Genius MCP Server

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目次

• できること
• ツール
• プロンプト
• はじめに
  • 1. Genius API トークンを取得する
  • 2. 環境変数を設定する
  • 3. Python で実行する
  • 4. Docker で実行する
• トランスポートモード
• MCP クライアントへの接続
• アノテーションの信頼レベル
• プロジェクト構成
• ライセンス

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できること

Genius MCP サーバーは、Genius.com のナレッジベースを、MCP 対応のあらゆる AI クライアント（Claude Desktop、Claude Code、Cursor など）に公開します。AI は次の操作を行えます。

• 名前から楽曲やアーティストを検索
• 楽曲のメタデータ全体を取得 — タイトル、アルバム、リリース日、歌詞の状態、Genius 編集部による解説
• アーティストのプロフィールを取得 — 略歴、フォロワー数、認証ステータス
• アーティストのディスコグラフィーを閲覧 — 人気順またはリリース日順で表示するか、トラックリスト付きのアルバム一覧全体を表示
• アノテーションを読む — 歌詞の特定の箇所に対する、コミュニティやアーティスト公認の解説を読むことができます。それぞれに信頼レベルが付与されているため、AI はどの程度重視すべきか判断できます
• アルバムアートワークのアノテーションを読む — アルバムカバー画像に直接書かれた、視覚的要素、象徴表現、芸術的な選択に関するコミュニティの解説を読むことができます
• 楽曲の関連情報を調べる — ある楽曲がサンプリング、インターポレーション、カバー、リミックスした楽曲や、その楽曲を後にサンプリングした楽曲を見つけることができます
• 楽曲のクレジットを調べる — 作詞・作曲者、プロデューサー、フィーチャリングアーティスト、独自の演奏関連の役割（ミキシングエンジニア、レコーディングスタジオ、レーベル）
• 関連データをすべて一度に収集し、楽曲やアーティストの詳細な分析を AI に依頼する、事前構築済みの分析プロンプトを実行

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ツール

一部のツールは、アクセストークンを使用して公式 Genius API（api.genius.com）を呼び出します。その他のツールは**lyricsgenius Python ライブラリ**を使用します。このライブラリは、Genius の非公開のパブリック API にアクセスします。これらのエンドポイントは公式 API の仕様には含まれておらず、予告なく変更される可能性があります。

ツール	説明	バックエンド
search_song	Genius でクエリに一致する曲を検索します。曲の ID、タイトル、アーティスト、アノテーション数を返します。	公式 API
get_song_details	Genius ID を指定して曲の完全なメタデータと編集者による説明を取得します。	公式 API
get_song_annotations	曲のすべてのアノテーションを取得します。信頼レベル（artist_verified、accepted、unreviewed）で絞り込むこともできます。	公式 API
get_annotation_detail	ID を指定して、個別のアノテーションの全文とメタデータを取得します。	公式 API
get_song_questions_and_answers	曲についてユーザーから投稿された質問と回答をページネーション付きで取得します。承認済みの回答がある質問のみが返されます。	lyricsgenius（非公開のパブリック API）
get_song_relationships	曲の音楽的な関連情報を取得します。サンプリング、インターポレーション、カバー、リミックス、翻訳の元となった作品や、後にこの曲をサンプリングまたはカバーした曲が含まれます。関連する曲が1つ以上ある関係タイプのみが返されます。	公式 API
get_song_credits	曲の作詞・作曲および制作クレジットを取得します。作詞・作曲者、プロデューサー、フィーチャリングアーティスト、独自のパフォーマンス役割（例：ミキシングエンジニア、レコーディングスタジオ、レーベル）が含まれます。	公式 API
search_artist	Genius でアーティスト名を使って検索します。アーティスト ID と基本的なプロフィール情報を返します。	公式 API
get_artist_details	Genius ID を指定してアーティストの完全なプロフィールと編集者による略歴を取得します。	公式 API
get_artist_songs	アーティストの曲一覧を取得します。popularity または release_date で並べ替えられ、ページネーションにも対応しています。	公式 API
get_artist_albums	アーティストの全ディスコグラフィーを、アルバム ID 付きのページネーションされた一覧として取得します。	lyricsgenius（非公開のパブリック API）
search_album	Genius でクエリに一致するアルバムを検索します。アルバム ID、アルバム名、アーティスト名、リリース日を返します。	lyricsgenius（非公開のパブリック API）
get_album_details	Genius のアルバム ID を指定して、アルバムのメタデータ、全曲を順番に並べたトラックリスト、カバーアート一覧を取得します。各トラックには、他のツールと連携して使える曲 ID が含まれます。最初のカバーアートは常にメインのアルバムカバーです。アノテーション付きのアートワークには annotation_id が含まれます。	公式 API + lyricsgenius
get_cover_art_annotations	特定のアルバムカバーアート画像に書かれたアノテーション全文（本文、信頼レベル、投稿者、投票数）を取得します。cover_art_id と album_id（どちらも get_album_details から取得可能）が必要です。annotation_id があるカバーアートに対してのみ呼び出してください。	lyricsgenius（非公開のパブリック API）

