프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Audio

제작자: audiojs버전 2.10.0i★ 329i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.audiojs/audio

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 3개 중 3개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 audiojs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 그저께

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 100%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 44%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2165개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Audio, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 그저께 변경됐고, 최신 버전(2.10.0)은 34일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트
설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트
설치

Figma MCP Server

제작자: figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기