ferraus

Name: ferraus
Author: djynnius

de djynniusversión 0.1.4i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.djynnius/ferraus

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Command-line audio workstation: stems, restoration, tuning, sheet music, mastering. JSON everywhere.

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

DockerDocker instalado

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "ferraus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
        "mcp",
        "serve",
        "--allow",
        "/work"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add ferraus -- docker run -i --rm ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4 mcp serve --allow /work

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "ferraus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
        "mcp",
        "serve",
        "--allow",
        "/work"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "ferraus": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
        "mcp",
        "serve",
        "--allow",
        "/work"
      ]
    }
  }
}

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 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub djynnius, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– 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 0% de los otros 2192 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 98% de los otros 2192 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2192 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 ferraus?

Superó 1 de 1 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 –, y la última versión (0.1.4) llegó al registro ayer.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker 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

Figma Context MCP

de GLips

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

Instalar

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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Figma MCP Server

de figma

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.

ferraus

A command-line audio workstation for scripts and AI agents.

One cross-platform binary that edits, repairs, separates, tunes, transcribes, notates, and masters audio. Every command returns JSON and records how each file was made, so scripts and agents can chain it without a GUI and reproduce any result. (The *au* is for audio.)

ferraus separate song.mp3                         # vocals, drums, bass, other

ferraus denoise take.wav --auto -o clean.wav # learn the noise, remove it ferraus tune vocal.wav --key auto -o tuned.wav # pitch-correct to the detected key ferraus hum idea.wav --to piano -o idea.piano.wav # humming → MIDI → a real instrument ferraus mix balance stems/*.wav --genre pop # faders that put stems on a genre balance ferraus master mix.wav --target streaming # release-ready master at -14 LUFS

Editing and conversion: convert, trim, cut, split, concat, resample, normalize (EBU R128), channels, silence, tags, waveform and spectrogram export; audio from MP4/MKV/WebM/MOV.
Effects: fades, compressor, limiter, gate, de-esser, multiband, EQ, reverb (plate, FDN, convolution), delay, chorus/flanger/phaser, saturation, vocoder, panning and automation.
Restoration matching Adobe Audition's effects: declip, dehum, declick, dehiss, spectral repair, phase alignment, leveler, scientific filters, and more.
Noise reduction from a noise profile, adaptive, or model-based (DeepFilterNet, RNNoise).
Stem separation in tiers from Demucs to RoFormer ensembles.
Pitch and time: auto-tune, pitch shift with formant preservation, time stretch.
MIDI and notation: quantize, groove, hum-to-MIDI, rendering through SoundFonts, SFZ, or CLAP/VST3 instruments; scores (lead sheet, grand staff, drums, solfa) from audio or MIDI, and sheet-music PDFs performed as audio.
Mixing: stem balance to genre templates, level-aware masking analysis with the EQ cut that fixes it, sidechain ducking, a vocal rider that holds the vocal against the music word by word, dynamic resonance control, song structure (sections, repeats, roles), patching a bad note from a clean repeat, a pass/fail gate before mastering, and whole sessions as cached pipeline files whose stages report their own measurements.
Mastering: one command, or an analyze → plan → verify loop an agent can drive.

For AI agents

Every command takes --json and returns a stable, versioned envelope; ferraus schema prints its JSON Schema; every output gets a provenance sidecar ( .ferraus.json) that ferraus replay reproduces. ferraus is also an MCP server:

claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/music

ferraus describe --agent prints the whole command surface in under 4,000 tokens. See AGENTS.md.

Install the skills

The ferraus skill teaches an agent when and how to use ferraus (the --json contract, dry runs, model downloads). The companion skills carry an engineer's working method for whole jobs: every decision taken from a measurement, every result checked against a numeric gate, and the session delivered as an editable pipeline file plus a report. They are what let an agent mix and master a producer's stems unsupervised.

