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Glama

midasheng-gen-mcp

テキストから16kHzの混合オーディオシーン(音声、音楽、効果音、環境音を一度に生成)を生成します。 MiDashengLM-Gen(Xiaomi Research)を搭載。 これはLLM駆動の自己回帰フローマッチングモデル(Qwen3-1.7Bバックボーン、総パラメータ2.9B)です。Apache-2.0ライセンスで、GPU上で完全に動作します。

これがラップするもの

MiDashengLM-Gen - 論文によると、初のエンドツーエンドで学習された汎用テキストからオーディオへのモデルです。LLMがトークンごとのフローマッチングを駆動し、可変長のオーディオシーンを生成します。音声の明瞭度は専用TTSに迫ります(Seed-TTS WER 12.15% -> 2.79% vs 専用TTSの1.24%)。9言語と感情制御をサポート。チェックポイントはHugging Faceから自動ダウンロードされます(約6GB)。モデルの重みはバンドルされていません。docs/WRAPPEE.mdを参照してください。

Related MCP server: MMAudio MCP

できること

実行方法: ローカルのFastMCP 3.4サーバー(Claude Desktop用stdio、Cursor/webapp用HTTP /mcp)とReactダッシュボード。モデルは最初の生成時に遅延ロードされ、アンロードされるまでGPUに常駐します。

方向

アーティファクト

備考

入力

構造化キャプション(caption/asr/speech/sfx/music/envビュー)、ガイダンス + シードパラメータ

MCPツール、REST、またはwebapp経由

出力

16kHzモノラルWAVシーン、SQLiteにインデックス化、閲覧/エクスポート可能

audio_scene(operation="export") またはwebapp

  • 1回の呼び出しでサウンドスケープ全体を生成 - 群衆の笑い声 + ジャズの一撃 + コメディのスピーチ、または雨 + 雷 + 森の環境音

  • 専用TTS品質に迫る音声明瞭度、9言語、speechビューによる感情制御

  • webappでのページネーション、オーディオ再生、エクスポート機能を備えたシーンライブラリ

  • 長時間の生成のための非同期ジョブAPI、チャット内のプリファブUIカード

  • 学習されたストップヘッドによる可変長出力 - 固定長のカットなし

クイックインストール

最も簡単な方法は、Claude Desktop用の.mcpbバンドルです(すべてのオプションについてはINSTALL.mdを参照)。

  1. Releasesからmidasheng-gen-mcp-v0.1.0.mcpbをダウンロードします。

  2. Claude Desktopにドラッグアンドドロップします。

  3. 初回使用時に約6GBのチェックポイントが自動的にダウンロードされます。

または、クローンしてstart.batをダブルクリックすると、フルスタック(バックエンド + webapp)が起動します。

プロンプト例

  • "Generate a comedy club scene: a punchline, crowd laughter, and a jazz band sting" -> audio_scene(operation="generate", caption="A comedian delivering a punchline followed by uproarious crowd laughter", asr="And that is why I never buy cheap luggage anymore!", speech="expressive comedic male voice", music="sudden upbeat jazz band sting", sfx="crowd laughter", env="intimate comedy club")

  • "Make a thunderstorm at night in a forest" -> audio_scene(operation="generate", caption="A rolling thunderstorm in a forest at night", sfx="distant thunder and heavy rain", env="dense forest", seed=42)

  • "What's the model state?" -> audio_scene(operation="status")

ドキュメント

ドキュメント

内容

インストール

すべてのインストール方法、前提条件

オンボーディング

初回実行時のモデルダウンロード、GPUチェック、落とし穴

ラップされたアプリ

MiDashengLM-Genの論文、重み、ライセンス、デモ

アーキテクチャ

システムアーキテクチャ、ポート、データフロー

設定

環境変数、設定オプション

ツールリファレンス

利用可能なすべてのツール

開発

コントリビューション、ローカルセットアップ

トラブルシューティング

一般的な問題

要件

  • CUDA GPU搭載のWindows/Linux/macOS(RTX 4090クラス:約12GB VRAM(fp32)。CPU推論も可能ですが低速です)

  • uv経由のPython 3.12+、Node.js 20+、bun(素のPCではstart.ps1によって自動インストールされます)

  • 約10GBの空きディスク容量(チェックポイント約6GB + torchスタック)

ライセンス

Apache-2.0(モデルとこのラッパー)。上流リポジトリの使用制限セクションを参照してください:違法/軍事目的での使用禁止、未成年者や集団への危害禁止。

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