urmusic-mcp

Un MCP personal sobre tu propio historial de Spotify. Corre 100% en tu máquina — tu JSON nunca sale de tu disco, nunca se sube a ningún servidor.

1. Pide tu historial a Spotify

1. Ve a privacy.spotify.com/es/account/privacy

2. Baja hasta "Descarga tus datos" y marca "Historial de streaming extendido" (no el básico — ese solo trae el último año)

3. Confirma por email. Spotify tarda entre unos días y unas semanas en mandarte un ZIP.

4. Descomprime el ZIP en una carpeta — dentro verás varios Streaming_History_Audio_*.json.

2. Instala

Necesitas uv:

git clone https://github.com/ipaud/urmusic-mcp
cd urmusic-mcp
uv sync

3. Genera tu base de datos local

uv run ingest.py ./ruta/a/la/carpeta/descomprimida

Esto crea listening.db en el proyecto. Está en .gitignore — nunca la subas a ningún sitio, es tu historial personal.

4. Conéctalo a Claude

Con Claude Code:

claude mcp add musica -- uv run --directory /ruta/absoluta/a/urmusic-mcp server.py

Con Claude Desktop, añade a tu config MCP:

{
  "mcpServers": {
    "musica": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/ruta/absoluta/a/urmusic-mcp", "server.py"]
    }
  }
}

Reinicia y pregunta algo como:

• "¿Qué artistas escuché con atención y dejé tirados hace 5 años?"

• "Top 10 por convicción, no por reproducciones"

• "Recomiéndame música nueva basada en mis semillas de más convicción"

Qué hace cada tool

Las carátulas vienen de MusicBrainz + Cover Art Archive y van activadas por defecto (with_art=true) en los tools que devuelven varios artistas/álbumes. Cada una cuesta 2 llamadas a MusicBrainz a 1 req/seg, así que listas largas tardan más — pon with_art=false si prefieres respuesta rápida sin imágenes.

Privacidad

• Nada de esto llama a ningún servidor tuyo ni de terceros excepto MusicBrainz y Cover Art Archive (solo nombres de artista/álbum, para buscar relaciones y carátulas — nunca tu historial).

• listening.db vive solo en el disco de quien lo genera.

• Si compartes este repo, comparte el código — nunca tu .db.

Licencia

MIT