StemSplit Vocal Remover & Stem Separator

Remova vocais, extraia instrumentais e divida qualquer música em até seis faixas — diretamente do Claude Desktop, Cursor ou qualquer cliente MCP.

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Documentação

stemsplit-mcp

Separação de stems de áudio e limpeza de voz como um servidor Model Context Protocol (MCP). Remova vocais, crie faixas de karaokê, isole diálogos, divida qualquer música em vocais, bateria, baixo, piano, guitarra e outros stems — ou remova ruído de fundo de gravações de voz usando DeepFilterNet — diretamente do Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed ou qualquer outro cliente compatível com MCP. Funciona com arquivos de áudio locais (MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, AAC) e URLs do YouTube/SoundCloud.

Alimentado pela API StemSplit (HTDemucs para separação de stems, DeepFilterNet para remoção de ruído). O servidor troca apenas caminhos de arquivo e JSON via MCP — os bytes de áudio nunca passam pelo contexto do LLM. Eles fluem diretamente entre sua máquina, a API da StemSplit e o Cloudflare R2.

O que você pode fazer com isso

Fundamentos de separação de áudio

Remover vocais de uma música — separe qualquer MP3, WAV ou FLAC em vocais e instrumental
Criar uma versão karaokê de qualquer faixa — o comando de barra /karaoke retorna apenas o instrumental
Extrair um acapella — obtenha uma faixa vocal limpa para remixes, mashups ou rearranjos
Extrair bateria, baixo, piano ou guitarra — divida o áudio em até seis stems individuais
Processar vídeos do YouTube — cole uma URL do youtube.com ou youtu.be e receba os stems separados

Produção e pós-produção de áudio

Limpar vocais antes do processamento — isole os vocais primeiro e depois passe para um de-esser, redutor de ruído ou corretor de afinação sem que o vazamento da mixagem afete o resultado
Entrega de stems para masterização — gere automaticamente exportações por stem a partir de uma mixagem final para um engenheiro de masterização
Áudio adaptativo para jogos — divida uma faixa para que um motor de jogo possa atenuar camadas individuais (ex.: silenciar a bateria em cenas calmas)
Pacotes de acapella/instrumental para DJs — gere em lote acapellas e instrumentais para apresentações ao vivo ou sets de DJ
Recorte de samples — extraia bateria ou baixo para pacotes de samples na produção de hip-hop/eletrônica

Limpeza de voz e remoção de ruído

Limpar um podcast ou entrevista — remova zumbido, chiado, ruído de HVAC ou som ambiente de qualquer gravação de voz
Remover ruído de vocais após a separação de stems — passe denoiseVocals: true para separate_stems e obtenha um stem vocal sem ruído em uma única etapa
Limpar diálogos para produção de vídeo — remova vento, eco ou ruído de fundo antes de sincronizar com a imagem
Pré-processar áudio antes da transcrição — limpe primeiro para obter uma precisão drasticamente maior em ASR / Whisper

Pipelines de IA e desenvolvimento

Vocais → transcrição — isole os vocais primeiro e depois alimente o Whisper ou qualquer modelo ASR para obter conversão de fala em texto significativamente mais limpa
Geração de letras — vocais → transcrição → arquivo de letras sincronizadas, totalmente automatizado em uma única cadeia MCP
Dados de treinamento para modelos de música com IA — gere stems separados e limpos a partir de faixas mixadas brutas para fine-tuning ou construção de datasets
Verificação de Content-ID / direitos autorais — extraia vocais para gerar impressões digitais e comparar com um banco de dados vocal
Visualizadores de áudio por stem — alimente visualizadores reativos a instrumentos em aplicativos de vídeo ou web separando os stems primeiro

Conteúdo e mídia

Limpeza de podcast / entrevista — remova camadas de música ou música de fundo de diálogos gravados
Licenciamento de sincronização — gere instantaneamente uma versão instrumental de uma faixa enviada para um supervisor musical
Aplicativos de educação musical — isole instrumentos individuais para criar ferramentas de prática solo/mudo ou exercícios de treinamento auditivo

Fluxos de trabalho agênticos

Crie agentes de áudio no seu IDE — orquestre a separação de stems a partir do Cursor ou Claude Desktop usando linguagem natural
Processe áudio em lote em pipelines orientados por MCP — encadeie a separação de stems com transcrição, tradução ou qualquer outra ferramenta MCP