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プロンプト

プロンプトは、Genius からデータを収集し、構造化されたコンテキストとして AI に渡す、あらかじめ用意された複数ステップのワークフローです。

analyze-song

引数： song_title（必須）、artist_name（任意）

曲を検索し、完全なメタデータと編集者による説明を取得して、すべてのアノテーションを信頼レベル順に並べ替えて取得します。その後、AI に曲の意味、テーマ、文化的背景について詳しく分析するよう求めます。

artist-deep-dive

引数： artist_name（必須）

アーティストの略歴、メタデータとアーティスト確認済みのアノテーション（利用可能な場合）を含む人気上位3曲を取得します。その後、AI にアーティストのテーマ、スタイル、意義について概要をまとめるよう求めます。

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はじめに

1. Genius API トークンを取得する

1. https://genius.com/api-clients にアクセスしてサインインします。
2. 新しい API クライアントを作成します。
3. Client Access Token をコピーします。これは GENIUS_ACCESS_TOKEN に設定する値です。

2. 環境変数を設定する

サンプルの env ファイルをコピーし、トークンを入力します。

cp .env.example .env

.env を編集します。

# Required — your Genius API access token
GENIUS_ACCESS_TOKEN=your_token_here

# Transport mode:
# true  → run as a Streamable HTTP server on port 8080
# false → run in stdio mode (for Claude Desktop)
STREAMABLE_HTTP=true

3. Python で実行する

要件： Python 3.11 以降

依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

サーバーを実行します：

python main.py

STREAMABLE_HTTP の設定に応じて、サーバーは http://127.0.0.1:8080（Streamable HTTP モード）または stdio モードで起動します。

4. Docker で実行する

Streamable HTTP モード（デフォルト）：

docker compose up --build

サーバーはポート 8080 で genius-mcp-server として実行されます。.env ファイルはコンテナにマウントされます。起動前にファイルが存在し、トークンが含まれていることを確認してください。

stdio モード（Docker 経由での Claude Desktop 用など）：

.env で STREAMABLE_HTTP=false を設定してから、次を実行します：

docker run --rm -i --env-file .env $(docker build -q .)

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トランスポートモード

モード	STREAMABLE_HTTP	用途
Streamable HTTP	true（デフォルト）	Claude Code、リモート MCP クライアント、Web ベースのツール
stdio	false	Claude Desktop、ローカル CLI 連携

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MCP クライアントへの接続

Claude Code（Streamable HTTP）

claude mcp add genius --transport http http://127.0.0.1:8080/mcp

Claude Desktop（stdio）

.env で STREAMABLE_HTTP=false を設定し、次の内容を claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "genius": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/genius-mcp/main.py"],
      "env": {
        "GENIUS_ACCESS_TOKEN": "your_token_here",
        "STREAMABLE_HTTP": "false"
      }
    }
  }
}

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アノテーションの信頼レベル

サーバーが返すすべてのアノテーションには、trust_level フィールドが含まれます。これにより、AI は情報源の信頼性を判断できます：

信頼レベル	意味
artist_verified	アーティストが記述または確認したものです。確かな情報として扱います。
accepted	Genius の編集スタッフがレビューし、承認したものです。高品質です。
unreviewed	コミュニティユーザーが投稿したもので、まだレビューされていません。解釈として扱います。

get_song_annotations ツールは、特定の信頼レベルのアノテーションのみを取得するための filter 引数を受け付けます。

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プロジェクト構成

genius-mcp/
├── main.py                    # Entry point — configures transport and starts the server
├── app.py                     # FastMCP app instance
├── mcp_components/
│   ├── genius_api.py          # Async HTTP client for the Genius API
│   ├── mcp_tools.py           # MCP tool definitions
│   └── mcp_prompts.py         # MCP prompt definitions
├── tests/
│   ├── test_mcp_server_initialization.py
│   └── test_mcp_server_tools.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
└── .env.example

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ライセンス

MIT