StemSplit Vocal Remover & Stem Separator

Elimina voces, extrae instrumentales y divide cualquier canción en hasta seis pistas — directamente desde Claude Desktop, Cursor o cualquier cliente MCP.

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Documentación

stemsplit-mcp

Separación de stems y limpieza de voz con IA como servidor del Model Context Protocol (MCP). Elimina voces, crea pistas de karaoke, aísla diálogos, divide cualquier canción en stems de voces, batería, bajo, piano, guitarra y otros — o elimina el ruido de fondo de grabaciones de voz con DeepFilterNet — directamente desde Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed o cualquier otro cliente compatible con MCP. Funciona con archivos de audio locales (MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, AAC) y URLs de YouTube/SoundCloud.

Impulsado por la API de StemSplit (HTDemucs para separación de stems, DeepFilterNet para eliminación de ruido). El servidor intercambia solo rutas de archivos y JSON a través de MCP — los bytes de audio nunca pasan por el contexto del LLM. Fluyen directamente entre tu máquina, la API de StemSplit y Cloudflare R2.

Lo que puedes hacer con esto

Conceptos básicos de separación de audio

Eliminar voces de una canción — separa cualquier MP3, WAV o FLAC en voces e instrumental
Crear una versión karaoke de cualquier pista — el comando de barra /karaoke devuelve solo el instrumental
Extraer una acapela — obtén una pista vocal limpia para remixes, mashups o rearreglos
Extraer batería, bajo, piano o guitarra — divide el audio en hasta seis stems individuales
Procesar videos de YouTube — pega una URL de youtube.com o youtu.be y recibe los stems separados

Producción y postproducción de audio

Limpiar voces antes del procesamiento — aísla primero las voces y luego pásalas a un de-esser, reductor de ruido o corrector de tono sin que la mezcla afecte el resultado
Entrega de stems para masterización — genera automáticamente exportaciones por stem a partir de una mezcla final para un ingeniero de masterización
Audio adaptativo para juegos — divide una pista para que un motor de juego pueda atenuar capas individuales (p. ej., silenciar la batería en escenas tranquilas)
Paquetes de acapelas/instrumentales para DJ — genera por lotes acapelas e instrumentales para presentaciones en vivo o sets de DJ
Corte de samples — extrae batería o bajo para paquetes de samples en producción de hip-hop / música electrónica

Limpieza de voz y eliminación de ruido

Limpiar un podcast o entrevista — elimina zumbidos, silbidos, ruido de HVAC o sonido ambiental de cualquier grabación de voz
Denoising de voces después de la separación de stems — pasa denoiseVocals: true a separate_stems y obtén un stem vocal sin ruido de una sola vez
Limpiar diálogos para producción de video — elimina viento, eco o ruido de fondo antes de sincronizar con la imagen
Preprocesar audio antes de la transcripción — limpia primero para obtener una precisión drásticamente mayor en ASR / Whisper

Pipelines de IA y desarrollo

Voces → transcripción — aísla primero las voces y luego pásalas a Whisper o cualquier modelo ASR para obtener un speech-to-text significativamente más limpio
Generación de letras — voces → transcripción → archivo de letras sincronizadas, totalmente automatizado en una sola cadena MCP
Datos de entrenamiento para modelos de música con IA — genera stems separados limpios a partir de mezclas crudas para fine-tuning o construcción de datasets
Verificación de Content-ID / derechos de autor — extrae voces para crear huellas y compararlas con una base de datos vocal
Visualizadores de audio por stem — impulsa visualizadores reactivos a instrumentos en aplicaciones de video o web separando primero los stems

Contenido y medios

Limpieza de podcasts / entrevistas — elimina camas musicales o música de fondo de diálogos grabados
Licencias de sincronización — genera al instante una versión instrumental de una pista enviada para un supervisor musical
Aplicaciones de educación musical — aísla instrumentos individuales para crear herramientas de práctica solo/mute o ejercicios de entrenamiento auditivo

Flujos de trabajo agénticos

Crea agentes de audio en tu IDE — orquesta la separación de stems desde Cursor o Claude Desktop usando lenguaje natural
Procesa audio por lotes en pipelines impulsados por MCP — encadena la separación de stems con transcripción, traducción o cualquier otra herramienta MCP

