THIRI Chord Intelligence

공식

AI 에이전트가 코드를 분석, 해결, 보이싱 및 재화성화할 수 있도록 하는 결정론적 음악 이론 엔진입니다.

GitHub

THIRI Chord Intelligence MCP(으)로 무엇을 할 수 있나요?

코드 기능 분석 — analyze_chord를 호출하여 모든 키의 코드에 대한 근음, 품질, 음정, 로마 숫자 표기 및 화성 기능을 반환받습니다.
코드 음 해석 — resolve_chord를 사용하여 이명동음적으로 올바른 표기 음, MIDI 값, 주파수 및 스케일 권장 사항을 얻습니다.
악기 보이싱 생성 — generate_voicing에 루트리스, 셸, 드롭-2 같은 스타일을 요청하고, 이전 음을 전달할 때 보이스 리딩 점수도 함께 받습니다.
진행 재화성화 — reharmonize 기법(트라이톤 대체, 콜트레인 체인지, 이차 도미넌트 등)을 모든 코드 시퀀스에 적용합니다.
밴드 지휘 — conduct_band를 사용하여 자연어 지시를 악기 트랙과 MIDI 데이터로 변환합니다.

문서

🎷 THIRI Chord Intelligence — MCP 서버

AI에 진짜 음악 이론을 제공하세요. THIRI는 AI 개발자를 위한 결정론적 음악 이론 MCP 서버 + API입니다 — Claude, Cursor 또는 모든 MCP 에이전트가 코드 분석, 로마 숫자 분석, 보이싱 생성, 프로그레션 리하모니제이션을 계산된 결과로, 추측이 아닌 답변으로 수행할 수 있게 합니다.

LLM은 음악 이론을 환각합니다: 잘못된 음, 가짜 로마 숫자, 보이스 리딩이 되지 않는 보이싱. THIRI는 호스팅 API 뒤에 있는 결정론적 엔진(ℤ/12 위의 피치 클래스 집합 이론)입니다 — 그래서 C7sus4는 서스펜션을 유지하고, Caug는 C E G#를 올바르게 표기하며, "Dm7 G7 Cmaj7에 콜트레인 체인지"는 매번 Cmaj7 Ab7 Abmaj7 E7를 반환합니다.

Suno / Udio 또는 다른 생성기의 다운스트림에 있나요? 출력을 감싸서 에이전트가 신뢰할 수 있는 정확한 코드 차트를 얻으세요. 그리고 tonal.js 또는 music21와 달리, THIRI는 호스팅되고 에이전트 네이티브입니다(설치 불필요, 모든 언어 지원) — 코드 조회만 하는 것이 아니라 리하모니제이션과 보이스 리딩도 수행합니다.

⭐ 유용하다면 저장소에 스타를 남겨주세요 — 다른 음악가와 에이전트 빌더가 찾는 데 도움이 됩니다.

음악가를 위한: 2분 설정 (코드 없음)

**build.thiri.ai/developers**에서 무료 키 받기
Claude에서: 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가 → URL https://mcp.thiri.ai/mcp → sk_live_ 키 붙여넣기
Claude에게 물어보세요: "Dm7 G7 Cmaj7을 콜트레인 체인지로 리하모니제이션해줘."

그게 전부입니다 — 설치도, 설정 파일도 필요 없습니다. 빌더를 위한 전체 설치 옵션(Claude Code, Desktop 설정, 원시 HTTP)은 아래에 있습니다.

무엇을 물어볼 수 있나요

"C에서 Dm7b5를 분석해줘." → iiø7, 하프 디미니시드, 차용된 전지속화음, + 스케일 옵션 "C7sus4의 음은 무엇인가요?" → C F G Bb (서스펜션이 유지됩니다) "루트 없는 Cmaj7 보이싱을 주고, Dm7으로 보이스 리딩해줘." → 보이싱 + 보이스 리딩 점수 "Dm7 G7 Cmaj7을 콜트레인 체인지로 리하모니제이션해줘." → Cmaj7 Ab7 Abmaj7 E7

도구

도구	기능
`analyze_chord`	코드 → 루트, 품질, 인터벌, 로마 숫자 및 화성 기능 (이차 도미넌트, 모달 인터체인지 라벨)
`resolve_chord`	코드 → 표기된 음 (이명동음적으로 정확), 주파수, MIDI, 스케일 추천
`generate_voicing`	악기 준비 완료 보이싱 (루트리스/bill_evans, 셸, 트라이어드, 패드, 가이드 톤, 드롭-2/3); 보이스 리딩 점수를 위해 `previousNotes` 전달; 명시적 텐션을 위해 `colorPreferences`
`reharmonize`	프로그레션 리하모니제이션 — 8가지 기법: `tritone_sub`, `ii_v_insertion`, `modal_interchange`, `diminished_passing`, `secondary_dominant`, `chain_of_dominants`, `coltrane_changes`, `backdoor` (또는 `auto`)
`conduct_band`	자연어 밴드 지휘 → 레인 + MIDI (호스팅 MCP v0.3+)

v2 그리드 엔진에서 실행 — 올바른 sus 코드, 실제 트라이어드, 이명동음 표기, 모든 변형 도미넌트 — 요청 타임아웃, 할당량 보고, 구조화된 오류 포함.

