their order, promises and errors as Chromium's own element has them, compared observation by observation (test/polyfill.js). import { Audio } from 'audio/polyfill' leaves the global alone.

CLI
npm i -g audio # or: npx audio …

audio voice.wav trim normalize podcast save clean.mp3 audio clean.mp3 check podcast

Apple Podcasts https://podcasters.apple.com/support/893-audio-requirements

✓ Loudness -16.44 LUFS -17 to -15

✓ True peak -1.18 dBTP ≤ -1

pass

A fail exits 1, so the same line guards a build: Check in CI.

Skill
npx skills add audiojs/audio
MCP
npx add-mcp "npx -y audio --mcp"  # asks which of your agents: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Kimi Code, Pi, OpenCode, Zed…

Prompt: make ~/Desktop/interview.m4a podcast-ready and tell me the loudness before and after

One agent at a time: claude mcp add audio -- npx -y audio --mcp, qwen mcp add audio npx -y audio --mcp, droid mcp add audio "npx -y audio --mcp".

Playground and agents
npx audio --bridge

audio bridge on http://127.0.0.1:7777

#

key 3e37b8c61acf5b50f010852168f4843d

agents Claude Code, Codex, Pi, Kimi Code

#

In the playground's Agent panel, paste the key, then Connect. It stays the same next time.

Open the playground, every edit of it a line of audio code, and connect it to the bridge with the key (once: the bridge keeps it), and its chat runs an agent of yours, which measures, looks at, edits and plays the sound open there, and finds which edit did what: it measures the sound before and after each, and what each took out; each tab keeps its conversations, each with the agent, and its model, picked under the message. The bridge finds Claude Code, Codex, Pi, Gemini CLI, Qwen Code, Kimi Code, OpenCode, Kilo Code, Cline, Goose, Factory Droid, Cursor, Augment, Kiro and Mistral Vibe on PATH; any other that speaks ACP runs by its command line, --agent "my-agent --acp".

Any MCP agent gets the playground's tools (state, measure, look, edit, select, play, check, …), the running bridge found by itself: npx add-mcp "npx -y audio --mcp --playground".

An agent thinks with the model its own settings name: Pi takes local ones for good from ollama launch pi --config; Claude Code takes any Anthropic-compatible endpoint from the bridge's environment:

ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_API_KEY= ANTHROPIC_MODEL=qwen3-coder npx audio --bridge
ModelsANTHROPIC_BASE_URL, with the provider's key as ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Ollamahttp://localhost:11434, token ollama (docs)
Z.ai GLMhttps://api.z.ai/api/anthropic (docs)
Kimihttps://api.moonshot.ai/anthropic (docs)
Qwenhttps://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic, Coding Plan (docs)
DeepSeekhttps://api.deepseek.com/anthropic (docs)
Embed

The playground in any page, its script the element's own text: it runs where the reader scrolls to it, plays, takes edits, and opens whole in the playground. Nothing of the reader's is kept.

<script type="module" src="https://audio.js.org/embed.js"></script>

audio('chime.wav') .trim() .normalize(-1)

What it shows, the frame takes as one JSON: the element's ui attribute, with these attributes over it, each a key of it. panel: code (default), edits (its steps, each with its settings) or none; display: wave or spec; controls: the parts shown, each in its own place: over the picture sound (its name, a menu of its ways in: a file, a take, a sample), link and name (the way to the playground), ruler (the time row; left out, none: the big time says it), look (a band's dropdown of how it draws); in the bar play record loop clock history message heard, a level (level, or what it reads: peak rms loudness), rate channels depth before, view (a switch: the waveform, the spectrogram), open and save (a file of the reader's in; the result out, in the format picked from its menu) — without it, all but sound, view, open and save; ops: edits a press away, one button after the history, a menu of them with their values, as trim normalize(-1) stretch(1.25) reverse (a call's own arguments, or the defaults the menus write); background: the ground it sits on and fades into, a CSS colour, or page, the page's own under the element (the element reads it; a frame can't); height in px. A sound named by its path from the site's root (audio('/sounds/take.mp3')) is that site's file. The shows until the frame comes, and where scripts don't run. Every key, zoom and overshoot too: playground/README.md.

