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

loudcheck

von chaoz23Version 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.chaoz23/loudcheck

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Loudness compliance verdicts (EBU R128, ATSC A/85): pass/fail with exact ffmpeg remediation.

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: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "loudcheck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "loudcheck",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add loudcheck -- uvx loudcheck --mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "loudcheck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "loudcheck",
        "--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": {
    "loudcheck": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "loudcheck",
        "--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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto chaoz23 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32564 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 32564 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32564 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 loudcheck sicher?

Er hat 1 von 1 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 – geändert, und die neueste Version (0.3.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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Tools MCP

von First-CH

Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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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.

loudcheck

A loudness compliance verdict, not raw meter output. loudcheck measures a media file with ffmpeg and answers the question that actually matters — *does this file pass the spec?* — against formal published standards:

Agents start here → [SKILL.md](SKILL.md) — when to call this, worked examples, MUST/MUST NOTs. Family contract: FAMILY.md.

  • EBU R 128 (European broadcast: −23.0 LUFS ±0.5 LU, max −1 dBTP)
  • ATSC A/85 (US television: −24 LKFS ±2 dB, true peak below −2 dBTP)
  • BS.1770 (measure-only: BS.1770 defines no compliance target, so this mode returns verdict measured with the numbers and no judgment)
$ loudcheck master.wav --standard EBU_R128

FAIL — EBU R 128 ✗ integrated -19.4 LUFS (target -23.0 ±0.5, delta +3.6) ✓ true peak -16.3 dBTP (max -1.0) · LRA 0.0 LU (informational) → apply -3.6 LU gain to reach -23.0 LUFS (e.g. ffmpeg -af volume=-3.6dB, or loudnorm I=-23)

Ships as a CLI and an MCP tool over one engine, so agents and humans get the identical verdict.

Why this exists

An agent (or an engineer) can run ffmpeg's ebur128 filter and get numbers. What it can't get from a shell is the *verdict* — that requires knowing the standard's target, tolerance, and gating, and interpreting integrated loudness vs. LRA vs. true peak against them. Loudness is one of the most common causes of delivery rejection, and the gap is not measurement — it's the standards-aware answer. That's the whole tool.

Install

Requires Python 3.10+ and ffmpeg 5.0+ on PATH.

uvx loudcheck file.wav          # zero-install run (requires ffmpeg >= 5.0 on PATH)

pip install loudcheck # CLI pip install "loudcheck[mcp]" # + MCP server

From a clone: pip install -e ".[mcp,dev]".

CLI

loudcheck file.wav                          # EBU R128 by default

loudcheck file.mp4 --standard ATSC_A85 # first audio stream of a video loudcheck file.wav --json # full structured verdict loudcheck file.wav --standard BS_1770 # measurement only, no gates loudcheck file.mov --all-streams # verdict every audio track loudcheck file.mov --stream 1 # a specific audio track loudcheck file.wav --detailed # + max momentary / short-term loudcheck masters/ --standard EBU_R128 # batch a directory -> table loudcheck a.wav b.wav c.wav # batch multiple files loudcheck --schema # print the tool definition

Batch mode prints one line per file (plus remediation for fails) and a summary; --json in batch emits an array. Exit code is 1 if *any* file fails.

For agents

  • Exit codes carry the verdict: 0 = pass, 1 = fail (non-compliant), 2 = error (missing file, no audio stream, no ffmpeg). Gate a delivery on the exit code alone.
  • `--json` is the full contract: overall verdict, per-metric measured/target/tolerance/delta/pass with the spec citation attached to every gated metric, failures in plain English, and remediation with the exact correction — a fail 2.3 LU over target tells you to apply −2.3 LU gain and hands you the ffmpeg incantation. This tool never applies the fix (measurement and verdict only); the agent one-shots it with loudnorm using the delta provided.
  • MCP: register loudcheck-mcp (stdio; or loudcheck --mcp, or python -m loudcheck.mcp_server). Zero-install: uvx --from 'loudcheck[mcp]' loudcheck --mcp. Tools: check_loudness(path, standard) → same JSON as the CLI, and list_standards() → the catalog with citations. Verified against mcp==1.28.1.
  • `tool.json` at the repo root describes the surface machine-readably — or fetch it live from any install with loudcheck --schema (the file ships inside the package; a test keeps the two copies in sync).
  • ffmpeg version is part of the contract: every verdict includes measurement_context.ffmpeg_version. Minimum supported: 5.0. Developed and verified against 8.1.

The scope guardrail (read before contributing)

Only formal, stable standards live in this repo; per-platform delivery templates (Netflix, DPP, Apple TV+, Amazon, broadcaster specs) never do. Platform specs change unilaterally and cover far more than loudness — the moment they enter, this stops being a near-zero-maintenance community tool and becomes a yearly-maintenance product. If a PR adds a target that a platform can change on its own, it belongs in a separate template layer built *on top of* this primitive, not here.

Contributions of additional *formal* standards (e.g. a plain ITU-R BS.1770 mode) are welcome: a standard is pure data in loudcheck/standards.py — targets, tolerances, and citations. No code changes required.

How it measures

One ffmpeg pass with loudnorm=print_format=json (analysis mode) yields integrated loudness, loudness range, true peak (oversampled dBTP per BS.1770), and the gating threshold. The test suite cross-checks loudnorm's reading against ffmpeg's independent ebur128 implementation — the two must agree within 1 LU for CI to pass, so an ffmpeg release that changes filter behavior is caught by the suite, not by users.

Verification corpus

pytest generates calibrated test tones on the fly (no binaries in the repo): per BS.1770's calibration statement, a mono 997 Hz sine at 0 dBFS reads −3.01 LKFS, so tones are generated at exact known loudness — compliant, too loud, too quiet, and true-peak-hot — and every verdict must match its known expectation.

Out of scope, permanently

Loudness *correction* (use ffmpeg loudnorm with the delta this tool gives you) · full-file QC (codec/colour/cadence) · real-time monitoring · GUIs · platform delivery templates (see guardrail).

License

MIT

PopNx fragen