Skill	What it does
`ferraus`	the CLI contract and the common one-command tasks; routes to the others
`ferraus-mix`	stems → balanced, processed, panned mix with sends, ducking, and a pass/fail gate before mastering
`ferraus-master`	mix → reviewed and verified masters for every destination, deliverables, albums, alternate versions
`ferraus-vocals`	raw take → repaired, tuned, produced vocal; doubles and vocal effects
`ferraus-mix-review`	measured, prioritized notes on a mix or master; reference and version comparisons
`ferraus-stems`	stem export checks, separation, instrumental/a cappella/TV versions, remix prep
`ferraus-beats`	drum patterns, chords, bass lines as DAW-ready MIDI, rendered to audition

Install them with one of:

Agent	Command
Claude Code	`claude plugin marketplace add djynnius/ferraus`, then `claude plugin install ferraus@ferraus` (all skills)
Other agents (Cursor, Codex, Gemini CLI, …)	`npx skills add djynnius/ferraus`, then pick the skills and your agent
Any agent, by hand	copy the folders under `skills/` into the agent's skills folder

The skills drive the ferraus command, so install the CLI first (see Install).

One prompt that sets everything up

To set up an agent, paste this into it:

Install the ferraus CLI and its skill, then use ferraus for any audio, music, or sheet-music task.

Install the CLI if ferraus --version fails. Use one method: macOS or Linux with Homebrew: brew install djynnius/tap/ferraus; otherwise on macOS or Linux: curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh | sh; on Windows (PowerShell): powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 | iex". Then run ferraus doctor --json and confirm "ok": true.
Install the skills. In Claude Code: claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus. In another agent: npx skills add djynnius/ferraus and select all the ferraus skills and your agent. Use one method. You can read the skills directly at https://github.com/djynnius/ferraus/tree/main/skills (the main one, raw: https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/skills/ferraus/SKILL.md).
Optional, if you support MCP: register ferraus mcp serve --allow as an MCP server (Claude Code: claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/Music).
Before the first task, run ferraus describe --agent for the command catalog and read https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/AGENTS.md for the contract: add --json to every call, plan with --dry-run, never pass --overwrite unless asked, and only download models (-y) when the user agrees.

Examples

examples/ has runnable shell scripts, pipeline files, an MCP client, and a Claude agent loop. They work on test audio that ferraus generates, and CI runs all of them.

Install

Platform	Command
macOS and Linux	`curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh \	sh`
Windows (PowerShell)	`powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 \	iex"`
Homebrew	`brew install djynnius/tap/ferraus`
Debian 13+ / Ubuntu 24.04+	the apt repository below, or the `.deb` from the releases page
Fedora 39+ / RHEL	`sudo curl -fsSLo /etc/yum.repos.d/ferraus.repo https://djynnius.github.io/packages/rpm/ferraus.repo && sudo dnf install ferraus`
Windows (scoop)	`scoop bucket add djynnius https://github.com/djynnius/scoop-bucket; scoop install djynnius/ferraus`
Windows (MSI)	from the releases page
Docker	`docker run --rm -v "$PWD:/work" -v ferraus-data:/data ghcr.io/djynnius/ferraus info song.wav`
From source	`cargo install ferraus`

apt repository (signed; updates arrive with apt upgrade):

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings

sudo curl -fsSLo /etc/apt/keyrings/ferraus-archive-keyring.asc https://djynnius.github.io/packages/ferraus-archive-keyring.asc sudo curl -fsSLo /etc/apt/sources.list.d/ferraus.sources https://djynnius.github.io/packages/apt/ferraus.sources sudo apt update && sudo apt install ferraus

Update: ferraus update --check says whether a newer release is out and how to get it; ferraus update installs it when the release installer put ferraus there, and otherwise prints the Homebrew, apt, dnf, scoop, or cargo command.

Builds: macOS 13.4+ on Apple silicon and Intel; Linux on x86-64 and ARM64, both with glibc 2.38+ (Ubuntu 24.04+, Debian 13+, Fedora 39+) and as a fully static musl build for Alpine and older distributions (the shell installer picks it when glibc is too old; it cannot load CLAP or VST3 plugins); Windows on x86-64 and ARM64 (needs the Microsoft Visual C++ Redistributable, present on most machines). Release artifacts are built and attested only by this repository's GitHub Actions workflows. Model weights are not in the package; they download on first use (with -y or models.auto_download = true) and are verified by SHA-256.

Run ferraus doctor after installing.

Documentation

ferraus docs — the full reference page for any command, offline.
The docs site: https://djynnius.github.io/ferraus (and llms.txt for models).
Product requirements.md), architecture decisions, contributor guide.

License

Apache-2.0 OR MIT, at your option. The score engraving helper (ferraus-engrave) is LGPL-3.0 because it links Verovio; it runs as a separate process.

ferraus

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

README del creador

ferraus

For AI agents

Install the skills

One prompt that sets everything up

Examples

Install

Documentation

License