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AI Jam Sessions

MCP Server

一个通过MCP服务器教AI演奏钢琴和吉他并唱歌的音乐教学工具,包含120首歌曲、6种声音引擎和交互式吉他指法编辑功能。

工具数

41

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
TypeScript语音音频视频

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

mcp-tool-shop-org

提供方

mcp-tool-shop-org

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

日本語 | 中文 | Español | Français | हिन्दी | Italiano | Português (BR)

Machine Learning the Old Fashioned Way

An MCP server that teaches AI to play piano and guitar — and sing.

120 songs across 12 genres. Six sound engines. Interactive guitar tablature.

A browser cockpit with vocal synthesizer. A practice journal that remembers everything.

______________________________________________________________________

这是什么?

AI学会弹奏的钢琴和吉他。不是合成器,也不是MIDI库——一种教学工具。

法学硕士可以读写文本,但它不能像我们一样体验音乐。没有耳朵,没有手指,没有肌肉记忆。AI Jam Sessions通过赋予模型实际可以使用的感官来缩小这一差距:

  • 阅读 --带有深度音乐注释的真实MIDI乐谱。不是手写的近似值——解析、分析和解释。
  • 听证会 --通过扬声器播放的六个音频引擎(振荡器钢琴、样本钢琴、声音样本、物理声道、附加声音合成器、物理建模吉他),使房间里的人成为人工智能的耳朵。
  • 看见 --一个钢琴卷轴,将播放的内容渲染为SVG,模型可以读回并验证。一个交互式吉他谱编辑器。一个带有可视键盘、双模笔记编辑器和调音实验室的浏览器驾驶舱。
  • 铭记 --一份跨课程持续的实践日志,因此学习会随着时间的推移而复合。
  • 歌唱 --从歌剧女高音到电子合唱团,有20个预设的声道合成。伴随着声音、轮廓和音节叙事的模式唱歌。

12种流派中的每一种都有一个注释丰富的示例——人工智能首先研究的参考作品,包括历史背景、逐条结构分析、关键时刻、教学目标和表演技巧。其他96首歌曲是原始MIDI,等待AI吸收模式、播放音乐并编写自己的注释。

钢琴卷

钢琴滚动是人工智能看待音乐的方式。它将任何歌曲渲染为SVG——右手为蓝色,左手为珊瑚色,带有节拍网格、动态和测量边界:

Für Elise, measures 1–8 — the E5-D#5 trill in blue, bass accompaniment in coral

两种颜色模式: (蓝色/珊瑚色)或 音高等级 (彩色彩虹——每个C都是红色,每个F#都是青色)。SVG格式意味着模型既可以看到图像,也可以读取标记,以验证音高、节奏和手部独立性。

驾驶舱

一个基于浏览器的乐器和声乐工作室,与MCP服务器一起打开。没有插件,没有DAW——只有一个带钢琴的网页。

  • 双模式钢琴滚动 --在乐器模式(彩色音高类颜色)和声乐模式(按元音形状着色的音符:/a//e/i//o/u/)之间切换
  • 可视键盘 --C4的两个八度音阶,映射到您的QWERTY键盘。单击或键入。
  • 20个语音预设 --15个Kokoro映射的声音(Aoede、Heart、Jessica、Sky、Eric、Fenrir、Liam、Onyx、Alice、Emma、Isabella、George、Lewis,加上合唱团和合成合唱团),4个声道映射的声音,以及一个合成合唱团部分
  • 10个仪器预设 --6个服务器端钢琴音色加上合成器、风琴、铃和琴弦
  • 纸币检查员 --单击任何音符以编辑速度、元音和呼吸
  • 7个调谐系统 --气质平等,只有语调(大/小),毕达哥拉斯式,四分之一逗号意音,韦克迈斯特三世,或自定义分偏移。可调A4参考(392–494 Hz)。
  • 调整审计 --频率表、带拍频分析的间隔测试仪和调谐导出/导入
  • 分数导入/导出 --将整个分数序列化为JSON并重新加载
  • 面向LLM的APIwindow.__cockpit 暴露 exportScore(), importScore(), addNote(), play(), stop(), panic(), setMode(),以及 getScore() 因此,LLM可以以编程方式编写、排列和播放

学习循环

 Read                 Play                See                 Reflect
┌──────────┐     ┌───────────┐     ┌────────────┐     ┌──────────────┐
│ Study the │     │ Play the  │     │ View the   │     │ Write what   │
│ exemplar  │ ──▶ │ song at   │ ──▶ │ piano roll │ ──▶ │ you learned  │
│ analysis  │     │ any speed │     │ to verify  │     │ in journal   │
└──────────┘     └───────────┘     └────────────┘     └──────┬───────┘
                                                             │
                                                             ▼
                                                    ┌──────────────┐
                                                    │ Next session  │
                                                    │ picks up here │
                                                    └──────────────┘

