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audio_visualizer_rs

by JuzzyDee
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audio_visualizer_rs

一个让 Claude 能够“听”音乐的 MCP 服务器。

将任意音频文件交给 Claude，它就能告诉你调性、速度、动态、音色、打击乐特征、立体声场、结构段落，以及音乐如何随时间演变——全部来自原始音频分析，无需图像，无需猜测，上下文窗口占用不到 1%。

并排比较两首曲目。检测音乐在结构上发生变化的位置——前奏、主歌、副歌、桥段——并放大到关键时刻。

这是什么？

LLM 能看（视觉）能读（文本），但听不见。本项目通过运行真实的音频分析——与音乐信息检索研究中使用的 DSP 技术相同——并返回 Claude 可以推理的结构化数值数据，来弥合这一差距。

它是一个 MCP 服务器，将音频分析作为工具暴露给 Claude 按需调用。让 Claude 分析一首歌，它会解码音频，运行频谱/和声/节奏/打击乐分析，并以紧凑的文本形式返回结果。没有频谱图，没有图像，不浪费 token。

对 60 秒曲目的完整分析在 2 秒内完成（包括声源分离）。纯 Rust 实现。无需 Python、FFmpeg 或系统依赖。

Related MCP server: Claud-Ear

特性

  • 音频解码 -- 通过 Symphonia 支持 mp3、wav、flac、ogg、aac（纯 Rust）

  • 频谱分析 -- 质心（亮度）、带宽（丰富度）、滚降、平坦度（调性）

  • 频段能量 -- 7 个标准制作频段（次低音到极高频）的 RMS 能量，用于混音诊断

  • 频谱对比度 -- 每个频段的峰值与谷值（dB），揭示清晰度与浑浊度

  • 动态范围 -- 波峰因数、响度范围（第 95 百分位 - 第 5 百分位）、峰值 dBFS

  • LUFS 响度 -- EBU R128 综合响度（ITU-R BS.1770-4 立体声通道求和）、真峰值（dBTP）、响度范围（LRA）、流媒体平台目标。已通过 FabFilter Pro-L 2 验证，误差为 0.0 dB。

  • 立体声场分析 -- 相位相关性（单声道兼容性）、立体声宽度（中/侧比值）、左右平衡、单声道兼容性评分。提供逐帧时间序列，精确定位相位问题发生的位置。

  • 时间特征 -- RMS 能量（响度）、过零率（纹理）

  • 音色 -- 13 个 MFCC（梅尔频率倒谱系数）

  • 和声分析 -- 色度图、调性检测（Krumhansl-Schmuckler 算法）、tonnetz

  • 节奏分析 -- 速度估计、节拍跟踪、起始点检测、速度稳定性

  • 打击乐特征 -- 谐波/打击乐源分离（HPSS）、起音锐度、起始点密度

  • 段落边界检测 -- 多特征新颖性分析检测结构变化（能量、频谱、和声、纹理）。支持摘要→缩放工作流：先获取地图，再深入感兴趣的时刻

  • A/B 比较 -- 并排分析两首曲目，生成紧凑的差异表，突出显示响度、动态、频谱平衡、立体声场、调性和速度的差异

  • 时间序列数据 -- 以可选的精度跟踪每个特征随时间的演变

  • Token 高效 -- 降采样输出，校准后适合上下文窗口

实际效果

观看一个全新的 Claude 在单次会话中分析四首曲目 —— 一首原创钢琴/铜管作品、一首带段落边界的《波西米亚狂想曲》完整结构、一次带制作建议的 A/B 混音比较，以及一段雷雨天气的现场录音，其中它把音乐指标判定为“无意义”与“物理真实”的对比。所有四次分析都适合放在同一个上下文窗口中。

安装

Claude Desktop — 一键安装

从 GitHub Releases 下载适用于您平台的 .mcpb 包并打开。Claude Desktop 将处理其余部分——无需配置文件、终端或设置。

平台

文件

macOS（Apple Silicon）

audio-analyzer-darwin-arm64.mcpb

macOS（Intel）

audio-analyzer-darwin-x64.mcpb

Windows

audio-analyzer-win32-x64.mcpb

Linux

audio-analyzer-linux-x64.mcpb

Claude Code — Homebrew（macOS）

brew tap JuzzyDee/tap
brew install audio-analyzer
claude mcp add --scope user audio-analyzer -- $(which audio-analyzer-mcp)