컨덕터 및 작곡 컴패니언 (데스크톱 전용)

듣기 에이전트 루프(지휘 → 서버 측 렌더 → 스피커로 WAV)를 위해 호스팅 이론 도구와 함께 두 번째 로컬 서버를 추가하세요:

{
  "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"]
    }
  }
}

바이너리	도구
`thiri-conductor-mcp`	`conduct_band`, `render_audio` (`POST /v2/render`를 통한 서버 측 Csound), `play_audio`, `search_csound_corpus`
`thiri-composition-mcp`	작곡 IR 도구 + `play_composition` (fluidsynth 미리보기)

렌더링은 v0.5.0부터 서버 측에서 실행됩니다 — Csound 설치 불필요. 증거: npm run test:conductor · 라이브 문서: build.thiri.ai/lab/conductor-mcp · 에이전트 레시피.

컨덕터 에이전트 (바이브 작곡)

로컬 바이브 작곡을 위한 엔드투엔드 페르소나 — 스킬, CLI, Band 대시보드 패널:

진입점	명령 / 경로
Cursor 스킬	`THIRI/lab/skills/thiri-conductor-agent/SKILL.md` → `~/.cursor/skills/thiri-conductor-agent/SKILL.md` 복사
CLI	`cd thiri-mcp && npm run conductor:vibe -- "gospel ballad in F minor"`
대시보드	`npm run dev:studio` → localhost:5173/band → Vibe Conduct 패널
랩 증거	build.thiri.ai/lab/conductor-agent

위의 이중 MCP 설정 + 각 conduct_band 후 mapConductResultToStudioModules. 마지막 CLI 렌더는 ~/.thiri/conductor-last.json를 작성합니다 (로컬 전용, 커밋되지 않음).

플래그십 에이전트 레시피 (분석 → 지휘 → 렌더 → 비평)

위의 이중 MCP 설정 후 순서대로 붙여넣기:

분석 — "analyze_chord로 C 키의 Dm7 G7 Cmaj7을 분석하고 로마 숫자와 텐션을 요약해줘."
지휘 — "conduct_band: 따뜻한 Rhodes 패드, 워킹 베이스, 브러시 드럼, C에서 8마디 미디엄 스윙."
렌더 — "템포 120에서 지휘 결과를 render_audio로 렌더링."
비평 — "play_audio; 보이스 리딩과 레지스터 균형을 비평하고 수정안 하나를 제안해줘."

전체 프롬프트: build.thiri.ai/lab/agent-recipes

호스팅 vs 로컬 경계

표면	오디오 렌더
`mcp.thiri.ai` / 호스팅 커넥터	아니요 — 이론 + `conduct_band` 레인만
로컬 `thiri-conductor-mcp`	예 — WAV 서버 측 렌더 (`POST /v2/render`), 로컬 재생; Csound 설치 불필요

설치

**build.thiri.ai/developers**에서 무료 키를 받은 후 경로를 선택하세요:

Claude Desktop / 웹 / 모바일 — 호스팅 (원클릭 사용자 지정 커넥터, 설치 불필요): 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가 → URL https://mcp.thiri.ai/mcp → 동의 페이지에서 sk_live_ 키 붙여넣기. 동일한 5개 도구, 동일한 키, 동일한 할당량 — 설정 파일도 npx도 필요 없습니다.

Claude Code (한 줄):

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

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

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

원시 HTTP를 선호하나요? (MCP 불필요)

동일한 엔진이 일반 REST API로 제공됩니다:

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

다섯 개 엔드포인트: /v2/analyze, /v2/resolve, /v2/voicing, /v2/reharmonize, /v2/conduct. openapi.yaml 참조.

환경 변수

변수	기본값	설명
`THIRI_API_KEY`	(없음)	Bearer 토큰 (`sk_live_…`) — build.thiri.ai/developers에서 받기
`THIRI_API_URL`	`https://chords.thiri.ai`	API 베이스 (로컬 개발 시에만 재정의)

개발

npm install && npm run build && npm start

라이선스

v0.5.0부터 작곡 엔진과 Csound 렌더러는 호스팅 API 뒤에서 서버 측으로 실행됩니다 (POST /v2/compose, POST /v2/render); 해당 소스는 더 이상 이 패키지에 포함되지 않습니다.