Clientes MCP suportados

stemsplit-mcp roda como um servidor MCP stdio local, portanto funciona em qualquer cliente que suporte o transporte MCP padrão:

Claude Desktop (Anthropic)
Cursor
Cline (extensão do VS Code)
Windsurf (Codeium)
Zed
Qualquer cliente que siga a especificação do Model Context Protocol

Ferramentas, recursos e prompts

Separação de stems

Ferramenta	Caso de uso
`separate_stems`	Envie um arquivo de áudio local ou passe uma URL de áudio direta; receba caminhos de arquivo locais para os stems separados
`separate_youtube`	Envie uma URL do YouTube; receba caminhos de arquivo locais para os stems de vocais e instrumental
`separate_soundcloud`	Envie uma URL de faixa do SoundCloud; receba caminhos de arquivo locais para os stems de vocais e instrumental
`get_job` / `list_jobs`	Inspecione trabalhos de stems existentes
`get_youtube_job` / `list_youtube_jobs`	Inspecione trabalhos do YouTube existentes
`get_soundcloud_job` / `list_soundcloud_jobs`	Inspecione trabalhos do SoundCloud existentes
`download_stems`	Baixe novamente as saídas de um trabalho concluído (gera novas URLs pré-assinadas de 1 hora)

Voice Cleaner (remoção de ruído)

Ferramenta	Caso de uso
`clean_voice`	Envie um arquivo de áudio ou URL para remoção de ruído; faz polling até concluir e baixa o áudio limpo para o disco
`get_denoise_job`	Verifique o status ou recupere a URL de download de um trabalho do voice cleaner
`list_denoise_jobs`	Navegue pelo histórico de trabalhos do voice cleaner ou filtre por status

Conta

Ferramenta	Caso de uso
`get_balance`	Verifique os créditos restantes da StemSplit

Além de seis prompts prontos (comandos de barra): karaoke, isolate_dialogue, sampler_pack, youtube_instrumental, soundcloud_instrumental, clean_voice.

Instalação

Claude Desktop

Adicione em ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) ou %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

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

Reinicie o Claude Desktop. Digite /karaoke ou apenas pergunte: "Separe os vocais de ~/Music/demo.mp3".

Cursor

Adicione em ~/.cursor/mcp.json (ou por workspace em <workspace>/.cursor/mcp.json):

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

Cline, Windsurf, Zed, outros

Qualquer cliente MCP que suporte servidores iniciados via stdio funciona. Use o mesmo comando npx -y stemsplit-mcp e passe STEMSPLIT_API_KEY pelo mecanismo de env do cliente.

Obtenha uma chave de API

Cadastre-se em stemsplit.io
Abra stemsplit.io/app/settings/api
Gere uma chave (formato: sk_live_...)
Cole-a na configuração do seu cliente MCP conforme mostrado acima

Configuração

Variável de ambiente	Obrigatória	Padrão	Descrição
`STEMSPLIT_API_KEY`	Sim	—	Chave de API, deve começar com `sk_live_`
`STEMSPLIT_API_BASE_URL`	Não	`https://stemsplit.io/api/v1`	Substituição para self-hosted ou staging
`STEMSPLIT_DEFAULT_OUTPUT_DIR`	Não	`~/Downloads/stemsplit`	Diretório base onde os stems são salvos. Cada trabalho recebe um subdiretório `<jobId>/` a menos que você passe `outputDir` na chamada da ferramenta

Referência de ferramentas

`separate_stems`

Envie um arquivo de áudio ou URL direta para separação de stems.

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

Campo	Tipo	Padrão	Observações
`source`	string (obrigatório)	—	Caminho local (absoluto ou `~/...`) ou URL de áudio `https://` direta. Não passe URLs do YouTube aqui; use `separate_youtube`
`outputType`	`VOCALS` \| `INSTRUMENTAL` \| `BOTH` \| `FOUR_STEMS` \| `SIX_STEMS`	`BOTH`	`SIX_STEMS` exige `quality=BEST`
`quality`	`FAST` \| `BALANCED` \| `BEST`	`BEST`
`outputFormat`	`MP3` \| `WAV` \| `FLAC`	`MP3`
`denoiseVocals`	boolean	`false`	Executa o stem vocal extraído pelo Voice Cleaner (DeepFilterNet) após a separação
`fileName`	string	derivado	Nome de exibição do trabalho
`wait`	boolean	`true`	Se verdadeiro, faz polling até concluir e baixa os stems para o disco
`timeoutSeconds`	integer	`600`	Espera máxima quando `wait=true`
`pollIntervalSeconds`	integer	`5`
`outputDir`	string	`~/Downloads/stemsplit/<jobId>/`	Onde gravar os stems

Retornos (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`

Mesma estrutura, mas recebe youtubeUrl em vez de source. A saída é fixa em vocais + instrumental, MP3, qualidade BEST (este é o contrato da API StemSplit para trabalhos do YouTube).

