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リモート
tuney.ioメディア・デザイン01 日前に更新
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tuney について

tuneyは、動画・広告・ポッドキャスト・ゲーム・アプリ向けの音楽サービスです。既存曲の検索や指定尺での生成、調整、ダウンロードに加え、MCPサーバーで動画分析と映像への作曲も行えます。

主な機能

  1. 01スタイル・ムード・テンポで曲を検索
  2. 02指定尺に合わせた音楽生成
  3. 03長さ・テンポ・キー・構成の調整
  4. 04MP3・WAV・ステムのダウンロード
  5. 05動画分析と音楽付き動画の生成

活用シーン

  1. 01動画のオープニング曲を探す
  2. 02尺を指定して広告用音楽を生成
  3. 03ナレーション部分の伴奏を調整
  4. 04動画のカットに合わせて作曲

MCP 対応

tuneyはstreamable HTTPとOAuth 2.0を用いるリモートMCPサーバーを提供します。MCPクライアントから曲の検索・生成・調整・ダウンロード、動画分析と作曲のツールを利用できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

Tuney MCP サーバー

Tuney は、ミュージシャンが作曲、演奏、録音した音楽要素を組み合わせ、必要な長さにぴったり合わせて制作する、動画、広告、ポッドキャスト、ゲーム、アプリ向けのロイヤリティフリー音楽サービスです。このリポジトリには Tuney MCP サーバーが含まれています。これは、あらゆる MCP クライアントから利用できる 1 つのリモートサーバーと、よく利用されるアシスタントやエディター向けのインストール手順を提供します。

  • サーバー URL: https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp
  • トランスポート: MCP ストリーム可能 HTTP
  • 認証: OAuth 2.0(PKCE を使用した認可コード、動的クライアント登録)。ブラウザーで Tuney アカウントにサインインします。サーバーにパスワードが渡ることはありません。
  • アカウント: app.tuney.io で無料で作成できる Tuney アカウントが必要です。検索、生成、調整、プレビューの視聴は無料です。最終ファイルのダウンロードには、Tuney アプリと同じようにアカウントのクレジットを使用します。
  • ドキュメント: app.tuney.io/claude · プライバシーに関するお知らせ: app.tuney.io/claude/privacy · サポート: [email protected]

サーバーでできること

ツール説明クレジットを使用
list_stylesTuney が対応するジャンル、ムード、テンポを一覧表示しますいいえ
find_tracksブリーフに合う既成のトラック、またはジャンル、ムード、テンポでトラックを検索し、すぐにプレビューを再生しますいいえ
generate_trackTuney の手作りの音楽要素から、新しいトラックを指定の長さ(5 秒〜10 分)に合わせて作曲しますいいえ
get_task / wait_for_task生成またはダウンロードが完了するまで処理を確認しますいいえ
get_trackトラックの名前、プレビューリンク、長さ、BPM、キー、スタイル、セクションを表示しますいいえ
adjust_track長さ、転換点、フェードアウトまたは短いエンディング、テンポやキーの変更、ステムのミュートまたは再生成を指定して、トラックを再レンダリングしますいいえ
download_track最終ファイルを MP3、WAV、またはステム(メロディ、コード、ベース、ドラム、エフェクト)としてダウンロードするリンクを提供しますはい
get_account接続中の Tuney アカウントとクレジット残高を表示しますいいえ
import_video公開されているファイルリンクから動画を取り込みますいいえ
get_video_upload_linkローカルの動画ファイルを送信するための 1 回限りのリンク(curl -T)を提供します。上限は 100 MB ですいいえ
analyze_video映像のカット、人の話し声がある箇所、サウンドロゴの推定を表示しますいいえ
score_video映像のカットに合わせて音楽を作曲し、サウンドロゴの前に終わるようにして、音楽を付けた動画をレンダリングしますいいえ
render_videoトラックを動画に付け、人が話している間は音量を下げますいいえ

ツールを自分で呼び出す必要はありません。必要なことをアシスタントに依頼してください。たとえば、次のように頼めます。

  • 「45 秒の旅行 vlog のイントロに合う、温かみのあるアコースティックトラックを探して。」
  • 「製品動画向けに、30 秒のアップテンポなポップトラックを生成して。」
  • 「長さを 60 秒にして、30 秒のところに転換点を入れ、短いエンディングを付けて。」
  • 「ナレーション部分ではドラムを外して。」
  • 「ステムとしてダウンロードして。」
  • 「この広告に音楽を付けて。アップテンポなポップで、ロゴの前に終わるように。」(動画リンクまたはファイルを添付)

