THIRI Chord Intelligence MCP Server

🎷 THIRI कॉर्ड इंटेलिजेंस — MCP सर्वर

अपने AI को वास्तविक संगीत सिद्धांत दें। THIRI AI निर्माताओं के लिए नियतात्मक संगीत सिद्धांत MCP सर्वर + API है — यह Claude, Cursor, या किसी भी MCP एजेंट को कॉर्ड का विश्लेषण करने, रोमन-अंक विश्लेषण चलाने, वॉइसिंग उत्पन्न करने, और प्रगति को पुनर्संयोजित करने की सुविधा देता है, ऐसे उत्तरों के साथ जो गणना किए गए हैं, अनुमानित नहीं।

LLM संगीत सिद्धांत में भ्रम पैदा करते हैं: गलत नोट्स, नकली रोमन अंक, ऐसी वॉइसिंग जो वॉइस-लीड नहीं करतीं। THIRI एक होस्टेड API के पीछे एक नियतात्मक इंजन (ℤ/12 पर पिच-क्लास-सेट सिद्धांत) है — इसलिए C7sus4 अपना सस्पेंशन बनाए रखता है, Caug C E G# का उच्चारण करता है, और "Dm7 G7 Cmaj7 पर कोलट्रेन परिवर्तन" हर बार Cmaj7 Ab7 Abmaj7 E7 लौटाता है।

Suno / Udio या किसी जनरेटर के डाउनस्ट्रीम? आउटपुट को लपेटें और एक सही कॉर्ड चार्ट प्राप्त करें जिस पर आपका एजेंट भरोसा कर सके। और tonal.js या music21 के विपरीत, THIRI होस्टेड और एजेंट-नेटिव है (कोई इंस्टॉल नहीं, कोई भी भाषा) — और यह पुनर्संयोजित और वॉइस-लीड करता है, केवल कॉर्ड नहीं देखता।

⭐ यदि यह उपयोगी है, तो रेपो को स्टार करें — इससे अन्य संगीतकारों और एजेंट निर्माताओं को इसे खोजने में मदद मिलती है।

आप क्या पूछ सकते हैं

"C में Dm7b5 का विश्लेषण करें।" → iiø7, अर्ध-ह्रासित, उधार प्रीडोमिनेंट, + स्केल विकल्प "C7sus4 में कौन से नोट हैं?" → C F G Bb (सस्पेंशन बच जाता है) "मुझे एक रूटलेस Cmaj7 वॉइसिंग दें, फिर Dm7 में वॉइस-लीड करें।" → वॉइसिंग + एक वॉइस-लीडिंग स्कोर "कोलट्रेन परिवर्तनों के साथ Dm7 G7 Cmaj7 को पुनर्संयोजित करें।" → Cmaj7 Ab7 Abmaj7 E7

उपकरण

उपकरण	यह क्या करता है
analyze_chord	कॉर्ड → रूट, गुणवत्ता, अंतराल, रोमन अंक और हार्मोनिक फ़ंक्शन (द्वितीयक डोमिनेंट, मोडल-इंटरचेंज लेबल)
resolve_chord	कॉर्ड → वर्तनीबद्ध नोट्स (एन्हार्मोनिक रूप से सही), आवृत्तियाँ, MIDI, स्केल अनुशंसाएँ
generate_voicing	वाद्य-तैयार वॉइसिंग (रूटलेस/बिल_इवांस, शेल, ट्रायड, पैड, गाइड-टोन, ड्रॉप-2/3); वॉइस-लीडिंग स्कोर के लिए previousNotes पास करें; स्पष्ट तनावों के लिए colorPreferences
reharmonize	प्रगति पुनर्संयोजन — 8 तकनीकें: tritone_sub, ii_v_insertion, modal_interchange, diminished_passing, secondary_dominant, chain_of_dominants, coltrane_changes, backdoor (या auto)
conduct_band	प्राकृतिक-भाषा बैंड संचालन → लेन + MIDI (होस्टेड MCP v0.3+)

v2 ग्रिड इंजन पर चलता है — सही सस कॉर्ड, वास्तविक ट्रायड, एन्हार्मोनिक वर्तनी, सभी परिवर्तित डोमिनेंट — अनुरोध टाइमआउट, कोटा रिपोर्टिंग और संरचित त्रुटियों के साथ।

स्थानीय Csound MCP (केवल डेस्कटॉप)

सुनने-योग्य एजेंट लूप (संचालन → Csound स्कोर → WAV) के लिए, होस्टेड सिद्धांत उपकरणों के साथ एक दूसरा स्थानीय सर्वर जोड़ें:

{
  "mcpServers": {
    "thiri": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bluesprincemedia/thiri-mcp"],
      "env": { "THIRI_API_KEY": "sk_live_your_key" }
    },
    "thiri-conductor": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bluesprincemedia/thiri-mcp", "thiri-conductor-mcp"],
      "env": { "THIRI_API_KEY": "sk_live_your_key" }
    },
    "thiri-composition": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bluesprincemedia/thiri-mcp", "thiri-composition-mcp"]
    }
  }
}