`clean_voice`

Envie um arquivo de áudio ou URL direta para remoção de ruído usando DeepFilterNet. Remove zumbido de fundo, chiado, ruído de HVAC, vento, eco e outros sons ambientes. Por padrão (wait=true), faz polling até concluir e baixa o áudio limpo para o disco.

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

Campo	Tipo	Padrão	Observações
`source`	string (obrigatório)	—	Caminho local (absoluto ou `~/...`) ou URL de áudio `https://` direta
`outputFormat`	`MP3` \| `WAV` \| `FLAC`	`MP3`
`fileName`	string	derivado	Nome de exibição do trabalho
`wait`	boolean	`true`	Se verdadeiro, faz polling até concluir e baixa o arquivo limpo para o disco
`timeoutSeconds`	integer	`600`	Espera máxima quando `wait=true`
`pollIntervalSeconds`	integer	`5`
`outputDir`	string	`~/Downloads/stemsplit/<jobId>/`	Onde gravar o arquivo limpo

Retornos (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`

Wrappers simples sobre os endpoints /api/v1 correspondentes da StemSplit. download_stems busca o trabalho novamente primeiro para gerar URLs pré-assinadas novas de 1 hora, então a expiração nunca importa. get_denoise_job retorna outputs.audio.url quando o trabalho está COMPLETED.

Recursos

Contexto somente leitura que o LLM pode consultar sob demanda.

URI	Retorna
`stemsplit://balance`	Saldo de créditos ao vivo
`stemsplit://jobs/recent`	Os 20 trabalhos de stems mais recentes
`stemsplit://jobs/{jobId}`	Snapshot de detalhes com URLs de download novas
`stemsplit://youtube-jobs/{jobId}`	Detalhes do trabalho do YouTube com URLs novas
`stemsplit://soundcloud-jobs/{jobId}`	Detalhes do trabalho do SoundCloud com URLs novas

Prompts (comandos de barra)

Prompt	Argumento	Comportamento
`karaoke`	`source`	Executa `separate_stems` (`BOTH`) e devolve o caminho do instrumental
`isolate_dialogue`	`source`	Executa `separate_stems` (`VOCALS`) para limpeza de podcast ou preparação de transcrição
`sampler_pack`	`source`	Executa `separate_stems` (`SIX_STEMS`, `BEST`) e lista cada caminho de stem
`youtube_instrumental`	`youtubeUrl`	Executa `separate_youtube` e devolve o caminho do instrumental
`soundcloud_instrumental`	`soundcloudUrl`	Executa `separate_soundcloud` e devolve o caminho do instrumental
`clean_voice`	`source`	Executa `clean_voice` e devolve o caminho local do arquivo de áudio limpo

Sessões de exemplo

Karaokê a partir de um arquivo local (Claude Desktop):

Crie uma versão karaokê de ~/Music/demo.mp3.

Claude chama separate_stems com outputType="BOTH", faz polling por ~60s e retorna:

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

Pacote de sampler com seis stems (Cursor):

Divida ./loops/break.wav em todos os seis stems para sampling.

Cursor chama separate_stems com outputType="SIX_STEMS", quality="BEST", outputDir="./loops/break-stems" e relata cada caminho de arquivo para que você possa arrastá-los para o seu DAW.

Instrumental do YouTube:

Me dê o instrumental de https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ.

Claude chama separate_youtube, faz polling até COMPLETED, baixa vocals.mp3 e instrumental.mp3 para ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/ e retorna o caminho do instrumental.

Limpeza de vocais para transcrição (Claude Desktop):

Transcreva a letra de ~/Music/interview-with-music.mp3 — há uma base musical por baixo, limpe-a primeiro.

O Claude chama separate_stems com outputType="VOCALS" para remover a base musical e, em seguida, passa vocals.mp3 para uma ferramenta de transcrição (ex.: Whisper via outro servidor MCP). O resultado é uma transcrição limpa, sem interferência da música de fundo.

