MCP Audio Server

🚀 音楽コンテキストプロトコル（MCP）オーディオサーバー

音声処理とコード解析を行うためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。

🚀 クイックスタート

Docker Composeを使用すると、最速でセットアップできます。

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/yourusername/mcp-audio-server.git
cd mcp-audio-server

# サーバーを起動する
docker compose up -d

リクエストの例

# WAVファイルを解析する
curl -X POST http://localhost:8000/analyze_chords \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "audio_data": "'$(base64 -i tests/fixtures/tempo/120bpm_with_chord.wav)'",
    "format": "wav",
    "options": {"model": "basic"}
  }'

レスポンスの例：

{
  "schema_version": "1.0.0",
  "key": "C",
  "tempo": 120.5,
  "chords": [
    {
      "time": 0.0,
      "label": "C",
      "confidence": 0.92
    },
    {
      "time": 1.0,
      "label": "G",
      "confidence": 0.87
    }
  ],
  "duration": 4.0,
  "processing_info": {
    "sample_rate": 44100,
    "channels": 1,
    "processing_time": 0.245,
    "model_used": "basic"
  },
  "correlation_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}

✨ 主な機能

このサーバーには以下の機能が備わっています。

• オーディオファイルのデコードと正規化：WAV、MP3などの複数のオーディオ形式をサポートし、正規化処理を提供します。
• 音楽分析：
  • テンポ検出：オーディオのテンポ情報を自動的に識別して計算します。
  • 音階識別：オーディオの主音階を正確に識別します。
  • コード解析：オーディオを分解し、その中のコード構造を識別します。
• RESTful API：標準化されたAPIインターフェースを提供し、他のシステムとの統合を容易にします。
• エラー処理とログ記録：詳細なエラー情報とログ出力を提供し、問題のトラブルシューティングを容易にします。
• モデル選択：異なる音楽分析モデル（「basic」や「advanced」など）をサポートし、さまざまなニーズに対応します。

📦 インストール

Dockerを使用したインストール

# リポジトリをクローンし、サービスを起動する
git clone https://github.com/yourusername/mcp-audio-server.git
cd mcp-audio-server
docker compose up -d

手動インストール

1. 依存関係のインストール：

   # Pythonと関連ツールをインストールする
   python3 install --user pip
   pip install poetry
   

2. リポジトリをクローンして実行する：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-audio-server.git
   cd mcp-audio-server
   poetry install
   poetry run uvicorn server.main:app --reload
   

📚 ドキュメント

APIドキュメントはFastAPIに基づいて生成され、/docsパスでホストされています。

リクエストの例

curl -X POST http://localhost:8000/analyze_chords \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"audio_data": "base64_encoded_audio", "format": "wav", "options": {"model": "basic"}}'

レスポンス形式

{
  "schema_version": "1.0.0",
  "key": "C",
  "tempo": 120.5,
  "chords": [
    {
      "time": 0.0,
      "label": "C",
      "confidence": 0.92
    },
    {
      "time": 1.0,
      "label": "G",
      "confidence": 0.87
    }
  ],
  "duration": 4.0,
  "processing_info": {
    "sample_rate": 44100,
    "channels": 1,
    "processing_time": 0.245,
    "model_used": "basic"
  },
  "correlation_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}

エラーレスポンス

{
  "error": {
    "code": "INVALID_ARGUMENT",
    "message": "オーディオデータが無効または形式が正しくありません。"
  }
}

🔧 開発ガイド

コントリビューションガイド

プロジェクトに貢献する方法については、CONTRIBUTING.mdを参照してください。

テスト

# すべてのテストを実行し、カバレッジレポートを生成する
pytest --cov=mcp_audio_server tests/

# 特定のテストを実行する
pytest tests/analysis/test_tempo.py

ドキュメントのビルド

ドキュメントサイトを再構築するには、以下のコマンドを実行してください。

# ドキュメントの依存関係をインストールする
poetry install --with docs

# ドキュメントをビルドする
poetry run mkdocs build

# ドキュメントサーバーをローカルで実行する
poetry run mkdocs serve

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

依存関係

すべての依存関係とそれに対応するライセンス情報については、DEPENDENCIES.mdを参照してください。

変更履歴

プロジェクトのバージョン履歴と更新内容については、CHANGELOG.mdを参照してください。