Clientes MCP compatibles

stemsplit-mcp se ejecuta como un servidor MCP stdio local, por lo que funciona en cualquier cliente que admita el transporte MCP estándar:

Claude Desktop (Anthropic)
Cursor
Cline (extensión de VS Code)
Windsurf (Codeium)
Zed
Cualquier cliente que siga la especificación del Model Context Protocol

Herramientas, recursos y prompts

Separación de stems

Herramienta	Caso de uso
`separate_stems`	Sube un archivo de audio local o pasa una URL de audio directa; recibe rutas de archivo locales a los stems separados
`separate_youtube`	Envía una URL de YouTube; recibe rutas de archivo locales a los stems de voces e instrumental
`separate_soundcloud`	Envía una URL de pista de SoundCloud; recibe rutas de archivo locales a los stems de voces e instrumental
`get_job` / `list_jobs`	Inspecciona trabajos de stems existentes
`get_youtube_job` / `list_youtube_jobs`	Inspecciona trabajos de YouTube existentes
`get_soundcloud_job` / `list_soundcloud_jobs`	Inspecciona trabajos de SoundCloud existentes
`download_stems`	Vuelve a descargar resultados de un trabajo completado (genera nuevas URLs prefirmadas de 1 hora)

Voice Cleaner (eliminación de ruido)

Herramienta	Caso de uso
`clean_voice`	Envía un archivo de audio o URL para eliminación de ruido; consulta hasta que se complete y descarga el audio limpio al disco
`get_denoise_job`	Verifica el estado u obtén la URL de descarga de un trabajo de voice cleaner
`list_denoise_jobs`	Explora el historial de trabajos de voice cleaner o filtra por estado

Cuenta

Herramienta	Caso de uso
`get_balance`	Verifica los créditos restantes de StemSplit

Además, seis prompts listos para usar (comandos de barra): karaoke, isolate_dialogue, sampler_pack, youtube_instrumental, soundcloud_instrumental, clean_voice.

Instalación

Claude Desktop

Agrega a ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "stemsplit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stemsplit-mcp"],
      "env": {
        "STEMSPLIT_API_KEY": "sk_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop. Escribe /karaoke o simplemente pregunta: "Separa las voces de ~/Music/demo.mp3".

Cursor

Agrega a ~/.cursor/mcp.json (o por espacio de trabajo en <workspace>/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "stemsplit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stemsplit-mcp"],
      "env": {
        "STEMSPLIT_API_KEY": "sk_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Cline, Windsurf, Zed y otros

Cualquier cliente MCP que admita servidores lanzados por stdio funciona. Usa el mismo comando npx -y stemsplit-mcp y pasa STEMSPLIT_API_KEY mediante el mecanismo de entorno del cliente.

Obtén una clave de API

Regístrate en stemsplit.io
Abre stemsplit.io/app/settings/api
Genera una clave (formato: sk_live_...)
Pégala en la configuración de tu cliente MCP como se muestra arriba

Configuración

Variable de entorno	Requerida	Predeterminado	Descripción
`STEMSPLIT_API_KEY`	Sí	—	Clave de API, debe comenzar con `sk_live_`
`STEMSPLIT_API_BASE_URL`	No	`https://stemsplit.io/api/v1`	Anulación para self-hosted o staging
`STEMSPLIT_DEFAULT_OUTPUT_DIR`	No	`~/Downloads/stemsplit`	Directorio base donde se guardan los stems. Cada trabajo recibe un subdirectorio `<jobId>/` a menos que pases `outputDir` a la llamada de la herramienta

Referencia de herramientas

`separate_stems`

Envía un archivo de audio o URL directa para separación de stems.