Recipes

Clean up
// master a raw take

let a = audio('raw-take.wav') a.trim(-30).normalize('podcast').fade(0.3, 0.5) await a.save('clean.wav')

// full restoration chain via ecosystem plugins (see API › Plugins) a.gate(-45).dehum().deesser().compressor({ threshold: -18 }).limiter({ ceiling: -1 })

// cut 2:00–2:15, smooth the splice a.remove({ at: 120, duration: 15 }).fade(0.1, { at: 120 })

// find clipped blocks let clips = await a.stat('clipping')

// does it pass? each rule of the spec, measured let { pass, rules } = await a.check('podcast') // acx, podcast, spotify, broadcast, netflix

Master & deliver
// master a song to a reference track: its tone (mid and side), width and loudness, under -1 dBTP

audio('mix.wav').master(await audio('reference.wav')).save('master.wav')

// audiobook chapter for ACX: RMS -23..-18 dB, peaks under -3 dB, floor under -60 dB, room tone at each end, 44.1 kHz let ch = audio('chapter-01.wav') .highpass(80).omlsa({ gMin: -12 }).compressor({ threshold: -24, ratio: 2.5 }) .normalize(-20, 'rms', { ceiling: -3.5 }) .trim().pad(1.5, 2).roomtone() // room tone, not digital silence .resample(44100) console.log(await ch.check('acx')) // passed 10 of 10 real narrations (.work/pro.md) await ch.save('chapter-01.mp3', { bitrate: 192 })

// tighten pauses in a talking-head video, then hand the cuts to the video editor let talk = audio('talk.mp4').shrink(0.3) await talk.save('talk.m4a') // the sound, cut await talk.save('talk.edl') // the same cuts for the picture (Premiere, Resolve)

Compose
// podcast montage

let ep = audio([intro, interview.trim().normalize('podcast'), outro], { crossfade: 0.5 }) await ep.save('episode.mp3')

// voiceover over music music.gain(-12).mix(voice, { at: 2 })

// ringtone: the chorus + fades audio('song.mp3').crop({ at: 45, duration: 30 }).fade(0.5, 2).normalize().save('ringtone.mp3')

// split an audiobook into chapters let [ch1, ch2, ch3] = audio('audiobook.mp3').split(1800, 3600)

// glitch: stutter + reverse let v = a.clip({ at: 1, duration: 0.25 }) audio([v, v, v, v]).reverse({ at: 0.25, duration: 0.25 })

Analyze
// waveform bars — and progressively, as it decodes

let [mins, peaks] = await a.stat(['min', 'max'], { bins: canvas.width }) a.on('data', ({ delta }) => appendBars(delta.max[0], delta.min[0]))

// features for ML let mfcc = await a.stat('cepstrum', { bins: 13 }) let [loud, rms] = await a.stat(['loudness', 'rms'])

// notes, chords, key let notes = await a.stat('notes') // [{time, duration, freq, midi, note, clarity}] let chords = await a.stat('chords') // [{time, duration, label, root, quality, confidence}] let key = await a.stat('key') // {tonic, mode, label, confidence}

Record & generate
// mic take

let a = audio() a.record() // …later a.stop() a.trim().normalize()

// tone — any t => sample function let tone = audio.from(t => Math.sin(440 * Math.PI * 2 * t), { duration: 2 })

// sonify data let s = audio.from(t => Math.sin((200 + data[t / 0.2 | 0]) * Math.PI * 2 * t) * 0.5, { duration: data.length * 0.2 })

Automate
a.gain(t => -12 * (0.5 + 0.5 * Math.cos(t * Math.PI * 4)))  // 2Hz tremolo in dB

a.lowpass(t => 400 + 4000 * t) // filter sweep a.pan({ t: [0, 2, 4], v: [-1, 1, -1] }) // curve L→R→L over 4s, serializable music.ducker({ key: voice }) // sidechain (plugin)

Stream & persist
// stream to network — encode/playback during decode

for await (let chunk of audio('2hour-mix.flac').highpass(40)) socket.send(chunk[0].buffer)

// serialize edits, restore later let json = JSON.stringify(a) // { source, edits, ... } let b = audio(JSON.parse(json)) // re-decode + replay edits

API

Create

| Method                         | Description

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen