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# TrackTag MCP 服务器
让 AI 代理（Claude Desktop，Claude Code，Cursor，以及任何支持 MCP 的客户端）使用 [TrackTag](https://tracktag.me) 分析音乐： 将 MP3 文件拖入您的代理，说 *"分析此曲"*，即可获取 BPM、调式、流派、情绪、乐器、能量和 35+ 个元数据字段。
整个过程在您自己的计算机上运行 — 您的代理应用程序启动它，直接与它通信（无需中间服务器，因此您的音频和 API 密钥在发送到 TrackTag 的途中不会离开您的计算机），并在您退出时停止。分析费用从您的 TrackTag 信用余额中扣除（使用 `core` 模型每曲 1 个信用点，使用 `ultra` 模型每曲 2 个信用点）；失败的分析将自动退款。
## 设置
首先，获取一个 API 密钥：[tracktag.me/studio](https://tracktag.me/studio) → **API & MCP** → 创建密钥 (`tt_live_…`)。免费测试密钥可用。
### ⚡ 一键安装（Claude Desktop）— 推荐
**[下载 tracktag.mcpb](https://tracktag.me/downloads/tracktag.mcpb)** → **双击它** → Claude Desktop 打开安装窗口 → 粘贴您的 API 密钥 → 完成。无需配置文件，无需 Node.js，无需编辑任何内容。（Claude 的一个特殊之处：安装后，在设置 → 扩展中将扩展**打开**。）
### 手动配置（Cursor，Claude Code，其他 MCP 客户端）
将服务器添加到您的代理的 MCP 配置中：
**Claude Desktop** (`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`)：
```json
{
"mcpServers": {
"tracktag": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "tracktag-mcp"],
"env": { "TRACKTAG_API_KEY": "tt_live_YOUR_KEY" }
}
}
}
```
**Claude Code**:
```bash
claude mcp add tracktag -e TRACKTAG_API_KEY=tt_live_YOUR_KEY -- npx -y tracktag-mcp
```
**Cursor** (`~/.cursor/mcp.json`)：与 Claude Desktop 相同。
## 工具
| 工具 | 功能 | 费用 |
|---|---|---|
| `analyze_track` | 分析本地音频文件（mp3/wav/flac/aiff/m4a/ogg，≤15 MB） | 1–2 个信用点 |
| `analyze_url` | 从任何 https URL 分析音频（≤60 MB） | 1–2 个信用点 |
| `get_credits` | 剩余信用余额和限制 | 免费 |
| `list_recent_jobs` | 最近的 API 分析 | 免费 |
## 文档
完整的 API 参考：[tracktag.me/developers](https://tracktag.me/developers)
## 我可以分析多首曲目吗？（批量处理）
**是的 — 小批量可以直接在聊天中进行。** 将几首音频文件拖入您的助手（或指定一个文件夹中的曲目），说 *"分析所有这些曲目与 TrackTag"* — 助手为每首曲目调用一次分析工具，并将结果汇总在一起。每首曲目都会扣除其自己的信用点，默认速率限制（10 次请求/分钟）使得一次处理少量曲目非常舒适。
**对于真正的目录工作，请使用为此目的而设计的工具：** [TrackTag Studio](https://tracktag.me/studio) 可以处理 100 个文件的批次，带有文件夹、进度跟踪和 XLSX/CSV/XML 导出，[TrackTag API](https://tracktag.me/developers) 可以处理具有异步作业和 Webhooks 的高容量管道。相同的引擎，相同的信用点 — 选择适合您工作的界面：MCP 用于对话，Studio 用于目录，API 用于自动化。
## "我可以直接将 MP3 拖入 ChatGPT 或 Claude 并询问吗？"
**如果您想要真实、可靠的元数据 — 这里有诚实的分析。**
**Claude 无法听到音频，ChatGPT 不会对音频进行音乐分析。** 将 MP3 文件拖入 Claude 聊天中，它只会看到文件的**名称和元数据** — 它永远不会处理实际的声音。ChatGPT 充其量会转录文件中可能存在的语音；它无法从波形中告诉您调式、节奏或乐器配置。从聊天中返回的任何“分析”在很大程度上是根据标题进行的 educated guess。这款 MCP 服务器为您提供了真正的耳朵。
**一些模型可以接受音频 — 但原始模型并不是分析产品。** TrackTag 将每首曲目都通过一个专门的管道：音频预处理、对实际波形进行信号级分析（节奏、音调、音色、乐器配置、声乐特征、动态范围）、一个专门为音乐元数据设计的提取过程，以及根据 **严格的 35+ 个字段分类法和受控词汇** 验证每个结果。一次聊天请求为您提供不同的字段、不同的措辞和不同的判断 — 对于好奇心来说很好，但对于目录来说毫无用处。
**一致性是产品。** 同步库、市场和标签需要相同的模式、相同的词汇和相同的标准，适用于 10 或 10,000 首曲目 — 加上批量处理和自动退款，当分析失败时。 这是围绕模型的工程，而不是模型本身 — 而这正是您在这里获得的。
您的 AI 助手擅长于它所擅长的 — 对话和工作流程。TrackTag 则是为其而建的 — 将声音转换为专业、统一的元数据。
## 关于创建者
TrackTag 由 **[Adi Goldstein](https://adigoldstein.com)** 创建 — 一位来自特拉维夫的作曲家和音乐制作人，他在问题的两方面都花费了多年时间：编写和许可音乐，以及处理使音乐可被查找的元数据。TrackTag 的存在是因为手动为目录添加标签是制作音乐中**最不音乐化**的部分。
它是 Adi 为音乐家和创作者构建的工具家族的一部分：
| 项目 | 功能 |
|---|---|
| [TrackTag](https://tracktag.me) | AI 音乐标签 — 每首曲目生成 BPM、调式、流派、情绪和 35+ 个元数据字段，用于目录、同步库和 AI 助手 |
| [AGsoundtrax](https://agsoundtrax.com) | 面向电影制片人、视频创作者和商业制作人的精选免版税音乐库 |
| [PromoLinks](https://promolinks.me) | 面向音乐人的智能链接和艺术家页面 — 一个 URL 将粉丝引导至他们首选的流媒体平台，带有预存和 analytics |
| [MakeCanvas](https://makecanvas.me) | AI 生成的 Spotify Canvas 视频 — 为您的曲目生成循环视觉效果，无需视频编辑 |
| [AG Watermark](https://agwatermark.com) | 音频水印 — 在许可前保护曲目和 demo |
有关 TrackTag API 的问题、想法或建设？请通过 [tracktag.me/support](https://tracktag.me/support) 联系我们。