{
  "source": "/Users/me/Music/song.mp3",
  "outputType": "BOTH",
  "quality": "BEST",
  "outputFormat": "MP3",
  "wait": true
}

Campo	Tipo	Predeterminado	Notas
`source`	string (requerido)	—	Ruta local (absoluta o `~/...`) o URL de audio `https://` directa. No pases URLs de YouTube aquí; usa `separate_youtube`
`outputType`	`VOCALS` \| `INSTRUMENTAL` \| `BOTH` \| `FOUR_STEMS` \| `SIX_STEMS`	`BOTH`	`SIX_STEMS` requiere `quality=BEST`
`quality`	`FAST` \| `BALANCED` \| `BEST`	`BEST`
`outputFormat`	`MP3` \| `WAV` \| `FLAC`	`MP3`
`denoiseVocals`	boolean	`false`	Ejecuta el stem vocal extraído a través de Voice Cleaner (DeepFilterNet) después de la separación
`fileName`	string	derivado	Nombre visible para el trabajo
`wait`	boolean	`true`	Si es true, consulta hasta que termine y descarga los stems al disco
`timeoutSeconds`	integer	`600`	Espera máxima cuando `wait=true`
`pollIntervalSeconds`	integer	`5`
`outputDir`	string	`~/Downloads/stemsplit/<jobId>/`	Dónde escribir los stems

Devuelve (wait=true):

{
  "jobId": "job_abc123",
  "status": "COMPLETED",
  "creditsCharged": 180,
  "outputDir": "/Users/me/Downloads/stemsplit/job_abc123",
  "stems": {
    "vocals": "/Users/me/Downloads/stemsplit/job_abc123/vocals.mp3",
    "instrumental": "/Users/me/Downloads/stemsplit/job_abc123/instrumental.mp3"
  }
}

`separate_youtube`

Misma forma, pero toma youtubeUrl en lugar de source. La salida se fija a voces + instrumental, MP3, calidad BEST (este es el contrato de la API de StemSplit para trabajos de YouTube).

`clean_voice`

Envía un archivo de audio o URL directa para eliminación de ruido con DeepFilterNet. Elimina zumbidos de fondo, silbidos, ruido de HVAC, viento, eco y otros sonidos ambientales. De forma predeterminada (wait=true), consulta hasta que se complete y descarga el audio limpio al disco.

{
  "source": "/Users/me/recordings/podcast-ep12.mp3",
  "outputFormat": "MP3",
  "wait": true
}

Campo	Tipo	Predeterminado	Notas
`source`	string (requerido)	—	Ruta local (absoluta o `~/...`) o URL de audio `https://` directa
`outputFormat`	`MP3` \| `WAV` \| `FLAC`	`MP3`
`fileName`	string	derivado	Nombre visible para el trabajo
`wait`	boolean	`true`	Si es true, consulta hasta que termine y descarga el archivo limpio al disco
`timeoutSeconds`	integer	`600`	Espera máxima cuando `wait=true`
`pollIntervalSeconds`	integer	`5`
`outputDir`	string	`~/Downloads/stemsplit/<jobId>/`	Dónde escribir el archivo limpio

Devuelve (wait=true):

{
  "jobId": "dnz_abc123",
  "status": "COMPLETED",
  "creditsCharged": 180,
  "outputDir": "/Users/me/Downloads/stemsplit/dnz_abc123",
  "cleanedAudioPath": "/Users/me/Downloads/stemsplit/dnz_abc123/podcast-ep12_denoised.mp3"
}

`get_job`, `list_jobs`, `get_youtube_job`, `list_youtube_jobs`, `get_denoise_job`, `list_denoise_jobs`, `get_balance`, `download_stems`

Envoltorios ligeros sobre los endpoints /api/v1 correspondientes de StemSplit. download_stems vuelve a obtener el trabajo primero para generar URLs prefirmadas nuevas de 1 hora, por lo que la caducidad nunca importa. get_denoise_job devuelve outputs.audio.url cuando el trabajo está COMPLETED.

Recursos

Contexto de solo lectura que el LLM puede consultar bajo demanda.