बिन	उपकरण
thiri-conductor-mcp	conduct_band, build_csound_score, render_csound_wav, play_audio, search_csound_corpus, render_with_tension
thiri-composition-mcp	संरचना IR उपकरण + play_composition (फ्लूइडसिंथ पूर्वावलोकन)

WAV रेंडर के लिए PATH पर Csound CLI आवश्यक है। प्रमाण: npm run test:conductor · लाइव दस्तावेज़: build.thiri.ai/lab/conductor-mcp · एजेंट रेसिपी।

कंडक्टर एजेंट (वाइब कंपोज़)

स्थानीय वाइब संरचना के लिए एंड-टू-एंड व्यक्तित्व — स्किल, CLI, और बैंड डैशबोर्ड पैनल:

प्रविष्टि	कमांड / पथ
कर्सर स्किल	THIRI/lab/skills/thiri-conductor-agent/SKILL.md → ~/.cursor/skills/thiri-conductor-agent/SKILL.md कॉपी करें
CLI	cd thiri-mcp && npm run conductor:vibe -- "gospel ballad in F minor"
डैशबोर्ड	npm run dev:studio → localhost:5173/band → वाइब कंडक्ट पैनल
लैब प्रमाण	build.thiri.ai/lab/conductor-agent

ऊपर दोहरा MCP कॉन्फ़िग + प्रत्येक conduct_band के बाद mapConductResultToStudioModules। अंतिम CLI रेंडर ~/.thiri/conductor-last.json लिखता है (केवल स्थानीय, प्रतिबद्ध नहीं)।

प्रमुख एजेंट रेसिपी (विश्लेषण → संचालन → रेंडर → समालोचना)

ऊपर दोहरे MCP कॉन्फ़िग के बाद क्रम में पेस्ट करें:

1. विश्लेषण — "analyze_chord के साथ कुंजी C में Dm7 G7 Cmaj7 का विश्लेषण करें; रोमन अंकों और तनाव को सारांशित करें।"
2. संचालन — "conduct_band: वार्म रोड्स पैड, वॉकिंग बास, ब्रश ड्रम, C में 8 बार मध्यम स्विंग।"
3. रेंडर — "लेन से build_csound_score, फिर टेम्पो 120 पर render_csound_wav।"
4. समालोचना — "play_audio; वॉइस-लीडिंग और रजिस्टर संतुलन की समालोचना करें; एक संशोधन सुझाएँ।"

पूर्ण प्रॉम्प्ट: build.thiri.ai/lab/agent-recipes

होस्टेड बनाम स्थानीय सीमा

सतह	Csound WAV
mcp.thiri.ai / होस्टेड कनेक्टर	नहीं — केवल सिद्धांत + conduct_band लेन
स्थानीय thiri-conductor-mcp	हाँ — आपकी मशीन पर Csound CLI आवश्यक है

इंस्टॉल करें

build.thiri.ai/developers पर एक मुफ्त कुंजी प्राप्त करें, फिर एक पथ चुनें:

Claude डेस्कटॉप / वेब / मोबाइल — होस्टेड (वन-क्लिक कस्टम कनेक्टर, कुछ भी इंस्टॉल नहीं): सेटिंग्स → कनेक्टर्स → कस्टम कनेक्टर जोड़ें → URL https://mcp.thiri.ai/mcp → सहमति पृष्ठ पर अपनी sk_live_ कुंजी पेस्ट करें। वही 4 उपकरण, वही कुंजी, वही कोटा — कोई कॉन्फ़िग फ़ाइल नहीं, कोई npx नहीं।

Claude कोड (एक पंक्ति):

claude mcp add thiri --env THIRI_API_KEY=sk_live_your_key -- npx -y @bluesprincemedia/thiri-mcp

Claude डेस्कटॉप (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "thiri": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bluesprincemedia/thiri-mcp"],
      "env": { "THIRI_API_KEY": "sk_live_your_key" }
    }
  }
}

कच्चा HTTP पसंद करते हैं? (कोई MCP आवश्यक नहीं)

वही इंजन एक सादा REST API है:

curl -X POST https://chords.thiri.ai/v2/analyze \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "content-type: application/json" \
  -d '{"chord":"Dm7b5","key":"C"}'

चार एंडपॉइंट: /v2/analyze, /v2/resolve, /v2/voicing, /v2/reharmonize, /v2/conduct। openapi.yaml देखें।

पर्यावरण चर

चर	डिफ़ॉल्ट	विवरण
THIRI_API_KEY	(कोई नहीं)	बियरर टोकन (sk_live_…) — build.thiri.ai/developers पर एक प्राप्त करें
THIRI_API_URL	https://chords.thiri.ai	API आधार (केवल स्थानीय विकास के लिए ओवरराइड)

विकास

npm install && npm run build && npm start

लाइसेंस

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