歌曲图书馆

12种流派的120首歌曲,由真实的MIDI文件构建而成。每种流派都有一个深度注释的例子——有历史背景、逐条和声分析、关键时刻、教学目标和表演技巧(包括声乐指导)。这些示例可以作为模板:人工智能研究一个示例,然后注释其余示例。

类型示例关键它教什么
蓝调《颤栗已逝》(B.B.King)B小调小调蓝调形式、呼唤与回应,在节拍后演奏
古典曲Für Elise(贝多芬)小调回旋曲形式,触法差异,踏板训练
电影另一个夏天的童谣(Tiersen)E小调124琶音纹理,动态建筑,没有和谐变化
民谣绿袖E小调3/4华尔兹感觉,模态混合,文艺复兴时期的声乐风格
爵士秋叶(Kosma)G小调ii-V-I进行曲,引导音,八弦摇摆,无根发声
拉丁语伊帕内玛女孩(Jobim)F大调波萨诺瓦节奏、色彩调制、声音克制
新时代河流在你身上流淌(伊如玛)一个主要的I-V-vi-IV识别,流动的琶音,rubato
流行想象(列侬)C大调琶音伴奏、克制、真诚
拉格泰姆艺人(乔普林)C大调奥姆-帕低音,切分音,多声部形式,节奏训练
R&B迷信(Stevie Wonder)Eb小调16音符放克、打击乐键盘、鬼音符
摇滚你的歌(埃尔顿·约翰)Eb大调钢琴民谣领唱、倒置、对话式演唱
灵魂靠我(比尔·威瑟斯)C大调变调旋律、福音伴奏、呼唤与回应

歌曲进展 原始 (仅限MIDI)→ 注释的准备 (完全可以用音乐语言演奏)。人工智能通过研究歌曲并编写注释来推广歌曲 annotate_song.

声音引擎

六个引擎,加上一个同时运行任意两个引擎的分层组合器:

发动机类型听起来像什么
振荡器钢琴加性合成具有锤击噪声、不和谐、48音复调、立体声成像的多谐钢琴。零依赖。
钢琴样本WAV播放蝾螈大钢琴——480个样本,16个速度层,88个琴键。真正的东西。
声乐(示例)音高偏移样本用滑音和连音模式保持元音音调。
声道物理模型粉红长号——通过44个单元数字波导的LF声门波形。四种预设:女高音、女高音、男高音、男低音。
人声合成加法合成15个Kokoro语音预设,具有共振峰整形、透气性和颤音。确定性(种子RNG)。
吉他加性合成物理建模弹拨弦——4个预设(钢制无畏、尼龙古典、爵士拱顶、12根弦),8个调音,17个可调参数。
分层Combinator封装两个引擎,并将每个MIDI事件分派给这两个引擎——钢琴+合成器、声乐+合成器等。

键盘声音

六种可调钢琴音色,每种音色可根据参数(亮度、衰减、琴槌硬度、失谐、立体声宽度等)进行调整:

声音角色
音乐会大丰富、饱满、古典
直立温暖、亲密、民间
电钢琴丝滑、爵士、Fender Rhodes风格
Honky Tonk不整洁、拉格泰姆、沙龙
音乐盒水晶般轻盈
明亮的大切割,当代,流行

吉他声

四个吉他声音预设,带有物理建模的琴弦合成,每个预设有17个可调参数(亮度、身体共振、拨弦位置、琴弦阻尼等):

声音角色
钢铁无畏舰明亮、平衡、经典的声学
尼龙经典温暖、柔软、圆润
爵士拱门圆润、木质、干净
十二弦闪烁,双音,合唱般

实践杂志

每次会话后,服务器都会捕获发生的事情——哪首歌、速度、测量次数、持续时间。人工智能添加了自己的反思:它注意到了什么,识别出了什么模式,接下来要尝试什么。

---
### 14:32 — Autumn Leaves
**jazz** | intermediate | G minor | 69 BPM × 0.7 | 32/32 measures | 45s

The ii-V-I in bars 5-8 (Cm7-F7-BbMaj7) is the same gravity as the V-i
in The Thrill Is Gone, just in major. Blues and jazz share more than the
genre labels suggest.

Next: try at full speed. Compare the Ipanema bridge modulation with this.
---

每天一个降价文件,存储在 ~/.ai-jam-sessions/journal/。人类可读,仅可附加。下一节课,人工智能会阅读它的日记,并从它停止的地方继续。

安装

npm install -g ai-jam-sessions

需要 Node.js 18+。没有MIDI驱动程序,没有虚拟端口,没有外部软件。

克劳德桌面/克劳德代码

{
  "mcpServers": {
    "ai_jam_sessions": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "ai-jam-sessions", "ai-jam-sessions-mcp"]
    }
  }
}

MCP工具

41个工具和3个提示模板,分为六类:

学习

工具它做什么
list_songs按流派、难度或关键字浏览
song_info完整的音乐分析——结构、关键时刻、教学目标、风格技巧
registry_stats全库统计数据:歌曲总数、流派、难度
list_measures每个测量的注释、动态和教学注释
teaching_note深入探讨单一指标——指法、动力学、背景
suggest_song根据流派、难度和你玩过的游戏推荐
practice_setup歌曲的推荐速度、模式、语音设置和CLI命令
compare_songs跨体裁模式识别——关键关系、音高/音程相似性、共享形式、教学联系
annotation_progress跟踪整个库的注释质量——分数、成绩和改进建议
server_info服务器版本、库统计信息、引擎列表、活动会话

播放

工具它做什么
play_song通过扬声器播放——库歌曲或原始.mid文件。任何发动机、速度、模式、测量范围。
stop_playback停下
pause_playback暂停或继续
set_speed改变播放速度(0.1×–4.0×)
playback_status实时快照:当前测量值、节奏、速度、键盘声音、状态
view_piano_roll渲染为SVG(手绘色或音高级彩色彩虹)
score_performance为MIDI演奏配乐——音高准确性、时间、完整性,并提供分级反馈
mute_hand练习时静音或取消静音左手/右手——一次隔离一只手
preview_teaching_cues播放前查看所有教学笔记和关键时刻

工具它做什么
sing_along可唱文本——记下名字、歌词、轮廓或音节。有或没有钢琴伴奏。
ai_jam_sessions生成果酱简报——和弦进行、旋律大纲和风格提示,以供重新解释

吉他

工具它做什么
view_guitar_tab将交互式吉他曲谱渲染为HTML——点击编辑、播放光标、键盘快捷键
list_guitar_voices可用的吉他声音预设
list_guitar_tunings可用的吉他调音系统(标准、drop-D、open G、DADGAD等)
tune_guitar调整任何吉他音色的任何参数。在会议期间持续存在。
get_guitar_config当前吉他音色配置与出厂默认值
reset_guitar出厂重置吉他音色

构建

工具它做什么
add_song将新歌添加为JSON格式
import_midi导入包含元数据的.mid文件
annotate_song为一首原始歌曲编写音乐语言,并将其推广到准备就绪
save_practice_note带有自动捕获会话数据的日记条目
read_practice_journal加载最近的条目以获取上下文
list_keyboards可用键盘声音
tune_keyboard调整任何键盘语音的任何参数。在会议期间持续存在。
get_keyboard_config当前配置与出厂默认值
reset_keyboard键盘语音恢复出厂设置
score_annotation5个维度的分数注释质量——完整性、深度、特异性、教学价值、词汇
validate_song_entry在添加之前,根据模式验证歌曲JSON
transpose_song用半音向上或向下转换歌曲——新的音调,新的音符
list_sections查看歌曲的结构部分(引言、韵文、合唱等)
add_section为歌曲添加分段标记以进行结构导航

MCP提示

结构化教学工作流程的三个提示模板:

提示它做什么
annotate_song引导注释工作流程——学习一个样本,为一首原始歌曲编写音乐语言
practice_plan根据类型、难度和目标制定结构化的练习计划
performance_review回顾已完成的会议——哪些进展顺利,下一步要关注什么

命令行界面

ai-jam-sessions list [--genre ] [--difficulty ]
ai-jam-sessions play  [--speed ] [--mode ] [--engine 
]
ai-jam-sessions sing  [--with-piano] [--engine ]
ai-jam-sessions view  [--measures ] [--out ]
ai-jam-sessions view-guitar  [--measures ] [--tuning ]
ai-jam-sessions info 
ai-jam-sessions tune  [--param value ...] [--reset] [--show]
ai-jam-sessions tune-guitar  [--param value ...] [--reset] [--show]
ai-jam-sessions keyboards
ai-jam-sessions guitars
ai-jam-sessions stats
ai-jam-sessions library
ai-jam-sessions ports
ai-jam-sessions help
ai-jam-sessions --version

状态

v1.4.0。六个声音引擎,41个MCP工具,3个提示模板,12个流派的120首歌曲,带有深度注释的示例。歌曲换位、分段标记、单手静音/独奏,用于集中练习。交互式吉他谱编辑器。浏览器驾驶舱配有20个人声预设、10个乐器人声、7个调谐系统和一个面向LLM的API乐谱。两种颜色模式下的钢琴滚动可视化。坚持学习的练习日记。跨服务器重启的会话状态持久性。MIDI演奏伴随着评分、注释质量评估和跨流派模式识别。MIDI就在那里——库随着AI的学习而增长。

安全与隐私

触摸的数据: 歌曲库(JSON+MIDI),用户歌曲目录(~/.ai-jam-sessions/songs/)吉他调音配置、练习日记条目、本地音频输出设备。

未接触的数据: 没有云API,没有用户凭据,没有浏览数据,没有用户歌曲目录外的系统文件。未收集或发送遥测数据。

权限: MCP服务器仅使用stdio传输(无HTTP)。CLI访问本地文件系统和音频设备。看 安全.md 对于完整的政策。

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

TypeScript语音音频视频AI音乐教学本地部署MIDI解析交互式吉他指法钢琴卷帘声音合成

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

session

工具数量(toolCount,工具数)

41

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明session部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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