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webear

npm version npm downloads License: MIT MCP Compatible

让你的 AI 拥有真实感官 — 聆听、观察并感知任何 Web 应用。

一个 MCP 服务器 + 浏览器 SDK,为 AI 编码助手提供对实时 Web 应用的直接感官访问。音频、视觉、性能、网络、安全和控制台 — 从浏览器捕获,实时分析,通过 MCP 交付。

“低音听起来很浑浊” → 你的 AI 捕获 3 秒音频,测得频谱质心为 580 Hz,且 45% 的能量低于 250 Hz,然后准确告诉你原因。


AI Web Perception Demo


它能做什么

工具

描述

capture_audio

录制一段当前 Web 应用正在输出的短音频(500ms–30s)

analyze_audio

信号分析:RMS、峰值 dB、削波、频谱质心、频段、BPM、时序抖动

describe_audio

通俗易懂的 AI 描述 — “低音很蓬松,80 Hz 附近有大量次低音堆积”

diff_audio

比较两次捕获并指出变化 — 响度、音色、时序、削波

Related MCP server: broca-machina

工作原理

Browser (Web Audio API)
    ↓ MediaRecorder taps the AudioContext output node
    ↓ Uploads WebM blob via HTTP POST
Express Middleware (your dev server)
    ↓ Stores captures in memory, dispatches commands via SSE
MCP Server (stdio — runs inside your IDE)
    ↓ Retrieves captures, sends to CodedSwitch analysis API
AI Coding Assistant
    → "Your bass band is 42% of the mix (high), spectral centroid
       is 580 Hz (muddy), and timing jitter is 23ms — the scheduler
       is drifting under load."

与其他所有音频 MCP 的关键区别:它直接接入 Web Audio 图,绕过了房间声学、麦克风硬件以及导出文件的需要。


快速开始

1. 安装

npm install webear

2. 将 Express 中间件添加到你的开发服务器

import express from 'express'
import { webearMiddleware } from 'webear/middleware'

const app = express()
app.use(express.json())

// Mount the audio debug bridge (automatically disabled in production)
app.use('/api/webear', webearMiddleware())

app.listen(5000)

3. 将客户端代码片段添加到你的 Web 应用

选项 A — 自动检测一切(Tone.js 或原始 Web Audio)

import WebEar from 'webear/client'
WebEar.init()

选项 B — 显式 AudioContext

const ctx = new AudioContext()
const masterGain = ctx.createGain()
masterGain.connect(ctx.destination)

WebEar.init({ audioContext: ctx, outputNode: masterGain })

选项 C — Tone.js 项目

import * as Tone from 'tone'
WebEar.init({ toneJs: true })

选项 D — Three.js WebGL 游戏

import * as THREE from 'three'
const listener = new THREE.AudioListener()
camera.add(listener)
WebEar.init({ tapNode: listener.getInput() })

选项 E — 普通 script 标签

<script src="node_modules/webear/client-snippet.js"></script>
<script>WebEar.init()</script>

4. 配置你的 IDE

Claude Code(项目根目录下的 .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "webear": {
      "command": "npx",
      "args": ["webear"],
      "env": {
        "WEBEAR_BASE_URL": "http://localhost:5000",
        "CODEDSWITCH_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "webear": {
      "command": "npx",
      "args": ["webear"],
      "env": {
        "WEBEAR_BASE_URL": "http://localhost:5000",
        "CODEDSWITCH_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

Windsurfmcp_config.json):

{
  "webear": {
    "command": "npx",
    "args": ["webear"],
    "disabled": false,
    "env": {
      "WEBEAR_BASE_URL": "http://localhost:5000",
      "CODEDSWITCH_API_KEY": "your-key-here"
    }
  }
}

5. 获取 API 密钥 — 可选,且不是起步所必需

analyze_audio 无需密钥和账户即可使用。 如果 ffmpeg 在你的 PATH 中,它会在你的机器上解码并分析捕获内容,然后返回基本报告:时长、响度、峰值电平以及音频是否削波。不会上传任何内容。在注册任何服务之前,先试用该工具。

密钥可以解锁需要更多计算的部分:

无密钥

有密钥

capture_audio

analyze_audio

基础 — 时长、响度、峰值、削波(本地)