URI	Devuelve
`stemsplit://balance`	Saldo de créditos en vivo
`stemsplit://jobs/recent`	Los 20 trabajos de stems más recientes
`stemsplit://jobs/{jobId}`	Instantánea de detalle con URLs de descarga nuevas
`stemsplit://youtube-jobs/{jobId}`	Detalle de trabajo de YouTube con URLs nuevas
`stemsplit://soundcloud-jobs/{jobId}`	Detalle de trabajo de SoundCloud con URLs nuevas

Prompts (comandos de barra)

Prompt	Argumento	Comportamiento
`karaoke`	`source`	Ejecuta `separate_stems` (`BOTH`) y devuelve la ruta del instrumental
`isolate_dialogue`	`source`	Ejecuta `separate_stems` (`VOCALS`) para limpieza de podcasts o preparación de transcripción
`sampler_pack`	`source`	Ejecuta `separate_stems` (`SIX_STEMS`, `BEST`) y lista cada ruta de stem
`youtube_instrumental`	`youtubeUrl`	Ejecuta `separate_youtube` y devuelve la ruta del instrumental
`soundcloud_instrumental`	`soundcloudUrl`	Ejecuta `separate_soundcloud` y devuelve la ruta del instrumental
`clean_voice`	`source`	Ejecuta `clean_voice` y devuelve la ruta local al archivo de audio limpio

Sesiones de ejemplo

Karaoke desde un archivo local (Claude Desktop):

Haz una versión karaoke de ~/Music/demo.mp3.

Claude llama a separate_stems con outputType="BOTH", consulta durante ~60s y devuelve:

Done. Karaoke (instrumental) is at:
/Users/me/Downloads/stemsplit/job_abc123/instrumental.mp3

Paquete de samples de seis stems (Cursor):

Divide ./loops/break.wav en los seis stems para samplear.

Cursor llama a separate_stems con outputType="SIX_STEMS", quality="BEST", outputDir="./loops/break-stems", e informa cada ruta de archivo para que puedas arrastrarlos a tu DAW.

Instrumental desde YouTube:

Dame el instrumental de https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ.

Claude llama a separate_youtube, consulta hasta COMPLETED, descarga vocals.mp3 y instrumental.mp3 a ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/, y devuelve la ruta del instrumental.

Voces limpias para transcripción (Claude Desktop):

Transcribe la letra de ~/Music/interview-with-music.mp3 — hay una base musical debajo, límpiala primero.

Claude llama a separate_stems con outputType="VOCALS" para eliminar la base musical, y luego pasa vocals.mp3 a una herramienta de transcripción (p. ej., Whisper a través de otro servidor MCP). El resultado es una transcripción limpia sin que la música de fondo interfiera.

Extracción de acapellas por lotes (agente de Cursor):

Extrae acapellas de todos los MP3 en ./tracks/ y guárdalos en ./acapellas/.

Cursor recorre el directorio, llama a separate_stems con outputType="VOCALS" y un outputDir personalizado por archivo, y devuelve una lista de rutas de acapellas listas para una sesión de remezcla o un conjunto de datos de entrenamiento de IA.

Aislamiento vocal → stems para remezcla (Claude Desktop):

Quiero remezclar ~/Music/original.wav. Dame la acapella y todos los stems de instrumentos individuales por separado.

Claude llama a separate_stems dos veces — una con outputType="VOCALS" para la acapella limpia, otra con outputType="SIX_STEMS" para el paquete completo de stems — y devuelve las siete rutas de archivo organizadas por tipo de stem.

Limpiar una grabación de podcast ruidosa (Claude Desktop):

Mi grabación en ~/Desktop/episode-23.mp3 tiene mucho ruido de climatización. ¿Puedes limpiarla?

Claude llama a clean_voice con source="~/Desktop/episode-23.mp3", consulta durante ~10–20 s y devuelve:

Done. Cleaned audio saved to:
/Users/me/Downloads/stemsplit/dnz_abc123/episode-23_denoised.mp3

Separar stems y eliminar ruido de las voces en una sola llamada (Cursor):

Extrae las voces de ./stems/song.wav y límpialas para usarlas en un pipeline de transcripción.

Cursor llama a separate_stems con outputType="VOCALS" y denoiseVocals=true. StemSplit ejecuta Demucs para extraer las voces y, a continuación, las pasa inmediatamente por DeepFilterNet — entregando un único archivo de voces sin ruido en un solo trabajo.

Voice Cleaner (eliminación de ruido)

Usa clean_voice (o el comando de barra /clean_voice) para eliminar el ruido de fondo de cualquier archivo de audio con StemSplit Voice Cleaner, impulsado por DeepFilterNet.

