Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Loudness, true-peak and voice-quality analysis of URLs and local files via the hosted AudioLab API.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
AUDIOLAB_API_KEY, AUDIOLAB_API_BASE, AUDIOLAB_TIMEOUT_MS「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"audiolab": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@audiolabtools/mcp-server"
],
"env": {
"AUDIOLAB_API_KEY": "your-value",
"AUDIOLAB_API_BASE": "your-value",
"AUDIOLAB_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add audiolab --env AUDIOLAB_API_KEY=your-value --env AUDIOLAB_API_BASE=your-value --env AUDIOLAB_TIMEOUT_MS=your-value -- npx -y @audiolabtools/mcp-server動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"audiolab": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@audiolabtools/mcp-server"
],
"env": {
"AUDIOLAB_API_KEY": "your-value",
"AUDIOLAB_API_BASE": "your-value",
"AUDIOLAB_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"audiolab": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@audiolabtools/mcp-server"
],
"env": {
"AUDIOLAB_API_KEY": "your-value",
"AUDIOLAB_API_BASE": "your-value",
"AUDIOLAB_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
AUDIOLAB_API_BASE envAUDIOLAB_TIMEOUT_MS envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名はドメイン audiolab.tools で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:AUDIOLAB_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.5.0)がレジストリに届いたのは8 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
MCP (Model Context Protocol) server that gives any MCP-capable AI (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and others) ten audio-analysis tools, backed by the hosted AudioLab API. It is a thin HTTP client: no local audio engine, no ffmpeg, nothing to compile. It can measure a public URL or a local file on your machine, but the measuring always happens on the hosted API: the file is read here and uploaded there (see Privacy).
Point your MCP client at the package via npx (nothing to install globally). No account needed for a first score:
{
"mcpServers": { "audiolab": { "command": "npx", "args": ["-y", "@audiolabtools/mcp-server"] } } }
Without a key you are on the keyless trial: 20 calls a month and 3 a minute per IP address, for single analyses of a URL or a local file up to 4 MB. Batches and larger files need a key. A free key gives 1,000 calls and 2 GB a month, no card: sign in at https://audiolab.tools/account, generate one, and add it:
"env": { "AUDIOLAB_API_KEY": "al_live_yourkey" }
fetch + AbortSignal.timeout.AUDIOLAB_API_KEY (see Install). No ffmpeg, no native dependencies.Every tool takes one audio source: a public url or a local path:
{ url: "https://…" }: a public https URL the API fetches server-side.{ path: "./mix.wav" }: a file on the machine running this server. Files up to 4 MB are sent inline; larger files (up to 150 MB) upload over a signed URL, are analysed, and are swept from storage within the hour. *(Local path works only in this stdio server, not the remote /mcp endpoint.)*| Tool | Returns |
|---|---|
analyze_loudness | Integrated LUFS (EBU R128 / BS.1770-4), true-peak (dBTP), LRA, crest factor, stereo correlation, mono compatibility, tonal balance |
check_target | Pass/fail vs a delivery target (spotify / apple-music / youtube / tidal / amazon-music / podcast / ebu-broadcast / atsc-broadcast, or target:"custom" + lufs+tp), with per-metric deltas and an ffmpeg loudnorm fix command |
analyze_timeseries | Short-term LUFS over time + downsampled waveform peaks (waveformPoints?) |
get_spectrum | FFT magnitude data + 7-band energies |
analyze_voice | Voice QA: speech/silence ratio, speaking rate, SNR, noise floor, pause energy, sibilance & clipping risk |
get_speech_segments | Voiced regions with start/end + per-segment RMS (auto-trim, chapters) |
index_signal | Content-type guess, tags, clipping/silence regions, brightness & dynamics buckets |
analyze_profile | One named question, voice, master, provenance, dataset, environment, broadcast, loop, room (reverberation from a clap, a pop, an impulse response or a sweep; pass roomSource), chain (lost packets) or pitch (where a voice sits and how clean it is), answered with only the lenses it needs. These ten need a paid plan; the free tier gets the basic profile, keyed by stable lens id. Add series:true for the curves, per-block lanes and per-phrase values. Carries a note when the profile’s voice lenses land on non-speech material. Full catalogue: https://audiolab.tools/lenses |
compare_loudness | A/B on two sources (urlA/pathA + urlB/pathB), returns both results |
analyze_batch | One route over up to 20 sources in a single call (urls and/or paths), per-item ok/data/error. For folder QA, library indexing, or checking a whole release against a target. Each item meters as one call |
Example asks to your AI:
analyze_loudness with urlanalyze_profile with profile:"voice"analyze_profile with profile:"provenance"analyze_loudness with pathcheck_target with path + target:"spotify"| Var | Default | Purpose |
|---|---|---|
AUDIOLAB_API_KEY | – (optional) | Your API key. Without it: the keyless trial (20 calls a month per IP, no batches, files up to 4 MB). |
AUDIOLAB_API_BASE | https://audiolab.tools/v1 | Override the API base (must be https://). |
AUDIOLAB_TIMEOUT_MS | 330000 | Per-request timeout in milliseconds (long files and batches stream server-side and can legitimately take minutes). |
Analysis happens on the AudioLab API, so the audio does reach `audiolab.tools`: a url is fetched server-side, and a local path is read here and uploaded to the API (small files in the request body; larger files via a private one-shot signed upload into EU storage). The API returns numbers only and does not keep your audio: a direct request is decoded and discarded inside the request, and a signed upload is swept from storage within the hour (see https://audiolab.tools/privacy). This package has no telemetry and writes nothing to disk. There is no offline mode, and the engine is not published as an installable package. If audio must never leave the machine, don't use a hosted analyser; the in-browser labs on the website measure on-device, but they are for people, not for agents.
analyze_loudness, check_target, analyze_timeseries, get_spectrum) handle long files (podcast episodes, full sets, up to ~3 h) via server-side streaming; voice/signal routes are limited to ~7 minutes.node hosted-server.mjs --selftest # verifies the 10 tools + guards; no network
MIT © Nathan Renting