使用说明

音频插件MCP服务器

本地MCP服务器，使Claude能够以编程方式与VST3/AU音频插件交互。加载插件、检查参数、处理音频、通过乐器渲染MIDI、分析频谱内容、比较输出、生成预设和编译JUCE项目——所有这些都可以在Claude对话中完成。

安装

先决条件

你需要Python 3.10或更高版本 pip 安装在您的系统上。在Windows上，确保您使用的是本机Windows Python（不是WSL——WSL下无法加载VST3插件）。

步骤1:克隆或下载此目录

放置 mcp-audio-plugin-server 存放MCP服务器的文件夹。

步骤2：安装依赖项

cd mcp-audio-plugin-server
pip install -r requirements.txt

如果您还希望DawDreamer用于高级MIDI渲染（可选）：

pip install dawdreamer>=0.8.3

步骤3：配置插件路径

编辑 config.yaml 以匹配您的系统。默认设置适用于标准目录中带有VST3插件的标准Windows 11安装(C:\Program Files\Common Files\VST3).

步骤4：添加到Claude桌面

将此块添加到您的 claude_desktop_config.json （通常在 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 在Windows上）：

{
  "mcpServers": {
    "audio-plugin-server": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/mcp-audio-plugin-server/server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

用实际位置替换路径 server.py 在你的机器上。

步骤5：重新启动克劳德桌面

当Claude Desktop启动时，服务器将自动启动。请克劳德运行 health_check 工具。

可用工具（29）

插件交互（5个工具）

工具	目的
`health_check`	验证服务器状态、依赖关系和配置
`scan_plugins`	在配置的目录中查找VST3/AU/CLAP插件
`load_plugin`	从文件路径加载插件，检查其类型和参数
`list_plugin_parameters`	获取包含值、范围和元数据的完整参数列表
`set_plugin_parameters`	在加载的插件上设置一个或多个参数

音频处理（4个工具）

工具	目的
`render_audio`	通过效果插件处理音频（文件输入或生成的测试信号）
`render_midi_through_plugin`	通过乐器插件渲染MIDI音符/和弦/音阶
`create_chain`	构建一个多插件串行链，并在一次调用中通过它渲染音频
`batch_render`	使用多个参数集进行渲染，用于A/B测试和数据集生成

音频文件操作（3个工具）

工具	目的
`convert_audio`	在格式、采样率、比特深度和单声道/立体声之间进行转换
`trim_audio`	在静音边界处剪切、淡入/淡出、归一化或分割音频
`concatenate_audio`	将文件端到端连接（使用可选的交叉效果）或将它们分层/混合在一起

分析和测量（6个工具）

工具	目的
`analyze_audio`	频谱分析、响度（LUFS）、动力学、音高、节奏、特征
`compare_audio`	比较两个音频文件（频谱相似性、响度差异、相关性）
`extract_impulse_response`	通过插件发送脉冲，捕获IR，估计RT60
`measure_thd`	每次谐波击穿的总谐波失真
`detect_aliasing`	检查具有严重性评级的光谱折叠伪影
`measure_frequency_response`	正弦扫描测量整个频谱的幅度响应

预设和状态管理（5个工具）

工具	目的
`generate_preset`	迭代优化参数以获得所描述的目标声音
`save_plugin_state`	将所有参数值导出到JSON文件
`load_plugin_state`	从保存的状态文件还原参数值
`export_preset_bank`	将多个命名预设保存为银行文件
`interpolate_presets`	通过混合因子在两个参数集之间变形
`randomize_parameters`	生成随机但具有音乐感的参数值

MIDI实用程序（2个工具）

工具	目的
`generate_midi_file`	根据音符描述（名称、速度、节拍计时）创建MIDI文件
`analyze_midi`	解析MIDI文件——音符计数、音程、速度统计、通道、持续时间

监控和测试（3个工具）

工具	目的
`monitor_cpu_usage`	以各种缓冲区大小和实时比率对插件CPU进行基准测试
`stress_test_plugin`	11点边缘电池（静音、最大电平、直流、非正常、极端参数）
`compile_juce_project`	通过CMake从源代码编译JUCE插件项目

插件信息（1个工具）

工具	目的
`get_plugin_latency`	报告延迟（以样本和毫秒为单位）

示例工作流

加载插件并探索其参数

扫描我的VST3文件夹，然后加载FabFilter Pro-Q 3并列出其所有参数

通过一系列效果处理音频

“加载我的压缩器和EQ插件，先用压缩器创建一个链，然后用EQ，并通过它处理我的鼓循环。”

测量插件质量

加载我的失真插件，测量1kHz的THD，检查混叠，并绘制频率响应图

生成并比较预设值

保存混响的当前状态，随机化参数，通过两者渲染我的声音，并比较输出

发布前的压力测试

加载我的新插件，运行压力测试，然后在64、128和256个样本缓冲区大小下对CPU使用率进行基准测试

创建MIDI文件并通过合成器渲染

以90 BPM的速度生成一个C小调和弦级数（Cm、Fm、Gm、Cm）的MIDI文件，然后通过我加载的合成器插件进行渲染

构建于

Python、FastMCP、Pedalboard（Spotify）、librosa、pyloudnorm、mido、scipy。在您的机器上本地运行——您的插件、音频、硬件。