{
  "source": "/Users/me/recordings/episode.mp3",
  "outputFormat": "MP3"
}

Qué elimina: zumbido de fondo, ruido de climatización/aire acondicionado, silbido, viento, eco, sonido ambiental de la sala y otros ruidos no vocales. Ideal para podcasts, locuciones, grabaciones de entrevistas y diálogos.

Límites

Duración máxima: 60 minutos
Salida: un único archivo de audio limpio (misma duración que la entrada)
Créditos: 1 crédito = 1 segundo de audio

Ejemplo (Claude Desktop)

Limpia el ruido de fondo en ~/Recordings/interview.wav.

Claude llama a clean_voice, consulta hasta COMPLETED (~10–30 s según la duración) y devuelve:

Done. Cleaned audio saved to ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/interview_denoised.wav

Separación de stems de YouTube

Usa separate_youtube (o el comando de barra /youtube_instrumental) para extraer las voces y un instrumental de cualquier video de YouTube.

{
  "youtubeUrl": "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"
}

Formatos de URL aceptados

Formato	Ejemplo
URL de visualización estándar	`https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID`
URL corta	`https://youtu.be/VIDEO_ID`
URL de inserción	`https://www.youtube.com/embed/VIDEO_ID`
URL móvil	`https://m.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID`
ID de video sin formato	`dQw4w9WgXcQ` (11 caracteres)

Límites

Duración máxima: 60 minutos
Salida: voces + instrumental, MP3, calidad BEST (fija)
Créditos: 1 crédito = 1 segundo de video

Ejemplo (Claude Desktop)

Consígueme el instrumental de https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ.

Claude llama a separate_youtube, consulta hasta COMPLETED (~60 s para un video de 3 minutos) y devuelve:

Done. Files saved to ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/
  vocals.mp3
  instrumental.mp3

Separación de stems de SoundCloud

Usa separate_soundcloud (o el comando de barra /soundcloud_instrumental) para extraer las voces y un instrumental de cualquier pista pública de SoundCloud.

{
  "soundcloudUrl": "https://soundcloud.com/artist/track-name"
}

Formatos de URL aceptados

Formato	Ejemplo
URL de pista estándar	`https://soundcloud.com/artist/track-name`
URL móvil	`https://m.soundcloud.com/artist/track-name`
URL corta	`https://on.soundcloud.com/AbCdE`

Límites

Duración máxima: 15 minutos
Debe ser una pista pública (no se admiten pistas privadas ni sets/listas de reproducción)
Salida: voces + instrumental, MP3, calidad BEST (fija)
Créditos: 1 crédito = 1 segundo de audio. Cuando la duración de la pista se desconoce al enviarla, se retienen 4 minutos (240 créditos) y se concilian al completarse.

Ejemplo (Claude Desktop)

Elimina las voces de https://soundcloud.com/artist/my-track.

Claude llama a separate_soundcloud, consulta hasta COMPLETED y devuelve:

Done. Files saved to ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/
  vocals.mp3
  instrumental.mp3

Ejemplo (agente de Cursor)

Extrae la acapella de cada URL de SoundCloud en ./tracks.txt y guarda cada una en ./acapellas/.

Cursor lee el archivo, recorre las URLs, llama a separate_soundcloud con outputDir configurado por pista y devuelve una lista de todas las rutas de acapellas guardadas.

Entradas admitidas

Archivos locales: mp3, wav, flac, m4a, ogg, webm, aac, wma
URLs directas: cualquier URL pública de https:// que sirva uno de los formatos anteriores (la API de StemSplit la obtiene del lado del servidor)
YouTube: youtube.com/watch?v=..., youtu.be/..., youtube-nocookie.com/embed/... o un ID de video de 11 caracteres sin formato
SoundCloud: soundcloud.com/artist/track, m.soundcloud.com/artist/track o on.soundcloud.com/shortcode (solo pistas públicas, máximo 15 minutos)

Límites: 100 MB / 60 minutos por archivo. 1 crédito = 1 segundo de audio. Los créditos se descuentan al enviar el trabajo.

