Playlist MCP Server
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Playlist MCP Server

PythonベースのMCPサーバープロジェクトで、ClaudeなどのAIアシスタントと連携し、ユーザーの気分やテーマに基づいて.m3u形式のローカル音楽プレイリストを生成し、指定されたディレクトリに保存します。
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9.4K

MCPプレイリストジェネレーターとは?

MCPプレイリストジェネレーターは、あなたの現在の気分や好きな音楽テーマに基づいて、コンピュータ内の音楽ファイルを自動的にスキャンし、一致するプレイリストを生成するスマートなツールです。生成されたプレイリストは、あなたの好きな音楽プレーヤーで直接使用できます。

MCPプレイリストジェネレーターの使い方は?

AIアシスタント(Claudeなど)に、あなたが望むプレイリストのタイプ(例:「リラックスした夜の音楽」や「楽しい仕事のバックグラウンドミュージック」)を伝えるだけで、システムが自動的にプレイリストファイルを作成して保存します。

適用シーン

パーティー、仕事の集中、運動、リラックスなど、特定の雰囲気の音楽リストをすぐに作成したいときに特に便利です。大量のローカル音楽を持っているが、整理方法がわからないユーザーにも適しています。

主な機能

自動プレイリスト生成
あなたが説明した気分やテーマに基づいて自動的にプレイリストを作成します。
スマート音楽分析
音楽ファイルのメタデータ(ジャンル、アーティストなど)を読み取り、最適な曲をマッチングします。
多形式対応
MP3など、複数のオーディオ形式の音楽ファイルをサポートします。
保存場所のカスタマイズ
ユーザーがプレイリストファイルの保存場所を指定できます。
利点
曲を手動で選ぶ必要がなく、時間を節約します。
AIを利用してあなたの音楽嗜好を理解します。
生成されたプレイリストは、一般的なプレーヤーで直接使用できます。
完全にオフラインで処理され、プライバシーが保護されます。
制限
事前にコンピュータに音楽ファイルを保存しておく必要があります。
音楽ファイルのメタデータの正確性に依存します。
一部の特殊な音楽形式はサポートされない場合があります。
初回使用時に簡単な設定が必要です。

使い方

必要なソフトウェアをインストールする
コンピュータにPythonと必要なライブラリ(uvとmutagen)をインストールします。
MCPサーバーを起動する
プロジェクトをクローンした後、サーバーを起動します。
音楽プレーヤーを更新する
プレイリストを作成した後、音楽アプリで再インデックスを作成して新しいリストを表示することを忘れないでください。

使用例

リラックス音楽リストの作成
仕事の後にリラックスするために、リラックスした音楽を聴きたい場合。
パーティー音楽の準備
家庭パーティーのために、盛り上がる音楽を準備する場合。

よくある質問

保存場所を指定しない場合、プレイリストはどこに保存されますか?
どの音楽ファイル形式がサポートされていますか?
新しく作成したプレイリストが音楽アプリにすぐに表示されないのはなぜですか?

関連リソース

uvプロジェクトのホームページ
uv非同期ネットワークライブラリの公式ドキュメント
mutagenドキュメント
音楽メタデータ読み取りライブラリの公式ドキュメント
Filesystem MCP Server
このプロジェクトのインスピレーション元

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
9.1K
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P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
8.7K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
10.2K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
19.2K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
8.7K
4ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
0
4ポイント
Z
Zen MCP Server
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
Python
17.4K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
17.2K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
69.5K
4.7ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
20.9K
4.8ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
32.1K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
18.2K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
24.9K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.0K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
29.0K
4.5ポイント
AIBase
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