Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Loudness compliance verdicts (EBU R128, ATSC A/85): pass/fail with exact ffmpeg remediation.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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": {
"loudcheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"loudcheck",
"--mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add loudcheck -- uvx loudcheck --mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"loudcheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"loudcheck",
"--mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"loudcheck": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"loudcheck",
"--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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 chaoz23 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Detailing Manager
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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