Spotify MCP Server

Vad gör “Spotify” MCP Server?

Spotify MCP (Model Context Protocol) Server är ett verktyg som är utformat för att koppla AI-assistenter, såsom LLM:er, till Spotifys omfattande API. Genom att fungera som en mellanhand möjliggör den att AI-drivna arbetsflöden kan styra Spotify-uppspelning, söka efter spår, album, artister eller spellistor, hämta detaljerad information och hantera användarens spellistor och köer. Denna kapacitet gör det möjligt för utvecklare och AI-användare att sömlöst integrera musikdata och uppspelningskontroll i sina applikationer och automatisera uppgifter för musikhantering, kurering och utforskning. Den förbättrar utvecklingsflöden genom att tillhandahålla standardiserad åtkomst till Spotifys funktioner, vilket gör det enklare att bygga intelligenta agenter som dynamiskt interagerar med musik.

Lista över promptar

Inga prompt-mallar nämns i repot.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i repot.

Lista över verktyg

• Start Playback: Startar uppspelning av ett spår eller en spellista på det anslutna Spotify-kontot.
• Pause Playback: Pausar den aktuella uppspelningssessionen.
• Skip Playback: Hoppar till nästa spår i uppspelningskön.
• Search: Möjliggör sökning efter spår, album, artister eller spellistor.
• Get Info: Hämtar information om ett specifikt spår, album, artist eller spellista.
• Manage Queue: Lägger till spår i Spotifys uppspelningskö.
• Manage Playlists: Möjliggör skapande och uppdatering av användarnas spellistor.

Användningsområden för denna MCP-server

• Musikuppspelningskontroll: Automatisera och kontrollera uppspelning direkt via AI, som att spela eller pausa musik, hoppa över låtar eller hantera kön—perfekt för handsfree- eller arbetsflödesstyrda miljöer.
• Musikupptäckt och sökning: Låt AI-agenter söka i Spotify-katalogen efter låtar, album, artister eller spellistor, vilket möjliggör rekommendationsmotorer eller utforskningsfunktioner i appar.
• Spellistehantering: Gör det möjligt för intelligenta agenter att skapa, uppdatera och kurera spellistor för användare, vilket stöder personliga rekommendationer och rutinmässiga spellisteuppdateringar.
• Musikinformationshämtning: Hämta detaljerad metadata om spår, album, artister eller spellistor, vilket kan användas för musikanalys, rapportering eller kontextbaserade rekommendationer.
• Köhantering: AI kan dynamiskt hantera och uppdatera uppspelningskön genom att lägga till eller ta bort spår baserat på användarpreferenser eller kontextuella signaler.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner är angivna.

Claude

1. Förutsättning: Skaffa Spotify API-uppgifter (Client ID, Client Secret, Redirect URI) från Spotify Developer Dashboard.
2. Klona repot:

   git clone https://github.com/varunneal/spotify-mcp.git
   

3. Redigera konfigurationsfil: Öppna Claude Desktop-konfigurationsfilen:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Lägg till MCP-servern: Sätt in följande JSON-utdrag i sektionen mcpServers:

   "spotify": {
     "command": "uv",
     "args": [
       "--directory",
       "/path/to/spotify_mcp",
       "run",
       "spotify-mcp"
     ],
     "env": {
       "SPOTIFY_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
       "SPOTIFY_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET",
       "SPOTIFY_REDIRECT_URI": "http://127.0.0.1:8080/callback"
     }
   }
   

5. Spara och starta om: Spara filen och starta om Claude Desktop.
6. Verifiera: Kontrollera att Spotify MCP-servern är tillgänglig i Claude-gränssnittet.

Cursor

Inga Cursor-specifika installationsinstruktioner är angivna.

Cline

Inga Cline-specifika installationsinstruktioner är angivna.

Säkra API-nycklar

API-uppgifter lagras via miljövariabler i konfigurations-JSON:

"env": {
  "SPOTIFY_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
  "SPOTIFY_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET",
  "SPOTIFY_REDIRECT_URI": "http://127.0.0.1:8080/callback"
}

Så här använder du MCP i arbetsflöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I konfigurationsavsnittet för systemets MCP anger du dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

{
  "spotify": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “spotify” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Spotify MCP-servern erbjuder praktisk musikintegration, med tydlig installation för Claude och omfattande verktygsstöd för uppspelning och sökning. Dock gör avsaknaden av prompt-mallar, explicita resurser och roots/sampling-stöd att den har begränsad utbyggbarhet för avancerade MCP-användare.

MCP-betyg