PampaPilot

Agente de producción musical con IA para controlar REAPER desde lenguaje natural sin acoplar la automatización a un proveedor de IA específico.

PampaPilot — Your AI music production agent.

El principio central es separar responsabilidades:

• el cerebro propone un plan;

• el servidor MCP expone operaciones musicales tipadas;

• el puente de REAPER ejecuta una lista permitida de acciones;

• el verificador vuelve a leer el estado y distingue ejecución de resultado;

• los analizadores pesados trabajan fuera del hilo de interfaz de REAPER.

Estado

La etapa 0 y la primera integración están terminadas. En REAPER 7.78/x64 se verificó el recorrido crear pista -> leer GUID -> ajustar paneo -> volver a leer -> deshacer ambas transacciones. El proyecto terminó con su estructura inicial. También se verificó en vivo la importación y lectura posterior de un WAV estéreo de 48 kHz, el cambio de 120 a 85 BPM sin alterar el audio y el guardado de la sesión con nombre propio. La primera sesión real contiene 12 stems importados y guardados; el lote completo es una única transacción reversible. El puente también aplica volumen, paneo y mute de varias pistas en una sola transacción. La primera mezcla estática real fue releída desde REAPER y su suma se verificó sin clipping antes de guardarla. El puente 0.5.1 agrega ReaComp y ReaEQ por GUID. El compresor se configura en unidades musicales y ReaEQ permite controlar bandas existentes por tipo e índice, con frecuencia, ganancia, Q y estado habilitado. Los valores se vuelven a leer dentro de una única transacción reversible.

Related MCP server: REAPER MCP Server

Decisiones iniciales

• Windows y REAPER 7 como primera plataforma.

• Python 3.12.13 para MCP, análisis de audio/MIDI y orquestación.

• Lua/ReaScript para el adaptador que vive dentro de REAPER.

• MCP oficial v2, con el servidor local conectado por stdio al principio.

• Intercambio local por archivos atómicos y versionados entre Python y Lua.

• Efectos nativos de REAPER en el primer MVP.

• Un solo componente puede escribir en el proyecto; los especialistas sólo recomiendan acciones.

La arquitectura y sus límites están en docs/architecture.md. El primer recorrido verificable está en docs/mvp.md. La limpieza reutilizable de MIDI contra un stem está en docs/midi-cleanup.md. La gatera y el manifiesto de sesión están en docs/song-preparation.md.

Entorno Python reproducible

En Windows x64, un único comando descarga una copia verificada de uv 0.12.1, instala Python 3.12.13 y sincroniza exactamente las dependencias del proyecto:

.\scripts\bootstrap.ps1

Las herramientas, Python y el entorno se guardan localmente en .tools/, .runtime/ y .venv-pampapilot/; no se versionan. El repositorio sí conserva .python-version, pyproject.toml y uv.lock, por lo que otra máquina puede reconstruir el mismo entorno sin depender del Python instalado en Windows.

Pruebas locales

.\.venv-pampapilot\Scripts\python.exe -m pytest -v

El servidor local se inicia por stdio con:

.\scripts\run-mcp.ps1

No imprime nada mientras espera un cliente MCP; ese silencio es normal.

Para conectarlo a Codex, copie .codex/config.toml.example como .codex/config.toml, reemplace las rutas absolutas y reinicie Codex. El archivo real es local y no se versiona.

El puente de REAPER usa además reaper/bridge_config.local.json, copiado desde reaper/bridge_config.example.json. Sólo permite importar medios ubicados bajo allowed_media_roots y guardar proyectos bajo allowed_project_roots; los stems locales de media/ y las sesiones de sessions/ están excluidos de Git.

Análisis offline de stems

El análisis objetivo se ejecuta fuera de REAPER para no bloquear su interfaz:

.\.venv-pampapilot\Scripts\python.exe .\scripts\analyze_stems.py `
  "C:\RUTA\A\LOS\STEMS" "C:\RUTA\AL\REPORTE\stems.json"

El reporte incluye formato, duración, LUFS, picos, RMS, factor de cresta, silencios, correlación estéreo, offset DC y posibles muestras saturadas. Estas mediciones son observaciones; las decisiones musicales se toman en una etapa posterior y siempre se verifican contra el estado de REAPER.

Ingreso recomendado desde Suno

Cuando sea posible, cada canción debe llegar con la mezcla completa original de Suno, todos sus stems sin renormalizar y el BPM confirmado. PampaPilot conserva los niveles relativos de esa mezcla: no normaliza stems individualmente ni los trata como grabaciones crudas. Primero reconstruye y compara la suma; después busca artefactos de separación, duplicados, incompatibilidad mono o problemas audibles concretos. EQ, compresión y rebalanceo sólo se aplican con una razón verificable o una intención estética indicada por el usuario.

Limpieza MIDI offline

El mismo motor admite cualquier par formado por un MIDI de interpretación y el WAV del instrumento correspondiente. En modo generic no fija BPM, rango ni instrumento. Los perfiles son optativos y todos los supuestos se pueden reemplazar mediante configuración:

.\.venv-pampapilot\Scripts\python.exe .\scripts\clean_midi.py `
  "C:\RUTA\instrumento.mid" "C:\RUTA\instrumento.wav" "C:\RUTA\salida"

El original se preserva y se generan una variante segura, otra reconstruida y un reporte JSON auditable. La cuantización y la incorporación automática de notas faltantes están desactivadas por defecto.

El servidor MCP expone además discover_song_media, analyze_midi, preview_midi_cleanup y clean_midi_files. Las tres primeras operaciones son de sólo lectura; la última conserva los originales y restringe sus salidas a sessions/. De esta manera el agente puede descubrir, explicar y previsualizar antes de generar archivos, sin que REAPER esté abierto.

Preparación de canción

preview_song_preparation y prepare_song convierten una entrega de stems en un manifiesto validado. Detectan formatos, duración, duplicados, roles, nombres de pista y correspondencias MIDI/WAV; opcionalmente calculan métricas completas de señal. El resultado incluye un plan de importación deliberadamente marcado con execute: false:

.\.venv-pampapilot\Scripts\python.exe .\scripts\prepare_song.py `
  "Mi Pequeño Sol" 85 --analysis-level signal

El manifiesto queda en sessions/<canción>/song-manifest.json. Para fuentes de Suno conserva niveles relativos y nunca normaliza stems individualmente.