Extração de acapellas em lote (agente Cursor):

Extraia acapellas de todos os MP3 em ./tracks/ e salve-os em ./acapellas/.

O Cursor itera pelo diretório, chama separate_stems com outputType="VOCALS" e um outputDir personalizado por arquivo, e retorna uma lista de caminhos de acapellas prontos para uma sessão de remix ou um conjunto de dados de treinamento de IA.

Isolamento vocal → stems para remix (Claude Desktop):

Quero remixar ~/Music/original.wav. Entregue-me a acapella e todos os stems instrumentais individuais separadamente.

O Claude chama separate_stems duas vezes — uma com outputType="VOCALS" para a acapella limpa, outra com outputType="SIX_STEMS" para o pacote completo de stems — e devolve todos os sete caminhos de arquivo organizados por tipo de stem.

Limpe uma gravação de podcast ruidosa (Claude Desktop):

Minha gravação em ~/Desktop/episode-23.mp3 tem muito ruído de HVAC. Você pode limpá-la?

O Claude chama clean_voice com source="~/Desktop/episode-23.mp3", verifica por ~10–20s e retorna:

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

Separe stems e reduza ruído vocal em uma única chamada (Cursor):

Extraia os vocais de ./stems/song.wav e limpe-os para uso em um pipeline de transcrição.

O Cursor chama separate_stems com outputType="VOCALS" e denoiseVocals=true. O StemSplit executa o Demucs para extrair os vocais e, em seguida, os passa imediatamente pelo DeepFilterNet — entregando um único arquivo de vocais sem ruído em um único job.

Voice Cleaner (remoção de ruído)

Use clean_voice (ou o comando de barra /clean_voice) para remover ruído de fundo de qualquer arquivo de áudio usando o StemSplit Voice Cleaner, alimentado pelo DeepFilterNet.

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

O que ele remove: zumbido de fundo, ruído de HVAC/ar-condicionado, chiado, vento, eco, som ambiente da sala e outros ruídos não relacionados à fala. Ideal para podcasts, narrações, gravações de entrevistas e diálogos.

Limites

Duração máxima: 60 minutos
Saída: um único arquivo de áudio limpo (mesma duração da entrada)
Créditos: 1 crédito = 1 segundo de áudio

Exemplo (Claude Desktop)

Limpe o ruído de fundo em ~/Recordings/interview.wav.

O Claude chama clean_voice, verifica até COMPLETED (~10–30s dependendo da duração) e retorna:

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

Separação de stems do YouTube

Use separate_youtube (ou o comando de barra /youtube_instrumental) para extrair vocais e um instrumental de qualquer vídeo do YouTube.

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

Formatos de URL aceitos

Formato	Exemplo
URL padrão de watch	`https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID`
URL curta	`https://youtu.be/VIDEO_ID`
URL de embed	`https://www.youtube.com/embed/VIDEO_ID`
URL móvel	`https://m.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID`
ID de vídeo puro	`dQw4w9WgXcQ` (11 caracteres)

Limites

Duração máxima: 60 minutos
Saída: vocais + instrumental, MP3, qualidade BEST (fixa)
Créditos: 1 crédito = 1 segundo de vídeo

Exemplo (Claude Desktop)

Obtenha o instrumental de https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ.

O Claude chama separate_youtube, verifica até COMPLETED (~60s para um vídeo de 3 minutos) e retorna:

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

Separação de stems do SoundCloud

Use separate_soundcloud (ou o comando de barra /soundcloud_instrumental) para extrair vocais e um instrumental de qualquer faixa pública do SoundCloud.

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

Formatos de URL aceitos

Formato	Exemplo
URL padrão de faixa	`https://soundcloud.com/artist/track-name`
URL móvel	`https://m.soundcloud.com/artist/track-name`
URL curta	`https://on.soundcloud.com/AbCdE`

Limites

Duração máxima: 15 minutos
Deve ser uma faixa pública (faixas privadas e sets/playlists não são suportados)
Saída: vocais + instrumental, MP3, qualidade BEST (fixa)
Créditos: 1 crédito = 1 segundo de áudio. Quando a duração da faixa é desconhecida no envio, 4 minutos (240 créditos) são retidos e reconciliados na conclusão.

Exemplo (Claude Desktop)

Remova os vocais de https://soundcloud.com/artist/my-track.

