tracktag-mcp

TrackTag MCP サーバー

AI エージェント（Claude Desktop、Claude Code、Cursor、およびMCP対応クライアント）で、TrackTagを使って音楽を分析できます。MP3をエージェントに渡して「このトラックを分析して」と伝えるだけで、BPM、キー、ジャンル、ムード、楽器、エネルギー、その他35項目以上のメタデータが返ってきます。

すべてお使いのコンピューター上で実行されます。エージェントアプリがサーバーを起動し、直接通信します（中継サーバーを介さないため、TrackTagへ送信するまで音声とAPIキーがお使いのコンピューターから外に出ることはありません）。アプリを終了するとサーバーも停止します。分析料金はTrackTagのクレジット残高から差し引かれます（coreモデルは1トラックにつき1クレジット、ultraは2クレジット）。分析に失敗した場合、クレジットは自動的に払い戻されます。

セットアップ

まず、APIキーを取得します：tracktag.me/studio → API & MCP → Create key（tt_live_…）。無料のテスト用キーもご利用いただけます。

⚡ ワンクリックインストール（Claude Desktop）— 推奨

tracktag.mcpbをダウンロード → ダブルクリック → Claude Desktopにインストール画面が表示されるので、APIキーを貼り付ければ完了です。設定ファイルもNode.jsも不要で、編集するものはありません。（Claude特有の注意点として、インストール後、Settings → Extensionsで拡張機能をオンにしてください。）

手動設定（Cursor、Claude Code、その他のMCPクライアント）

エージェントのMCP設定にサーバーを追加します。

Claude Desktop（~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "tracktag": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tracktag-mcp"],
      "env": { "TRACKTAG_API_KEY": "tt_live_YOUR_KEY" }
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add tracktag -e TRACKTAG_API_KEY=tt_live_YOUR_KEY -- npx -y tracktag-mcp

Cursor（~/.cursor/mcp.json）：Claude Desktopと同じJSONブロックを使用します。

ツール

ツール	機能	コスト
analyze_track	ローカルの音声ファイルを分析します（mp3/wav/flac/aiff/m4a/ogg、15 MB以下）	1～2クレジット
analyze_url	任意のhttps URLから音声を分析します（60 MB以下）	1～2クレジット
get_credits	残りのクレジット残高と上限を確認します	無料
list_recent_jobs	最近のAPI分析を確認します	無料

ドキュメント

APIの詳細なリファレンス：tracktag.me/developers

複数のトラックを分析できますか？（バッチ処理）

はい。チャット上で少量のバッチ処理ができます。 複数の音声ファイルをアシスタントに渡す（またはフォルダー内のトラックを指定する）だけで、「これらをすべてTrackTagで分析して」と伝えれば、エージェントがトラックごとに分析ツールを呼び出し、結果をまとめてくれます。クレジットはトラックごとに消費されます。デフォルトのレート制限（毎分10リクエスト）なら、一度に数トラックを処理するのに十分です。

本格的なカタログ処理には、専用ツールをご利用ください。 TrackTag Studioでは、フォルダーの使用、進捗の追跡、XLSX/CSV/XML形式でのエクスポートに対応した100ファイルのバッチ処理が可能です。TrackTag APIは、非同期ジョブとウェブフックを使った大規模なパイプラインに対応しています。エンジンもクレジットも同じです。用途に合わせてお選びください。会話にはMCP、カタログにはStudio、自動化にはAPIが適しています。

「MP3 を ChatGPT や Claude にドラッグ＆ドロップして尋ねればよいのでは？」

本格的で信頼できるメタデータが必要なら、そうはいきません。率直に説明します。

Claude は音声を聞くことができず、ChatGPT も音楽的な分析はしません。 MP3 を Claude のチャットにドロップしても、表示されるのはファイルの名前とメタデータだけで、実際の音声は処理されません。ChatGPT ができるのは、せいぜいファイル内の音声を文字起こしすることです。波形からキー、グルーヴ、楽器編成を判定することはありません。返ってくる「分析」は、ほとんどがタイトルからの推測です。この MCP サーバーが、アシスタントに本物の耳をもたらします。

音声を受け付けられるモデルもありますが、生のモデルは分析製品ではありません。 TrackTag は、音声の前処理、実際の波形の信号レベルでの分析（テンポ、調性、音色、楽器編成、ボーカルの特徴、ダイナミクス）、音楽メタデータに特化した抽出プロセス、そして統制語彙を備えた厳格な 35 項目以上のフィールド分類体系に基づく結果の検証という、専用のパイプラインにすべてのトラックを通します。単発のチャットプロンプトでは、実行するたびにフィールドも表現も判断も変わります。興味本位なら十分ですが、カタログには使えません。

一貫性こそが製品です。 同期ライブラリ、マーケットプレイス、レーベルでは、10 曲でも 10,000 曲でも、同じスキーマ、同じ語彙、同じ基準が必要です。さらに、一括処理と、分析に失敗した場合の自動返金も欠かせません。これはモデルそのものではなく、モデルを支えるエンジニアリングであり、ここで提供するのはまさにそれです。

AI アシスタントは得意分野である会話とワークフローを担います。TrackTag は、本来の役割であるサウンドからプロフェッショナルで統一されたメタデータへの変換を担います。

クリエイターについて

TrackTag は、テルアビブを拠点とする作曲家兼音楽プロデューサーの Adi Goldstein が開発しています。音楽の制作やライセンス供与、そして音楽を見つけてもらうために必要なメタデータとの格闘を、何年にもわたり経験してきました。TrackTag は、カタログへの手作業でのタグ付けが、音楽制作の中で最も音楽的でない作業だからこそ生まれました。

これは、Adi がミュージシャンやクリエイターのために開発するツール群の一つです。

プロジェクト	機能
TrackTag	AI による音楽のタグ付け — カタログ、同期ライブラリ、そして AI アシスタント向けに、トラックごとに BPM、キー、ジャンル、ムードなど 35 項目以上のメタデータを付与します
AGsoundtrax	映画制作者、動画クリエイター、商業プロデューサー向けの厳選されたロイヤリティフリー音楽ライブラリ
PromoLinks	ミュージシャン向けのスマートリンクとアーティストページ — ファンが好みのストリーミングプラットフォームに移動できる 1 つの URL と、先行予約機能および分析機能を提供します
MakeCanvas	AI が生成する Spotify Canvas 動画 — トラック用のループ映像を、動画編集なしで作成できます
AG Watermark	ライセンス供与前のトラックやデモを保護するオーディオ透かし

TrackTag API に関する質問やアイデア、または API を使った開発については、tracktag.me/support からお問い合わせください。