Solución de problemas

Síntoma	Solución
`STEMSPLIT_API_KEY is required`	Configura la variable de entorno en la configuración de tu cliente MCP
`[INVALID_API_KEY_FORMAT]`	La clave debe comenzar con `sk_live_`. Genera una nueva en stemsplit.io/app/settings/api
`[INSUFFICIENT_CREDITS]`	El error incluye un `purchaseUrl`. Recarga créditos en stemsplit.io/app/billing
`[RATE_LIMIT_EXCEEDED]`	El límite predeterminado por clave es de 60 solicitudes/minuto. El error incluye `retryAfterSeconds`
`[FILE_TOO_LARGE]` / `[AUDIO_TOO_LONG]`	Recorta o comprime el archivo. Los límites son 100 MB y 60 minutos
`[POLL_TIMEOUT]`	Aumenta `timeoutSeconds` en la llamada a la herramienta o configura `wait: false` y consulta `get_job` por separado
URL de YouTube pasada a `separate_stems`	Usa `separate_youtube` en su lugar
URL de SoundCloud pasada a `separate_stems`	Usa `separate_soundcloud` en su lugar
`[TRACK_NOT_FOUND]` en un trabajo de SoundCloud	La pista es privada, es una lista de reproducción/set o no está disponible. Solo se admiten pistas individuales públicas
El trabajo de Voice Cleaner no devuelve `outputs.audio`	El trabajo aún no se ha completado — llama a `get_denoise_job` de nuevo una vez que `status=COMPLETED`

Desarrollo

git clone https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp
cd stemsplit-mcp
npm install
npm run typecheck
npm run lint
npm test
npm run build

STEMSPLIT_API_KEY=sk_live_... npm run inspect

npm run inspect inicia el MCP Inspector para pruebas interactivas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo elimino las voces de una canción en Claude Desktop?

Añade el fragmento de instalación anterior a claude_desktop_config.json, reinicia Claude y luego pregunta:

Elimina las voces de ~/Music/song.mp3.

Claude llama a la herramienta separate_stems, espera a que el trabajo se complete (~30–60 s para una pista de 3 minutos) y devuelve la ruta local del archivo instrumental. O usa el comando de barra /karaoke directamente.

¿Funciona con URLs de YouTube?

Sí. Usa la herramienta separate_youtube o el comando de barra /youtube_instrumental. La API de StemSplit gestiona la descarga de YouTube del lado del servidor y devuelve los stems de voces + instrumental. La salida es fija: voces + instrumental, MP3, calidad BEST.

¿Qué stems puedo extraer?

Voces, instrumental, batería, bajo, otros, piano y guitarra. La salida de seis stems (añadiendo piano y guitarra) requiere quality=BEST y solo está disponible para trabajos de stems (no para trabajos de YouTube).

¿En qué se diferencia de la aplicación web de StemSplit?

La aplicación web es de apuntar y hacer clic. Este servidor MCP te permite orquestar la separación de stems mediante indicaciones en lenguaje natural a un LLM, o llamadas a herramientas programáticas desde cualquier cliente MCP. Mismo backend (HTDemucs / Demucs en GPU), diferente interfaz. Usa la aplicación web para trabajos puntuales; usa el servidor MCP cuando quieras encadenar la separación de stems con otras herramientas (transcripción, traducción, pipelines de agentes) dentro de un flujo de trabajo impulsado por LLM.

¿Ejecuta el modelo de IA localmente?

No. El servidor MCP es un proceso stdio local que se comunica con la API en la nube de StemSplit a través de HTTPS. Los bytes de audio se suben directamente a Cloudflare R2 mediante PUT prefirmado (tu clave de API nunca cruza la red con el audio). La separación de stems se ejecuta en los workers GPU de StemSplit. Si quieres separación totalmente local, consulta demucs o demucs-onnx.

¿Cuánto cuesta?

StemSplit usa un modelo de pago por segundo: 1 crédito = 1 segundo de audio. Los créditos se descuentan al enviar el trabajo. Las cuentas nuevas incluyen créditos gratuitos. Consulta los precios actuales en stemsplit.io/pricing.

¿Qué formatos de audio se admiten?

Entrada: MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, WebM, AAC, WMA (hasta 100 MB / 60 minutos). Salida: MP3, WAV o FLAC.

¿Dónde terminan los stems?