O Claude chama separate_soundcloud, verifica até COMPLETED e retorna:

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

Exemplo (agente Cursor)

Extraia a acapella de cada URL do SoundCloud em ./tracks.txt e salve cada uma em ./acapellas/.

O Cursor lê o arquivo, itera pelas URLs, chama separate_soundcloud com outputDir definido por faixa e retorna uma lista de todos os caminhos de acapellas salvos.

Entradas suportadas

Arquivos locais: mp3, wav, flac, m4a, ogg, webm, aac, wma
URLs diretas: qualquer URL pública de https:// servindo um dos formatos acima (a API StemSplit a busca no lado do servidor)
YouTube: youtube.com/watch?v=..., youtu.be/..., youtube-nocookie.com/embed/... ou um ID de vídeo puro de 11 caracteres
SoundCloud: soundcloud.com/artist/track, m.soundcloud.com/artist/track ou on.soundcloud.com/shortcode (apenas faixas públicas, máximo 15 minutos)

Limites: 100 MB / 60 minutos por arquivo. 1 crédito = 1 segundo de áudio. Os créditos são deduzidos no envio do job.

Solução de problemas

Sintoma	Correção
`STEMSPLIT_API_KEY is required`	Defina a variável de ambiente na configuração do seu cliente MCP
`[INVALID_API_KEY_FORMAT]`	A chave deve começar com `sk_live_`. Gere uma nova em stemsplit.io/app/settings/api
`[INSUFFICIENT_CREDITS]`	O erro inclui um `purchaseUrl`. Recarregue em stemsplit.io/app/billing
`[RATE_LIMIT_EXCEEDED]`	O limite padrão por chave é 60 requisições/minuto. O erro inclui `retryAfterSeconds`
`[FILE_TOO_LARGE]` / `[AUDIO_TOO_LONG]`	Corte ou comprima o arquivo. Os limites são 100 MB e 60 minutos
`[POLL_TIMEOUT]`	Aumente `timeoutSeconds` na chamada da ferramenta ou defina `wait: false` e verifique `get_job` separadamente
URL do YouTube passada para `separate_stems`	Use `separate_youtube` em vez disso
URL do SoundCloud passada para `separate_stems`	Use `separate_soundcloud` em vez disso
`[TRACK_NOT_FOUND]` em job do SoundCloud	A faixa é privada, uma playlist/set ou indisponível. Apenas faixas únicas públicas são suportadas
Job do Voice Cleaner não retorna `outputs.audio`	O job ainda não foi concluído — chame `get_denoise_job` novamente quando `status=COMPLETED`

Desenvolvimento

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 o MCP Inspector para testes interativos.

FAQ

Como removo vocais de uma música no Claude Desktop?

Adicione o trecho de instalação acima em claude_desktop_config.json, reinicie o Claude e então pergunte:

Remova os vocais de ~/Music/song.mp3.

O Claude chama a ferramenta separate_stems, aguarda a conclusão do job (~30–60s para uma faixa de 3 minutos) e devolve o caminho local do arquivo instrumental. Ou use o comando de barra /karaoke diretamente.

Isso funciona com URLs do YouTube?

Sim. Use a ferramenta separate_youtube ou o comando de barra /youtube_instrumental. A API StemSplit lida com o download do YouTube no lado do servidor e retorna os stems de vocais + instrumental. A saída é fixa em vocais + instrumental, MP3, qualidade BEST.

Quais stems posso extrair?

Vocais, instrumental, bateria, baixo, outros, piano e guitarra. A saída de seis stems (adicionando piano e guitarra) requer quality=BEST e está disponível apenas para jobs de stems (não para jobs do YouTube).

Qual é a diferença em relação ao aplicativo web StemSplit?

O aplicativo web é de apontar e clicar. Este servidor MCP permite orquestrar a separação de stems por meio de prompts em linguagem natural para um LLM, ou chamadas de ferramentas programáticas de qualquer cliente MCP. Mesmo backend (HTDemucs / Demucs em GPU), interface diferente. Use o aplicativo web para jobs pontuais; use o servidor MCP quando quiser encadear a separação de stems com outras ferramentas (transcrição, tradução, pipelines agênticos) em um fluxo de trabalho orientado por LLM.

Isso executa o modelo de IA localmente?

