midi
Enables audio transcription to multi-instrument MIDI files using MuScriptor, supporting local files and HTTPS URLs with safety controls.
README
midi
midi 是一个 TypeScript MCP 服务器,通过官方 MuScriptor CLI 将音频转录为多乐器 MIDI。它支持受限本地路径和公网 HTTPS URL,并默认串行执行转录,避免多个模型进程同时耗尽 CPU/GPU 内存。
功能
audio_to_midi:把本地音频或公网 HTTPS 音频转成唯一命名的.mid文件。check_model:检查 MuScriptor CLI、输出目录和 Hugging Face 认证线索,不加载模型权重。- 可选主唱增强:Demucs 分离人声,Basic Pitch 提取主唱旋律,并以独立
lead vocal/ Voice Oohs 轨合并进 MIDI。 - 本地输入目录白名单及符号链接逃逸防护。
- HTTPS-only 下载、建连时 DNS 校验、私网/保留地址拦截、逐跳重定向复查。
- 下载大小、下载超时和转录进程超时限制。
- MuScriptor 子进程使用参数数组启动,不经过 shell。
- MCP 请求取消或超时时先终止 MuScriptor 进程组,必要时升级为强制终止。
前置条件
- Linux
- Node.js 22 或更高版本
- 已安装可执行的
muscriptorCLI - 已在 Hugging Face 接受所选 MuScriptor 模型许可
- 首次下载模型时已通过
hf auth login登录,或设置HF_TOKEN
安装 MuScriptor:
pip install muscriptor
如需 includeLeadVocal=true,建议通过隔离的 Python 3.11 uv tool 安装:
uv tool install --python 3.11 --with numpy demucs
uv tool install --python 3.11 --with 'setuptools<81' basic-pitch
numpy 和 setuptools 版本限制用于规避当前 Demucs 4.1.0 与 Basic Pitch 0.4.0 的上游依赖声明问题。首次使用 Demucs 会下载人声分离模型。
模型权重使用 CC BY-NC 4.0,仅限非商业用途。此仓库的 TypeScript 代码使用 MIT 许可。
开发
npm install
npm run check
npm test
npm run build
启动 stdio MCP 服务器:
node dist/index.js
MCP 配置
构建后可在 MCP 宿主中添加:
{
"mcpServers": {
"midi": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/midi/dist/index.js"],
"env": {
"MIDI_MCP_ALLOWED_INPUT_DIRS": "/home/user/Music:/home/user/Downloads",
"MIDI_MCP_OUTPUT_DIR": "/home/user/Music/midi-output",
"MIDI_MCP_DEMUCS_COMMAND": "/home/user/.local/bin/demucs",
"MIDI_MCP_DEMUCS_DEVICE": "xpu",
"MIDI_MCP_BASIC_PITCH_COMMAND": "/home/user/.local/bin/basic-pitch"
}
}
}
}
配置变量
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
MIDI_MCP_MUSCRIPTOR_COMMAND |
muscriptor |
MuScriptor 可执行文件名或绝对路径 |
MIDI_MCP_DEMUCS_COMMAND |
demucs |
主唱增强使用的 Demucs 可执行文件 |
MIDI_MCP_DEMUCS_DEVICE |
auto |
Demucs 设备,例如 cpu、cuda 或 xpu |
MIDI_MCP_BASIC_PITCH_COMMAND |
basic-pitch |
主唱增强使用的 Basic Pitch 可执行文件 |
MIDI_MCP_ALLOWED_INPUT_DIRS |
MCP 进程工作目录 | 允许读取的本地根目录,以系统路径分隔符分隔 |
MIDI_MCP_OUTPUT_DIR |
<cwd>/.midi-output |
MIDI 和临时下载目录 |
MIDI_MCP_DOWNLOAD_MAX_BYTES |
209715200 |
单个本地或远程音频最大字节数,即 200 MB |
MIDI_MCP_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS |
300000 |
整个下载的超时时间,即 5 分钟 |
MIDI_MCP_PROCESS_TIMEOUT_MS |
3600000 |
单次 MuScriptor 进程超时,即 1 小时 |
环境变量在进程启动时一次性验证并形成不可变快照。修改配置后重启 MCP 服务器即可应用完整新配置。
工具
check_model
无参数。返回:
ready:CLI 可执行且输出目录可写。cli:muscriptor --help的检查结果。outputDirectory:专用输出目录状态。authentication:是否发现 Hugging Face token 环境变量。unknown不代表不可用,因为本机可能已有缓存登录或模型权重。leadVocal:Demucs 与 Basic Pitch 是否可执行。该状态不影响普通 MuScriptor 转录的ready。
该工具不会下载或加载模型。
audio_to_midi
主要参数:
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
source |
必填 | 允许目录中的本地路径,或公网 HTTPS URL |
outputFileName |
自动唯一名称 | 输出目录内的安全文件名;自动补 .mid,已存在时拒绝覆盖 |
model |
medium |
small、medium 或 large |
device |
auto |
auto、cpu、cuda、cuda:N 或 mps |
dtype |
MuScriptor 默认 | float32、float16 或 bfloat16 |
instruments |
自动检测 | MuScriptor 乐器组名称数组 |
sampling |
false |
使用温度采样 |
temperature |
1 |
采样温度,必须大于 0 |
cfgCoef |
1 |
classifier-free guidance 系数 |
batchSize |
MuScriptor 默认 | 每个 forward pass 的 5 秒分块数 |
strictEos |
false |
分块没有生成 EOS 时是否失败 |
beamSize |
1 |
beam search 宽度 |
preludeForcing |
true |
跨分块延音前奏强制 |
includeLeadVocal |
false |
分离人声并新增独立主唱旋律轨;需要 Demucs 和 Basic Pitch |
leadVocalVelocity |
127 |
主唱音符固定 velocity,范围 1~127 |
leadVocalAccompanimentVolume |
89 |
非鼓伴奏通道 CC7 音量,默认约为最大值的 70% |
batchSize > 1 要求 preludeForcing=false。模型来源只允许官方 small/medium/large,避免自定义路径或 URL 绕过 MCP 的文件和网络边界。
成功结果包含 outputPath、outputBytes、model、sourceKind、leadVocalIncluded,启用增强时还包含 leadVocalNotes。本地和 URL 音频都会复制到 0600 权限的私有快照,转录完成或失败后删除。生成结果经 Standard MIDI File 解析验证后才从私有暂存区原子发布。
主唱增强保留 MuScriptor 原有的 voice 伴唱轨,新增 lead vocal 轨并使用 General MIDI Voice Oohs(Program 54,零基代码 53)。主唱默认使用 velocity 127 和 CC7/CC11 最大值,非鼓伴奏通道默认写入 CC7=89(约 70%),以确保主唱明显可听。MIDI 只保存旋律音高与节奏,不保存真实嗓音或歌词。
安全说明
公网地址拒绝策略降低了 SSRF 风险,但不能代替部署环境的出站防火墙。如果内部服务使用公网 IP,应额外配置网络层 allowlist。MCP 服务器拥有其运行账户的权限,建议使用最小化的输入目录和独立输出目录。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。