完整 — 频谱质心、频段能量、波峰因数、BPM、时序抖动

describe_audio — 它听起来像什么

mix_coach — 测量 + 听感

diff_audio — 前后对比

获取方式:

  1. codedswitch.com 创建一个免费账户。

  2. 前往 codedswitch.com/developer(也可在账户菜单中通过 Developer API 进入)。

  3. 点击 Generate API Key — 该值就是你的 CODEDSWITCH_API_KEY。密钥以 wbr_ 开头。

免费额度:每天 50 次分析。无需信用卡。

6. 启动你的开发服务器,打开应用,播放音频,然后向你的 AI 提问:

“捕获 3 秒音频,告诉我为什么低音听起来浑浊。”

“比较我上次提交前后的音频。”

“高频范围是否有任何削波?”


示例输出

analyze_audio

── Audio Analysis Report ──────────────────────────────
Duration:          3.02s

── Loudness ─────────────────────────────────────────
RMS:               -12.4 dBFS
Peak:              -1.2 dBFS
Dynamic range:     11.2 dB
Crest factor:      3.63
Clipping:          none

── Tone ──────────────────────────────────────────────
Spectral centroid: 2847 Hz
DC offset:         0.00012 (ok)

── Frequency Bands ───────────────────────────────────
Sub  (20-80 Hz):   8.2%
Bass (80-250 Hz):  22.1%
Mid  (250-2k Hz):  38.4%
Hi-mid (2-6k Hz):  21.8%
High (6k+ Hz):     9.5%

── Rhythm ────────────────────────────────────────────
Estimated BPM:     92
Onset count:       12
Timing jitter:     4.2 ms std dev

── Summary ───────────────────────────────────────────
Loudness: -12.4 dBFS RMS, peak -1.2 dBFS. Tone: balanced (centroid 2847 Hz).
Band mix — sub: 8% | bass: 22% | mid: 38% | hi-mid: 22% | high: 10%.
Rhythm: estimated 92 BPM, 12 onsets detected. Timing: very tight (< 5 ms jitter).

diff_audio

── Audio Diff: a1b2c3d4… → e5f6g7h8… ──

── Loudness ──────────────────────────────────────────
  RMS: -14.2 dBFS → -12.4 dBFS  (+1.8 dBFS)
⚠ Peak: -3.1 dBFS → -0.2 dBFS  (+2.9 dBFS)
⚠ CLIPPING INTRODUCED — gain staging regression

── Tone ──────────────────────────────────────────────
⚠ Spectral centroid: 2847.0 Hz → 1920.0 Hz  (-927.0 Hz)

── Interpretation ────────────────────────────────────
A gain bug was introduced that causes clipping.
Tonal character changed noticeably — EQ or filter behaviour may have shifted.

配置

环境变量

变量

默认值

描述

WEBEAR_BASE_URL

http://localhost:4000

你的开发服务器 URL(中间件挂载的位置)

CODEDSWITCH_API_KEY

来自 codedswitch.com 的 API 密钥 — analyze_audiodescribe_audio 必需

MCP_API_URL

https://www.codedswitch.com

覆盖分析 API 基础地址(高级 / 自托管)

中间件选项

webearMiddleware({
  maxCaptures: 50,       // Max captures in memory (default: 50)
  maxAgeMins: 10,        // Auto-evict after N minutes (default: 10)
  maxUploadBytes: 50e6,  // Max upload size (default: 50MB)
  devOnly: true,         // Disable in production (default: true)
})

客户端选项

WebEar.init({
  audioContext: myCtx,             // Your AudioContext instance
  outputNode: myGainNode,          // The node to tap (defaults to destination)
  toneJs: true,                    // Auto-detect Tone.js context
  bridgeBase: '/api/webear',  // Override API path
  devOnly: true,                   // Only init outside of production (default: true)
})

要求

  • Node.js >= 18

  • 支持 MediaRecorder 的浏览器(Chrome、Firefox、Edge、Safari 14+)

  • 用于分析的 CODEDSWITCH_API_KEY(在 codedswitch.com 免费获取)


适合谁?

