mcp

提供RESTful API的音频处理与和弦分析服务，支持容器化部署。

安装使用

复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：

帮我安装这个 AI Skill：mcp。
它的用途是：提供RESTful API的音频处理与和弦分析服务，支持容器化部署。
详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-audio-server/
请根据该页面的说明完成安装。

“帮我分析一下这段吉他录音的和弦进行。”，它会引导你使用该服务：你可以通过其API上传音频文件，随后服务会返回一份详细的和弦分析报告，列出每个时间点对应的和弦名称。或者，在开发音乐学习App时，你可以直接调用此服务的API，为用户提供即时的演奏反馈。

这个Skill提供了一个独立的音频处理服务器，专门解决开发者在应用中集成音频分析功能（尤其是和弦识别）时，需要自行搭建复杂算法模型和基础设施的难题。它封装了核心的音频处理能力，对外提供标准的RESTful API接口。

使用方式非常灵活，你可以通过Docker容器快速拉起服务，也可以通过源码部署。在应用中，只需通过HTTP请求调用其提供的端点，即可上传音频文件并获取处理结果，如和弦序列分析。

它非常适合需要处理音频数据但不想深入底层信号处理细节的后端开发者和全栈开发者。无论是构建音乐教育应用、智能编曲工具，还是为内容平台添加音频分析功能，都可以通过集成此服务快速实现。

建议在部署时注意服务器的资源配置，音频处理属于计算密集型任务，尤其是处理高采样率或长时间音频时，需要保证足够的CPU和内存。同时，建议在调用API时做好超时和错误重试机制，以应对处理耗时波动。

与多数提供通用AI能力的Skill不同，它专注于音频领域的和弦分析这一细分任务，并提供开箱即用的独立服务，而非依赖特定AI助手的插件或脚本。其容器化部署方式也使其更易于集成到现有的微服务架构中。

不适合需要实时、低延迟音频流处理的场景，主要面向文件上传后的异步分析。

支持哪些音频格式？

通常支持WAV、MP3等常见格式，具体需查看项目文档。

分析结果包含什么？

会返回音频中检测到的和弦序列及其时间戳等信息。