Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Audio

de audiojsversión 2.10.0i★ 329iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.audiojs/audio

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Diseño, imágenes y audio

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub audiojs, dueña del repo

  • ✓ Superada

    Sigue en mantenimiento

    Último cambio de código: anteayer

  • ✓ Superada

    Tiene licencia

    Usa MIT

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

  • Más estrellas que el 100% de los otros 2163 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 45% de los otros 2163 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2163 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Audio?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez anteayer, y la última versión (2.10.0) llegó al registro hace 34 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

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

Se ejecuta en tu computadora★ 16.165MITActualizado hace 5 meses
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Claude Real Video

de HUANGCHIHHUNGLeo

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

Se ejecuta en tu computadora★ 2284MITActualizado hace 2 meses
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Se ejecuta en la nube★ 2152Actualizado hace 13 meses
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx