GenPark Jitter Buffer

genpark-jitter-buffer

Simulación de ordenamiento de paquetes y telemetría de jitter entre llegadas.

Esto es una simulación de metadatos de paquetes, no una implementación de WebRTC ni un códec de audio. Las marcas de tiempo ya deben estar convertidas a milisegundos, y los números de secuencia deben extenderse monótonamente (sin envoltura RTP). Los paquetes faltantes producen marcadores, no audio sintetizado. El llamador controla el tiempo de reproducción; target_delay_ms es telemetría, no un temporizador impuesto.

Instalación desde el release de GitHub

Python 3.9 o más reciente. La biblioteca y el servidor MCP stdio no tienen dependencias en tiempo de ejecución.

python -m pip install https://github.com/Alpha-Park/genpark-audio-packet-jitter-resilience-buffer-skill/releases/download/v1.0.1/genpark_jitter_buffer-1.0.1-py3-none-any.whl

La publicación en PyPI está pendiente de la configuración de la cuenta. El proyecto PyPI previsto es genpark-jitter-buffer; no asumas que pip install genpark-jitter-buffer está disponible hasta que el proyecto sea publicado.

Uso en Python

from genpark_jitter_buffer import AudioPacketJitterResilienceBuffer
client = AudioPacketJitterResilienceBuffer()
print(client.run_benchmark_jitter_simulation())

Configuración de MCP stdio

Después de instalar el wheel, configura tu cliente MCP con el comando instalado:

{
  "mcpServers": {
    "genpark-jitter-buffer": {
      "command": "genpark-jitter-buffer",
      "args": []
    }
  }
}

Si el comando no está en PATH, usa su ruta absoluta o python -m genpark_jitter_buffer con el mismo intérprete donde instalaste el wheel. El release de GitHub también contiene un bundle .mcpb para clientes que soportan extensiones de escritorio. Ese bundle requiere un intérprete de Python 3.9+ en PATH; incluye el código fuente del servidor.

Herramientas disponibles: ingest_packet, extract_playout_frame, get_jitter_telemetry, run_benchmark_jitter_simulation. tools/list devuelve los argumentos requeridos y los esquemas JSON. Cada proceso MCP mantiene su propio estado. Las herramientas de benchmark usan instancias aisladas.

Desarrollo

python -m unittest discover -s tests
python -m pip install mcp
python tests/check_mcp.py
python -m pip install build twine
python -m build
python -m twine check dist/*

python mcp_server.py --test ejecuta el ejemplo determinista; no es una prueba de conformidad de protocolo. La verificación del cliente MCP ejercita initialize, tools/list, tools/call y ping sobre stdio.

Distribución

El código fuente de GitHub y los artefactos de release son la distribución principal hasta que PyPI esté configurado. Los envíos a registros se rastrean por separado; un manifiesto no es prueba de aceptación en el registro. Consulta PUBLISHING.md para el flujo de trabajo PyPI repetible.

Licencia MIT. Mantenido por GenPark.