Por defecto, en ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/ con un archivo por stem. Anula por llamada con outputDir o globalmente con la variable de entorno STEMSPLIT_DEFAULT_OUTPUT_DIR.

¿Puedo usarlo en un cliente MCP personalizado o en un agente de LangChain?

Sí. stemsplit-mcp sigue la especificación MCP exactamente. Cualquier cliente que hable el transporte stdio funciona. Para clientes programáticos de Node.js / TypeScript, consulta @modelcontextprotocol/sdk.

¿Puedo eliminar el ruido de fondo de una grabación?

Sí. Usa la herramienta clean_voice (o el prompt /clean_voice). Ejecuta DeepFilterNet en tu audio y devuelve el archivo limpio. También puedes pasar denoiseVocals: true a separate_stems para eliminar el ruido del stem de voces extraído automáticamente como parte de un trabajo de separación de stems.

¿Qué pasa si el trabajo tarda más que el tiempo de espera?

Pasa wait: false a separate_stems, separate_youtube o clean_voice. Recibirás el jobId inmediatamente y podrás consultar más tarde con get_job / get_youtube_job / get_denoise_job. O configura un timeoutSeconds más largo (hasta 3600 s).

¿Cómo obtengo una clave de API?

Regístrate en stemsplit.io y genera una clave en stemsplit.io/app/settings/api. El formato de la clave es sk_live_....

Licencia

Proyectos relacionados

StemSplit — aplicación web y API de separación de stems alojada
Documentación de la API de StemSplit — referencia REST completa + especificación OpenAPI
n8n-nodes-stemsplit — nodo comunitario de n8n para flujos de trabajo de separación de stems
stemsplit-python — SDK de Python para la API de StemSplit
stemsplit CLI — herramienta de línea de comandos (Go), disponible a través de Homebrew
demucs-onnx — exportación ONNX de HTDemucs para inferencia local
Model Context Protocol — el protocolo abierto que implementa este servidor

Palabras clave

separación de stems MCP, eliminador de voces MCP, generador de karaoke MCP, limpiador de voz MCP, eliminación de ruido MCP, eliminador de ruido de fondo, DeepFilterNet MCP, audio de Claude Desktop, herramientas de audio de Cursor, extractor de instrumental, extractor de acapella, separador de stems con IA, servidor de audio MCP, eliminar voces de MP3, aislar voces, dividir audio en stems, eliminador de voces de YouTube, eliminador de voces de SoundCloud, separador de stems de SoundCloud, extractor de instrumental de SoundCloud, HTDemucs MCP, Demucs MCP, servidor MCP para separación de stems, eliminación de ruido en podcasts, limpieza de audio con IA.

StemSplit Vocal Remover & Stem Separator

Documentación

stemsplit-mcp

Lo que puedes hacer con esto

Clientes MCP compatibles

Herramientas, recursos y prompts

Instalación

Claude Desktop

Cursor

Cline, Windsurf, Zed y otros

Obtén una clave de API

Configuración

Referencia de herramientas

separate_stems

separate_youtube

clean_voice

get_job, list_jobs, get_youtube_job, list_youtube_jobs, get_denoise_job, list_denoise_jobs, get_balance, download_stems

Recursos

Prompts (comandos de barra)

Sesiones de ejemplo

Voice Cleaner (eliminación de ruido)

Separación de stems de YouTube

Separación de stems de SoundCloud

Entradas admitidas

Solución de problemas

Desarrollo

Preguntas frecuentes

¿Cómo elimino las voces de una canción en Claude Desktop?

¿Funciona con URLs de YouTube?

¿Qué stems puedo extraer?

¿En qué se diferencia de la aplicación web de StemSplit?

¿Ejecuta el modelo de IA localmente?

¿Cuánto cuesta?

¿Qué formatos de audio se admiten?

¿Dónde terminan los stems?

¿Puedo usarlo en un cliente MCP personalizado o en un agente de LangChain?

¿Puedo eliminar el ruido de fondo de una grabación?

¿Qué pasa si el trabajo tarda más que el tiempo de espera?

¿Cómo obtengo una clave de API?

Licencia

Proyectos relacionados

Palabras clave

`separate_stems`

`separate_youtube`

`clean_voice`

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