Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Loudness, true-peak and voice-quality analysis of URLs and local files via the hosted AudioLab API.
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.
AUDIOLAB_API_KEY, AUDIOLAB_API_BASE, AUDIOLAB_TIMEOUT_MS비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"audiolab": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@audiolabtools/mcp-server"
],
"env": {
"AUDIOLAB_API_KEY": "your-value",
"AUDIOLAB_API_BASE": "your-value",
"AUDIOLAB_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
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-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}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.
AUDIOLAB_API_BASE envAUDIOLAB_TIMEOUT_MS env이 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 도메인 audiolab.tools 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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.
입력해야 할 값: AUDIOLAB_API_KEY
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(0.5.0)은 8일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms
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.
Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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