Claude Code — 手动安装（所有平台）

从 GitHub Releases 下载适用于您平台的 mcp-server 二进制文件，然后：

claude mcp add --scope user audio-analyzer -- /path/to/mcp-server

从源码构建

git clone https://github.com/JuzzyDee/audio-analyzer-rs.git
cd audio-analyzer-rs
cargo build --release
claude mcp add --scope user audio-analyzer -- target/release/mcp-server

重启 Claude Desktop。音频分析工具将在您的对话中可用。

注意：这是一个使用 stdio 传输的本地 MCP 服务器，因此需要 Claude Code 或 Claude Desktop。它不适用于浏览器或移动应用中的 claude.ai。

使用方法

重要：此工具分析您本地机器上的文件。请将完整文件路径（例如 /Users/you/Music/song.mp3）提供给 Claude——不要尝试上传或附加文件到聊天中。Claude 将直接从磁盘读取文件。

CLI（独立）

cargo run --bin cli -- /path/to/song.mp3
cargo run --bin cli -- compare /path/to/mix_v1.mp3 /path/to/mix_v2.mp3

MCP 工具

配置完成后，Claude 可以直接调用这些工具：

工具

功能

audio_info

基本文件信息：时长、采样率、采样数

spectral_features

亮度、丰富度、响度、纹理、音色（MFCC）、频段能量、频谱对比度、动态范围、LUFS 响度、立体声场

harmonic_analysis

调性检测、音高类别分布、tonnetz

rhythm_analysis

速度（BPM）、节拍位置、速度稳定性

full_analysis

以上所有功能一次调用，外加打击乐特征（HPSS）、立体声场和段落边界。推荐工作流：先不带分辨率调用以获取摘要和段落地图，然后使用高分辨率的 start_time/end_time 放大到感兴趣的段落

compare

A/B 比较两首曲目——分析两者并返回紧凑的差异表

示例：full_analysis 输出

以下是 full_analysis 对一首 60 秒爵士三重奏曲目的返回结果：

═══ Full Audio Analysis ═══
File: /music/jazz_trio.mp3
Duration: 60.62 sec | Sample rate: 48000 Hz | Samples: 2909952
Analysis completed in: 2.02s

── Spectral/Temporal Features ──
Centroid (brightness):  2812 Hz — moderate
Bandwidth (richness):   3933 Hz — complex
Rolloff (energy focus): 6489 Hz
Flatness (tonality):    0.0824 — strongly tonal
RMS Energy (loudness):  0.1160
Zero Crossing Rate:     0.0402 — mixed
MFCCs (timbre):         [-141.3, 13.7, 0.9, 7.7, -2.5, 3.1, -1.7, 2.3, -0.9, 1.0, -0.5, 0.9, 0.6]

── Frequency Band Energy ──
Sub bass  (20–60 Hz):     0.007803
Bass      (60–250 Hz):    0.013043
Low-mid   (250–500 Hz):   0.004906
Mid       (500–2k Hz):    0.002165
Upper-mid (2k–4k Hz):     0.000203
Presence  (4k–6k Hz):     0.000166
Brilliance(6k–20k Hz):    0.000089

── Spectral Contrast (peak–valley dB) ──
Sub bass  (20–60 Hz):     10.4
Bass      (60–250 Hz):    20.4
Low-mid   (250–500 Hz):   26.0
Mid       (500–2k Hz):    30.9
Upper-mid (2k–4k Hz):     19.4
Presence  (4k–6k Hz):     16.6
Brilliance(6k–20k Hz):    55.2

── Harmonic Content ──
Estimated key: E minor (confidence: 0.538)
Top pitch classes:
   1. G  0.627 ███████████████
   2. E  0.561 ██████████████
   3. C  0.512 ████████████
   4. D# 0.495 ████████████
   5. F# 0.487 ████████████
   6. C# 0.459 ███████████

