tracktag-mcp

TrackTag MCP 服务

让 AI Agent（Claude Desktop、Claude Code、Cursor 以及任何支持 MCP 的客户端）使用 TrackTag 分析音乐：将 MP3 拖入 Agent，说 “分析这首曲目”，即可获取 BPM、调性、流派、情绪、乐器、能量和 35 项以上元数据。

所有操作都在你自己的电脑上运行——Agent 应用会启动服务并直接与其通信（没有中间服务，因此你的音频和 API 密钥在传输到 TrackTag 的途中绝不会离开你的设备），并在你退出时停止服务。分析费用从你的 TrackTag 额度余额中扣除（使用 core 模型时每首曲目 1 个额度，使用 ultra 时 2 个）；分析失败时会自动退还额度。

设置

首先，获取 API 密钥：tracktag.me/studio → API & MCP → 创建密钥（tt_live_…）。可免费获取测试密钥。

⚡ 一键安装（Claude Desktop）—— 推荐

下载 tracktag.mcpb → 双击文件 → Claude Desktop 会打开安装窗口 → 粘贴你的 API 密钥 → 完成。无需配置文件、无需 Node.js，也无需编辑任何内容。（Claude 有个小问题：安装后，请在“设置” →“扩展”中将扩展切换为开启。）

手动配置（Cursor、Claude Code 和其他 MCP 客户端）

将服务添加到 Agent 的 MCP 配置中：

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）：与 Claude Desktop 使用相同的 JSON 代码块。

工具

工具	功能	费用
analyze_track	分析本地音频文件（mp3/wav/flac/aiff/m4a/ogg，≤15 MB）	1–2 个额度
analyze_url	分析任意 https URL 中的音频（≤60 MB）	1–2 个额度
get_credits	查看剩余额度和使用限制	免费
list_recent_jobs	查看近期 API 分析记录	免费

文档

完整 API 参考：tracktag.me/developers

可以分析多首曲目吗？（批量处理）

可以——少量批次可直接在聊天中处理。 将多个音频文件拖入助手（或指定包含多首曲目的文件夹），然后说 “用 TrackTag 分析这些曲目”——Agent 会为每首曲目调用一次分析工具，并汇总结果。每首曲目都会单独扣除额度；默认速率限制为每分钟 10 个请求，一次处理少量曲目完全够用。

如果要处理大型曲库，请使用专门的工具：TrackTag Studio 支持一次处理 100 个文件，提供文件夹、进度跟踪以及 XLSX/CSV/XML 导出；TrackTag API 则通过异步任务和 Webhook 支持高吞吐量流水线。使用相同的引擎和额度——根据任务选择合适的方式：MCP 用于对话，Studio 用于曲库，API 用于自动化。

“我不能直接把 MP3 拖进 ChatGPT 或 Claude，然后提问吗？”

如果你想要真正可靠的元数据，那就不行——坦诚地说，原因如下。

Claude 无法听音频，ChatGPT 也不会从音乐角度分析音频。 把 MP3 拖进 Claude 对话，它只能看到文件的名称和元数据，不会处理实际声音。ChatGPT 最多只能转录文件中的语音；它无法根据波形告诉你调性、律动或乐器编配。它给出的任何“分析”基本上都是根据标题做出的合理猜测。这个 MCP 服务能让你的助手真正听懂声音。

有些模型可以接收音频，但原始模型并不是分析产品。 TrackTag 会通过专门构建的处理流水线分析每首曲目：音频预处理、对实际波形进行信号级分析（速度、调性、音色、乐器编配、人声特征、动态）、专为音乐元数据优化的提取流程，以及根据包含 35 多个字段和受控词汇的严格分类体系对每项结果进行验证。一次性的聊天提示词每次运行都会给出不同的字段、措辞和判断——满足好奇心还行，用于曲库就毫无用处。

一致性才是产品的核心。 同步音乐库、交易平台和唱片公司需要在 10 首或 10,000 首曲目中使用相同的架构、词汇和标准——还需要批量处理，以及分析失败时自动退款。这些都是围绕模型构建的工程能力，而不是模型本身，这正是你在这里获得的服务。

你的 AI 助手负责发挥所长——对话和工作流。TrackTag 则专注于本职工作——将声音转化为专业、统一的元数据。

关于创作者

TrackTag 由**Adi Goldstein** 开发。他是一位常驻特拉维夫的作曲家和音乐制作人，多年来一直从问题的两面着手：创作和授权音乐，以及处理那些让音乐可被发现的元数据。TrackTag 的诞生，是因为手动为曲库添加标签是音乐创作中最不具音乐性的部分。

它是 Adi 为音乐人和创作者打造的一系列工具之一：

项目	功能
TrackTag	AI 音乐标注——为曲库、同步音乐库以及现已支持的 AI 助手提供 BPM、调性、流派、情绪和每首曲目 35 多个元数据字段
AGsoundtrax	为电影制作人、视频创作者和商业制作人精选的免版税音乐库
PromoLinks	为音乐人提供智能链接和艺人主页——通过一个 URL 将粉丝引导至他们偏好的流媒体平台，并支持预存和数据分析
MakeCanvas	AI 生成的 Spotify Canvas 视频——为你的曲目制作循环视觉效果，无需视频剪辑
AG Watermark	音频水印，用于在曲目和试听样带获得授权前保护它们

有任何问题、想法，或者正在使用 TrackTag API 构建项目？请通过 tracktag.me/support 联系我们。