結果に含まれるファイルリンク(プレビュー、ダウンロード、レンダリング済み動画)は api.tuney.io 上にあり、6 時間後に期限切れになります。アシスタントがネットワークアクセスを制限されたサンドボックスで動作している場合は、api.tuney.io へのアクセスを許可してください。

クライアントから接続する

Claude(claude.ai、Claude Desktop、Claude モバイル)

設定 → コネクター → カスタムコネクターを追加 を選び、サーバー URL を貼り付けてから 接続 をクリックし、Tuney アカウントにサインインします。Tuney が Claude のコネクターディレクトリに表示されたら、そこからワンクリックで追加することもできます。

Claude Code

サーバーと、Claude がサーバーを適切に使う方法を教えるスキルを追加する Tuney プラグインをインストールします。

claude plugin marketplace add library-x/tuney_claude_plugin
claude plugin install tuney@tuney

または、サーバーだけを追加します。

claude mcp add --transport http tuney https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp

次に、Claude Code 内で /mcp を実行し、開いたブラウザーウィンドウでサインインします。プラグインのソース:library-x/tuney_claude_plugin。

ChatGPT

ChatGPT は開発者モードを通じて MCP サーバーに接続します。

  1. Settings → Connectors → Advanced → Developer mode をオンにします。
  2. Connectors に戻り、Create を選択して、名前に Tuney を入力し、サーバー URL を貼り付け、Authentication を OAuth に設定して作成します。
  3. 求められたら、Tuney アカウントでサインインします。
  4. チャットでツールメニュー(「+」または More)を開き、Tuney を有効にします。

開発者モードは、有料の ChatGPT プランで利用できます。Team、Enterprise、Edu プランでは、管理者が事前に有効にする必要がある場合があります。

Cursor

クリックしてインストールします。

Cursor にインストール

または、~/.cursor/mcp.json(グローバル)か .cursor/mcp.json(プロジェクト)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "tuney": {
      "url": "https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp"
    }
  }
}

Cursor はサーバーが OAuth を使用していることを検出し、Settings → MCP でその横に Sign in アクションを表示します。

VS Code(GitHub Copilot)

コマンドラインから追加します。

code --add-mcp '{"name":"tuney","type":"http","url":"https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp"}'

または、ワークスペースの .vscode/mcp.json(あるいはユーザープロファイルの mcp.json)に記述します。

{
  "servers": {
    "tuney": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp"
    }
  }
}

MCP ビューまたは MCP: List Servers コマンドからサーバーを起動します。初回は VS Code が Tuney のサインインページを開きます。

Codex CLI
codex mcp add tuney --url https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp
codex mcp login tuney

codex mcp list を実行すると、サーバーとサインイン状態が表示されます。同じエントリは ~/.codex/config.toml に手動で記述することもできます。

[mcp_servers.tuney]
url = "https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp"
Gemini CLI
gemini mcp add --transport http tuney https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp

その後、Gemini CLI 内で /mcp auth tuney を実行してサインインします。~/.gemini/settings.json に記述する場合は次のとおりです。

{
  "mcpServers": {
    "tuney": {
      "httpUrl": "https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp",
      "oauth": { "enabled": true }
    }
  }
}
Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "tuney": {
      "serverUrl": "https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/mcp"
    }
  }
}
その他の MCP クライアント

ストリーム可能な HTTP トランスポートでサーバー URL を使用します。サーバーは MCP 認証仕様に準拠しているため、動的クライアント登録に対応した OAuth 2.0 クライアントであれば、それ以外に必要な設定はありません。実装者向けのディスカバリー情報は次のとおりです。

  • 保護されたリソースのメタデータ:https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/.well-known/oauth-protected-resource
  • 認可サーバーのメタデータ:https://api.tuney.io/cue-engine2/connector/.well-known/oauth-authorization-server
  • これらをホストのルートで参照するクライアント向けのコピー:https://api.tuney.io/.well-known/oauth-authorization-server/cue-engine2/connector および https://api.tuney.io/.well-known/oauth-protected-resource/cue-engine2/connector/mcp

事前登録されたクライアント ID または静的トークンが必要なクライアントには対応していません。登録は動的かつオープンです。

MCP Registry

このサーバーは、公式 MCP Registry に io.github.library-x/tuney として公開されています。このリポジトリの server.json が掲載情報のソースです。

接続解除とデータ

クライアントで接続を解除すると、Tuney アカウントへのアクセス権が取り消されます。作成したトラックはアカウントに残ります。プライバシー通知では、サーバーが保存するもの(短期間のセッションとトークン)と、保存しないもの(会話内容)について説明しています。お問い合わせ:[email protected]。

ライセンス

このリポジトリの内容は MIT ライセンスで提供されています。Tuney の音楽はTuney の利用規約に基づいてライセンスされています。

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。