audiolab

@audiolabtools/mcp-server

MCP（Model Context Protocol）サーバーです。ホスト型の AudioLab API を利用して、MCP 対応のあらゆる AI（Claude Desktop、Claude Code、Cursor など）に 10 種類の音声分析ツールを提供します。これはシンプルな HTTP クライアントです。ローカルの音声エンジンは不要で、ffmpeg もコンパイルも必要ありません。 公開 URL またはお使いのマシン上のローカルファイルを測定できますが、測定は常にホスト型 API で実行されます。ファイルはこちらで読み込まれ、あちらにアップロードされます（プライバシーを参照）。

インストール

グローバルにインストールせず、npx 経由でパッケージを MCP クライアントに指定します。

{
  "mcpServers": {
    "audiolab": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@audiolabtools/mcp-server"],
      "env": { "AUDIOLAB_API_KEY": "al_live_yourkey" }
    }
  }
}

キーを取得するには、https://audiolab.tools/account にサインインして生成してください（無料プランも利用できます）。

要件

• Node ≥ 18：組み込みのグローバル fetch と AbortSignal.timeout を使用します。
• AUDIOLAB_API_KEY。ffmpeg やネイティブ依存関係は不要です。

ツール

すべてのツールは、1 つの音声ソースを指定します。公開 url またはローカルの path です。

• { url: "https://…" }：API がサーバー側で取得する公開 https URL です。
• { path: "./mix.wav" }：このサーバーを実行しているマシン上のファイルです。4 MB までのファイルはインラインで送信されます。より大きなファイル（最大 150 MB）は署名付き URL 経由でアップロードされ、分析後、1 時間以内にストレージから削除されます。(ローカルの path はこの stdio サーバーでのみ動作し、リモートの /mcp エンドポイントでは動作しません。)

ツール	戻り値
analyze_loudness	統合 LUFS（EBU R128 / BS.1770-4）、トゥルーピーク（dBTP）、LRA、クレストファクター、ステレオ相関、モノラル互換性、トーンバランス
check_target	配信ターゲット（spotify / apple-music / youtube / tidal / amazon-music / podcast / ebu-broadcast / atsc-broadcast、または target:"custom" + lufs+tp）に対する合否判定。メトリクスごとの差分と ffmpeg loudnorm 修正コマンドも返します
analyze_timeseries	時間経過に伴う短時間 LUFS と、ダウンサンプリングされた波形ピーク（waveformPoints?）
get_spectrum	FFT 振幅データと 7 バンドのエネルギー
analyze_voice	音声 QA：発話／無音比、発話速度、SNR、ノイズフロア、休止エネルギー、歯擦音とクリッピングのリスク
get_speech_segments	開始／終了時刻とセグメントごとの RMS を含む有声音領域（自動トリミング、チャプター作成）
index_signal	コンテンツタイプの推定、タグ、クリッピング／無音領域、明るさとダイナミクスの分類
analyze_profile	名前付きの質問を 1 つ指定します。voice、master、provenance、dataset、environment、broadcast、loop、room（クラップ、ポップ音、インパルス応答、またはスイープから残響を測定します。roomSource を渡してください）、chain（パケット損失）、pitch（声の音域と明瞭さ）に対応し、必要な観点だけを用いて回答します。この 10 種類は有料プランが必要です。無料プランでは安定したレンズ ID で指定する basic プロファイルを利用できます。曲線、ブロックごとのレーン、フレーズごとの値を取得するには series:true を追加してください。プロファイルの音声レンズが音声以外の素材を対象とした場合は、note が含まれます。全カタログ：https://audiolab.tools/lenses
compare_loudness	2 つのソース（urlA/pathA + urlB/pathB）を A/B 比較し、両方の結果を返します
analyze_batch	1 回の呼び出しで最大 20 個のソース（urls、paths、またはその両方）を 1 つのルートで処理し、項目ごとに ok/data/error を返します。フォルダーの QA、ライブラリのインデックス作成、リリース全体のターゲット確認に利用できます。各項目は 1 回の呼び出しとして測定されます

AI への依頼例：

• 「https://example.com/track.wav のラウドネスを分析して」 → url を指定した analyze_loudness
• 「このテイクは使えますか？」 → profile:"voice" を指定した analyze_profile
• 「このファイルは再エンコードされていますか？また、ソースは 1 つだけですか？」 → profile:"provenance" を指定した analyze_profile
• 「./master.wav のラウドネスを測定して」 → path を指定した analyze_loudness
• 「./mix.mp3 は Spotify の基準を満たしていますか？」 → path と target:"spotify" を指定した check_target

設定（環境変数）

変数	デフォルト	用途
AUDIOLAB_API_KEY	–（必須）	API キーです。
AUDIOLAB_API_BASE	https://audiolab.tools/v1	API のベース URL を上書きします（https:// である必要があります）。
AUDIOLAB_TIMEOUT_MS	330000	リクエストごとのタイムアウト（ミリ秒）です（長いファイルやバッチはサーバー側でストリーミング処理され、正当に数分かかる場合があります）。

プライバシー

分析は AudioLab API 上で行われるため、音声は**audiolab.tools に送信されます**。url はサーバー側で取得され、ローカルの path はこの環境で読み込まれて API にアップロードされます（小さなファイルはリクエストボディで、大きなファイルは EU のストレージへの非公開の一回限りの署名付きアップロードで送信されます）。API が返すのは数値のみで、音声は保持されません。直接のリクエストはリクエスト内でデコードされて破棄され、署名付きアップロードは 1 時間以内にストレージから削除されます（https://audiolab.tools/privacy を参照）。このパッケージにテレメトリーはなく、ディスクへの書き込みもありません。オフラインモードはなく、エンジンはインストール可能なパッケージとして公開されていません。音声をマシンの外に一切出せない場合は、ホスト型の分析ツールを使わないでください。ウェブサイトのブラウザー内ラボでは端末上で測定できますが、人向けであり、エージェント向けではありません。

制限事項

• ローカルファイル：最大 150 MB（それより大きいファイルは公開 URL にホストしてください）。
• 長さ：ラウドネス関連のルート（analyze_loudness、check_target、analyze_timeseries、get_spectrum）は、サーバー側のストリーミングにより長いファイル（ポッドキャストのエピソードやセット全体など、最大約 3 時間）に対応しています。音声／信号関連のルートは約 7 分までです。
• 1 回の呼び出しにつき 1 ファイルです（複数ファイルの場合はエージェントがループ処理します）。一回限りの処理であり、ストリーミング／リアルタイムには対応していません。
• API によって、キーごとにレート制限と月間制限が適用されます。

スモークテスト

node hosted-server.mjs --selftest   # verifies the 10 tools + guards; no network

ライセンス

MIT © Nathan Renting