Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Loudness compliance verdicts (EBU R128, ATSC A/85): pass/fail with exact ffmpeg remediation.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
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 --mcpIn .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 .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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto chaoz23 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more
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.
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.
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.
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.
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]".
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.
0 = pass, 1 = fail (non-compliant), 2 = error (missing file, no audio stream, no ffmpeg). Gate a delivery on the exit code alone.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.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.loudcheck --schema (the file ships inside the package; a test keeps the two copies in sync).measurement_context.ffmpeg_version. Minimum supported: 5.0. Developed and verified against 8.1.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.
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.
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.
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).
MIT