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🎧
🎧 MCP Playlist Generator

🎧 MCP Playlist Generator

ローカル
github.com/m4dd0c開発ツール580 週間前に更新

🎧 MCP Playlist Generator について

ローカルの音楽ファイルをスキャンし、メタデータをもとに指定された気分やテーマに合う曲を選んで `.m3u` プレイリストを保存する MCP サーバーです。ツールを利用できる Claude などのアシスタント向けです。

主な機能

  1. 01ローカル音楽ファイルのスキャン
  2. 02曲のメタデータ取得
  3. 03気分やテーマによる曲の絞り込み
  4. 04`.m3u` プレイリストの作成

活用シーン

  1. 01指定した気分に合わせたプレイリスト作成
  2. 02選択したディレクトリへの保存

MCP 対応

Claude などの MCP 対応アシスタントにプレイリスト生成機能を提供します。ローカル音楽ファイルを読み込み、作成した `.m3u` プレイリストを指定先に保存します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

🎧 MCP プレイリストジェネレーター

このプロジェクトは、Claude またはツールの使用に対応したあらゆる AI アシスタントと連携するために設計された Model Context Provider(MCP)サーバーです。ユーザーの現在の気分やテーマに基づいて、ユーザーの PC 上に .m3u プレイリストを生成します。プレイリストはユーザーが指定したディレクトリに保存され、お気に入りのメディアプレーヤーですぐに再生できます。

Python で構築され、uv と mutagen を使用しています。伝説的な Filesystem MCP Server に着想を得ています。アイデアと基礎となる参考資料を提供してくれたことに、心から感謝します!


🛠 動作の仕組み

  1. Python と uv を使って、ユーザーが MCP サーバーをセットアップします。
  2. サーバーは、Claude または任意の LLM エージェントからのリクエストを待ち受けます。
  3. リクエスト(例:「落ち着いた夜のプレイリストを作って」)に基づいて、次の処理を行います。
    • ローカルの音楽ファイルをスキャンします。
    • mutagen を使ってメタデータ(ジャンル、タイトル、アーティストなど)を読み取ります。
    • 雰囲気に合った曲を絞り込みます。
    • .m3u プレイリストを作成します。
    • ユーザーのマシン上の指定された場所に保存します。

🔧 技術スタック

  • Python
  • uv — 非同期ウェブサーバー用
  • mutagen — メタデータの抽出用

📦 インストール

pip install uv mutagen

このリポジトリをクローンして、次を実行します。

uvicorn mcp_server:app --reload

🧠 Claude へのプロンプト例

「ねえ Claude、明るい雰囲気のプレイリストを作ってくれる?」

すると Claude が MCP サーバーのツールを使い、あっという間に音楽アプリでプレイリストを再生できるようになります。

重要

プレイリストの作成後、Music アプリの re-index を忘れずに実行してください。

🙏 謝辞

Filesystem MCP Server に心から感謝します。このプロジェクトは、そのアイデアに着想を得て生まれました。

💬 フィードバックをお待ちしています

イシューを作成するか、気軽にご連絡ください。PR も歓迎です。気分に合わせたプレイリストの提案は、さらに大歓迎です 🎶


確認したいこと:
  • ユーザーが保存先を選択しなかった場合、デフォルトの保存先はどこですか?
  • MP3 のみ対応していますか?それとも、ほかの形式にも対応していますか?
  • 開発者向けに API ルートの構成を含めたほうがよいですか?

ご意見をお聞かせください。内容を更新します。

コメント

MCP は初めてですか?

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。