Não. O servidor MCP é um processo stdio local que conversa com a API em nuvem StemSplit via HTTPS. Os bytes de áudio são enviados diretamente ao Cloudflare R2 via PUT pré-assinado (sua chave de API nunca cruza a rede com o áudio). A separação de stems é executada nos workers de GPU da StemSplit. Se você quiser separação totalmente local, veja demucs ou demucs-onnx.

Quanto custa?

O StemSplit usa um modelo de pagamento por segundo: 1 crédito = 1 segundo de áudio. Os créditos são deduzidos no envio do job. Novas contas incluem créditos gratuitos. Verifique os preços atuais em stemsplit.io/pricing.

Quais formatos de áudio são suportados?

Entrada: MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, WebM, AAC, WMA (até 100 MB / 60 minutos). Saída: MP3, WAV ou FLAC.

Onde os stems são salvos?

Por padrão, em ~/Downloads/stemsplit/<jobId>/ com um arquivo por stem. Substitua por chamada com outputDir ou globalmente com a variável de ambiente STEMSPLIT_DEFAULT_OUTPUT_DIR.

Posso usar isso em um cliente MCP personalizado ou agente LangChain?

Sim. stemsplit-mcp segue a especificação MCP exatamente. Qualquer cliente que fale o transporte stdio funciona. Para clientes Node.js / TypeScript programáticos, veja @modelcontextprotocol/sdk.

Posso remover ruído de fundo de uma gravação?

Sim. Use a ferramenta clean_voice (ou o prompt /clean_voice). Ela executa o DeepFilterNet no seu áudio e retorna o arquivo limpo. Você também pode passar denoiseVocals: true para separate_stems para reduzir o ruído do stem vocal extraído automaticamente como parte de um job de separação de stems.

E se o job demorar mais que o timeout?

Passe wait: false para separate_stems, separate_youtube ou clean_voice. Você receberá o jobId imediatamente e poderá verificar depois com get_job / get_youtube_job / get_denoise_job. Ou defina um timeoutSeconds mais longo (até 3600s).

Como obtenho uma chave de API?

Cadastre-se em stemsplit.io e gere uma chave em stemsplit.io/app/settings/api. O formato da chave é sk_live_....

Licença

Projetos relacionados

StemSplit — aplicativo web e API hospedados de separação de stems
Documentação da API StemSplit — referência REST completa + especificação OpenAPI
n8n-nodes-stemsplit — nó da comunidade n8n para fluxos de separação de stems
stemsplit-python — SDK Python para a API StemSplit
stemsplit CLI — ferramenta de linha de comando (Go), disponível via Homebrew
demucs-onnx — exportação ONNX do HTDemucs para inferência local
Model Context Protocol — o protocolo aberto que este servidor implementa

Palavras-chave

separação de stems MCP, removedor vocal MCP, gerador de karaokê MCP, limpador de voz MCP, remoção de ruído MCP, removedor de ruído de fundo, DeepFilterNet MCP, áudio Claude Desktop, ferramentas de áudio Cursor, extrator de instrumental, extrator de acapella, divisor de stems com IA, servidor de áudio MCP, remover vocais de MP3, isolar vocais, dividir áudio em stems, removedor vocal YouTube, removedor vocal SoundCloud, separador de stems SoundCloud, extrator de instrumental SoundCloud, HTDemucs MCP, Demucs MCP, servidor MCP para separação de stems, remoção de ruído de podcast, limpeza de áudio com IA.

StemSplit Vocal Remover & Stem Separator

Documentação

stemsplit-mcp

O que você pode fazer com isso

Clientes MCP suportados

Ferramentas, recursos e prompts

Instalação

Claude Desktop

Cursor

Cline, Windsurf, Zed, outros

Obtenha uma chave de API

Configuração

Referência de ferramentas

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)

Sessões de exemplo

Voice Cleaner (remoção de ruído)

Separação de stems do YouTube

Separação de stems do SoundCloud

Entradas suportadas

Solução de problemas

Desenvolvimento

FAQ

Como removo vocais de uma música no Claude Desktop?

Isso funciona com URLs do YouTube?

Quais stems posso extrair?

Qual é a diferença em relação ao aplicativo web StemSplit?

Isso executa o modelo de IA localmente?

Quanto custa?

Quais formatos de áudio são suportados?

Onde os stems são salvos?

Posso usar isso em um cliente MCP personalizado ou agente LangChain?

Posso remover ruído de fundo de uma gravação?

E se o job demorar mais que o timeout?

Como obtenho uma chave de API?

Licença

Projetos relacionados

Palavras-chave

`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`