── Rhythm ──
Tempo: 84.0 BPM (confidence: 0.316)
Beats detected: 69
Mean tempo: 84.3 BPM | Median: 84.0 BPM
Stability: 0.951 (0=free, 1=locked)

── Percussive Character ──
Percussive ratio:    0.277 — harmony-dominated
Onset density:       7.0/sec — very dense
Peak attack sharp:   1.000

── Dynamic Range ──
Peak:            -0.44 dBFS
Crest factor:    16.2 dB — very dynamic
Loudness range:  76.4 dB — very dynamic
Quiet sections:  -87.5 dBFS | Loud sections: -11.1 dBFS

── Loudness (EBU R128) ──
Integrated:      -12.1 LUFS
True peak:       0.0 dBTP
Loudness range:  3.7 LU
Spotify (-14):   turned DOWN 1.9 dB | Apple (-16): turned DOWN 3.9 dB | YouTube (-14): turned DOWN 1.9 dB

── Stereo Field ──
Phase correlation:   0.257 avg, -0.822 min — some phase issues
Phase warnings:      20.6% of frames have negative correlation
Stereo width:        0.812 avg, 2.747 max — wide
Balance:             -0.095 — slightly left
Mono compatibility:  0.620 avg, 0.117 min — significant mono loss

── Section Boundaries ──
  Working BPM:     84 (confidence: 0.32)
  Boundaries:      2
     0:18.3s  energy+spectral+texture (confidence: 0.85)
     0:42.1s  energy+harmonic (confidence: 0.67)

当您添加 resolution: "medium" 时，输出还会包含一个时间序列表，显示每个特征在曲目时长内的变化——让 Claude 看到前奏的铺垫、动态的独奏部分和安静的尾声。

时间序列分辨率

所有分析工具都接受可选的 resolution 参数，用于控制时间序列输出：

预设

数据点/秒

使用场景

"low"

~0.5/秒

大致概览，相当于从频谱图图像中目测

"medium"

~1/秒

大多数分析任务的良好默认值

"high"

~4/秒

用于短段落或放大过渡的详细视图

您也可以传入数字字符串（例如 "20"）来自定义速率。

如果不带 resolution，工具仅返回摘要统计信息（整个曲目的平均值）。带上的话，您将获得一个紧凑的 TSV 表格，显示特征随时间的演变——质心、RMS、动态范围、色度、起始点强度、打击乐比例、频段能量、频谱对比度等，全部对齐到同一时间轴。

预设针对 token 效率进行了校准。一首 3 分钟的曲目在 "medium" 分辨率下会产生大约 180 行数据——足以跟踪音乐结构而不会撑爆上下文窗口。

架构

audio file
    |
    +---> load_audio()          -- Symphonia decodes to mono f32 samples
    |         |
    |         v
    |     compute_spectrogram() -- STFT via rustfft, time-frequency matrix
    |         |
    |         +---> spectral.rs    -- centroid, bandwidth, rolloff, flatness, MFCCs, band energy, contrast
    |         +---> temporal.rs    -- RMS energy, zero crossing rate, dynamic range
    |         +---> harmonic.rs    -- chromagram, key detection, tonnetz
    |         +---> rhythm.rs      -- onset detection, tempo, beat tracking
    |         +---> percussive.rs  -- HPSS (source separation), attack sharpness, onset density
    |         +---> sections.rs    -- section boundary detection (multi-feature novelty)
    |
    +---> load_audio_stereo()   -- preserves L/R channels
              |
              +---> stereo.rs      -- phase correlation, width, balance, mono compatibility
              +---> temporal.rs    -- LUFS loudness (ITU-R BS.1770-4 stereo channel summing)
    |
    v
downsample.rs                   -- bin-average to target resolution, format as TSV

两个二进制文件共享同一个分析库：

  • cli（src/main.rs）——运行所有分析并打印结果

  • mcp-server（src/mcp_server.rs）——通过 rmcp 在 stdio JSON-RPC 上暴露工具

关键依赖项：symphonia（音频解码）、rustfft（FFT）、rmcp（MCP SDK）。

更新日志

版本历史请参阅 CHANGELOG.md。

许可证

MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE。

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A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

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Maintenance

–Maintainers
–Response time
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