Audiolla — MCP-сервер для Claude Code: что делает и как установить
Локальный MCP-сервер для работы со звуком в Docker. Позволяет агенту разделять треки на стемы и чистить голос без обращения к сторонним облачным API.
Открыть на GitHubЧто делает Audiolla
Audiolla объединяет тридцать аудиодвижков в одном Docker-контейнере и открывает к ним доступ через HTTP API и MCP. Внутри работают Demucs для изоляции инструментов, basic-pitch для экспорта партий в MIDI, а также DeepFilterNet и pyannote для обработки речи. Сервер принимает файл и возвращает стемы, аналитическую разметку в JSON или синтезированный MIDI.
Контейнер изолирует окружение и избавляет от конфликтов версий библиотек Python. Длинные вычисления можно отдавать в фоновый режим с параметром async_job=true — результат придёт через вебхук. Для работы обязателен запущенный демон Docker, способный загрузить тяжёлый образ psyb0t/audiolla.
Какие задачи решает
- Разделить готовую песню на отдельные стемы через Demucs
- Сконвертировать инструментальную партию из аудио в MIDI
- Очистить запись речи от шума, эха и сетевого гула
- Замерить BPM, тональность и громкость трека в единицах LUFS
- Разметить аудиодорожку по говорящим дикторам с помощью pyannote
Примеры запросов агенту
- Раздели трек
song.mp3на стемы и сохрани вокал отдельно - Транскрибируй партию из
solo.wavв файл MIDI - Очисти файл
podcast.wavот фонового шума и нормализуй громкость по LUFS
Как установить Audiolla
Установка
Команды запуска нет в реестре MCP — смотрите README репозитория
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о Audiolla
Как установить Audiolla в Claude Code?
Разверните контейнер через docker run с образом psyb0t/audiolla, после чего укажите локальный MCP-эндпоинт в конфигурации Claude Code. Все зависимости и веса моделей уже находятся внутри контейнера.
Что делает Audiolla?
Сервер даёт агенту команды для разложения треков на дорожки, перевода аудио в MIDI, шумоподавления и замера акустических параметров. Вся обработка происходит локально на вашей машине.
Какие инструменты встроены в образ?
В контейнер включены Demucs, basic-pitch, pyannote, DeepFilterNet, а также модули на базе librosa и Sox. Они работают через общий порт без установки отдельных пакетов Python.