  • Web Audio / Tone.js 开发者 — 无需离开 IDE 即可调试节拍、合成器、效果和混音

  • 游戏音频开发者 — 实时验证音效、空间音频和混音

  • 音乐应用构建者 — 使用 diff_audio 捕获代码更改之间的回归

  • 播客 / 流媒体应用 — 验证音频质量、电平和编码

  • 任何制作发声应用的人 — 如果它有 Web Audio 图,你的 AI 现在就能听到它


为什么不直接使用麦克风?

麦克风 MCP 捕获的是房间声音 — 你的风扇噪音、椅子吱嘎声和房间混响都会进入录音。webear信号到达 DAC 之前接入 Web Audio API,从而获得没有房间伪影的干净数字信号。


Web Perception — 完整传感器套件

WebEar 最初仅支持音频。Web Perception 将其扩展到 6 种感官:

传感器

感知内容

WebEar

音频 — 混音质量、节奏、乐器、削波

WebEye

视觉 — 画布、UI 布局、动画、截图

WebSense

性能 — 帧率、内存、音频延迟

WebNerve

网络 — API 延迟、连接质量、存储

WebShield

安全 — Cookie、存储暴露、CSP、框架嵌入

WebLog

控制台 — 日志、警告、错误、未捕获异常

安装完整的浏览器 SDK

import { WebPerception } from 'webear/perception'

WebPerception.init({
  apiKey: 'wbr_YOUR_API_KEY',
  relayUrl: 'https://www.codedswitch.com',
  sensors: ['ear', 'eye', 'sense', 'nerve', 'shield', 'log'],
})

或使用单个传感器:

import { WebEar } from 'webear/perception'

WebEar.init({
  apiKey: 'wbr_YOUR_API_KEY',
  ear: { audioContext: myCtx, audioNode: masterGain },
})

通过 MCP 连接(托管中继 — 无需本地服务器)

{
  "mcpServers": {
    "webear": {
      "url": "https://www.codedswitch.com/api/webear/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer wbr_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

可用的 MCP 工具

传感器

工具

积分

描述

Ear

capture_audio

免费

录制当前标签页的实时音频

Ear

analyze_audio

1

BPM、响度、频段、削波、动态范围

Ear

describe_audio

2

AI 自然语言描述 — 乐器、风格、情绪、混音备注

Ear

diff_audio

1

比较两次捕获 — 响度、音色、时序差异

Ear

groove_score

2

网格对齐、摇摆因子、一致性(0–100%)

Ear

capture_and_analyze

1

一次调用完成捕获 + 分析

Ear

mix_coach

3

结构化混音反馈

Eye

capture_video

免费

录制标签页中的 canvas/video

Eye

describe_video

2

AI 视觉描述 — 布局、颜色、缺陷

Eye

diff_visuals

2

比较两次视觉捕获

Sense

capture_telemetry

免费

FPS、内存、布局偏移、音频延迟

Sense

analyze_telemetry

1

掉帧、内存压力、音频欠载

Nerve

capture_nerve

免费

API 计时、连接质量、存储大小

Nerve

analyze_nerve

1

慢 API、连接质量、存储膨胀

Shield

capture_shield

免费

Cookie、CSP、存储暴露、框架嵌入

Shield

analyze_shield

1

CORS 问题、非 HttpOnly Cookie、缺少 CSP

Log

capture_logs

免费

控制台输出 + 未捕获异常

Log

analyze_logs

1

错误模式、堆栈跟踪、重复警告

获取 API 密钥

  1. codedswitch.com 创建一个免费账户。

  2. 打开 codedswitch.com/developer — 在账户菜单中也会作为 Developer API 链接到该页面。

  3. 点击 Generate API Key 并复制。密钥以 wbr_ 开头。

免费额度:每天 50 次分析,无需信用卡。


更新日志

2.0.1

  • 修复了 API 密钥的入门路径。 之前的说明(“设置 → WebEar”)是错误的 — “设置”下没有 WebEar 部分。密钥位于 codedswitch.com/developer(在账户菜单中作为 Developer API 链接)。快速开始和 Web Perception 部分现在都指向正确的位置。

  • SDK 的“缺少 API 密钥”控制台错误现在会直接链接到密钥页面。

贡献

参见 CONTRIBUTING.md

许可证

MIT — 参见 LICENSE

作者

@asume21 构建 — CodedSwitch

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
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