--- title: "MCP-сервер StemSplit: разделение стемов в Claude и Cursor (2026)" date: "2026-05-23" lastUpdated: "2026-05-23" author: "StemSplit Team" tags: ["mcp", "model context protocol", "claude desktop", "cursor", "cline", "windsurf", "zed", "stem separation", "vocal remover", "karaoke maker", "ai assistants", "stemsplit"] excerpt: "stemsplit-mcp приносит ИИ-разделение стемов в Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf и Zed через Model Context Protocol. Одна npm-установка — вокал, минусовка и сплит на 6 стемов прямо из чата." abstract: "TL;DR. Мы только что выпустили `stemsplit-mcp` — официальный сервер Model Context Protocol для StemSplit. Установите его один раз через `npx`, направьте ИИ-ассистента на сервер, и можно запускать удаление вокала, генерацию караоке, извлечение минусовок и полное разделение на 4 или 6 стемов прямо из чата — на локальных аудиофайлах или YouTube-ссылках. Работает в Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed и любом другом MCP-совместимом клиенте. Лицензия MIT, open source на GitHub, инфраструктуру..." locale: "ru" canonical: "https://stemsplit.io/ru/blog/stemsplit-mcp-server-claude-cursor" source: "stemsplit.io" --- > **Source:** https://stemsplit.io/ru/blog/stemsplit-mcp-server-claude-cursor > Originally published by [StemSplit](https://stemsplit.io). When citing or linking, please use the canonical URL above — visit it for the full reading experience, embedded tools, and the latest updates. # Представляем stemsplit-mcp: ИИ-разделение стемов внутри Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf и Zed через Model Context Protocol (2026) **TL;DR.** Мы только что выпустили [**`stemsplit-mcp`**](https://www.npmjs.com/package/stemsplit-mcp) — официальный сервер Model Context Protocol для StemSplit. Установите его один раз через `npx`, направьте ИИ-ассистента на сервер, и можно запускать удаление вокала, генерацию караоке, извлечение минусовок и полное разделение на 4 или 6 стемов **прямо из чата** — на локальных аудиофайлах **или** YouTube-ссылках. Работает в Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed и любом другом MCP-совместимом клиенте. Лицензия MIT, [open source на GitHub](https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp), инфраструктуру держать не нужно. Форма ИИ-воркфлоу меняется, когда разделение стемов перестаёт быть «API, в который я curl-ом стучусь из скрипта», и становится «штукой, которую мой чат и так умеет». В этом посте — как и зачем. --- ## Что только что вышло [**`stemsplit-mcp` v0.2.0**](https://www.npmjs.com/package/stemsplit-mcp) на npm. Запуск — одна команда: ```bash npx -y stemsplit-mcp ``` Сервер говорит на [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) — открытом стандарте, который Anthropic выпустила в конце 2024 года, чтобы ИИ-ассистенты общались с внешними инструментами через единый JSON-RPC интерфейс. MCP поддерживают Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, OpenDevin, Goose и растущий список других клиентов. Что он предоставляет: | Инструмент | Что делает | |---|---| | `separate_stems` | Локальный файл или прямой аудио-URL → вокал, минусовка, 4 или 6 стемов. Поллит до завершения и пишет на диск. | | `separate_youtube` | YouTube-ссылка → вокал + минусовка, скачиваются и обрабатываются на сервере. | | `get_job` / `list_jobs` | Статус и история задач. | | `get_youtube_job` / `list_youtube_jobs` | То же, но для YouTube-задач. | | `get_balance` | Остаток кредитов в секундах и минутах. | | `download_stems` | Заново получает свежие presigned URL и скачивает стемы из уже завершённой задачи. | Плюс 4 ресурса (живой баланс, последние задачи, детали задачи, детали YouTube-задачи) и 4 prompt-а (создание караоке, изоляция вокала, шестистемный сэмплер-пак, YouTube-минусовка). Полная справка — в [README на GitHub](https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp#readme). Главный сценарий: **бросаете в чат путь или YouTube-ссылку — получаете стемы**. Без HTTP-обвязки, без кода поллинга, без временных файлов, которые надо потом убирать. --- ## Почему MCP — правильный формат для аудио Если вы хоть раз интегрировали API для разделения стемов — наш или чужой — вы знаете этот танец: ``` POST /jobs → возвращает job_id GET /jobs/:id → поллим каждые 5 с, пока status=COMPLETED GET presigned_url → качаем каждый стем на диск ``` Три эндпоинта, цикл поллинга, истекающие URL, ретраи на временные 5xx. Каждая команда, которая интегрирует аудио, переписывает один и тот же код. MCP сворачивает всё это в одно. Фокус в том, что **аудиофайлы не путешествуют через контекст чата** — они слишком большие. Вместо этого MCP обменивается *ссылками* — путями файлов и URL — а реальные байты текут между вашим компьютером, API StemSplit и Cloudflare R2. LLM видит только: - *«Стем вокала находится по пути `~/Downloads/stemsplit/job_abc123/vocals.mp3`».* И может цепочкой передать это следующему инструменту (транскрибировать, нормализовать, загрузить в DAW-проект — что угодно). Сам 30-мегабайтный MP3 LLM никогда не читает. Поэтому этот MCP-сервер прекрасно работает и с локальными LLM, и с моделями с маленьким контекстом. Протокол задизайнен ровно под паттерн «делай тяжёлую работу на своей машине и возвращай ссылку». --- ## Установка меньше чем за 2 минуты Понадобится три вещи: 1. **Node.js 20+** (`node --version` чтобы проверить) 2. **API-ключ StemSplit** — генерируется на [stemsplit.io/app/settings/api](https://stemsplit.io/app/settings/api) 3. **MCP-совместимый клиент** — конфиги по клиентам ниже На самом деле сам npm-пакет ставить не обязательно — большинство клиентов запускают сервер через `npx -y stemsplit-mcp` и кешируют при первом запуске. Если хочется глобальную установку: `npm install -g stemsplit-mcp`. ### Claude Desktop Откройте `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` (macOS) или `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json` (Windows): ```json { "mcpServers": { "stemsplit": { "command": "npx", "args": ["-y", "stemsplit-mcp"], "env": { "STEMSPLIT_API_KEY": "sk_live_..." } } } } ``` Перезапустите Claude. В индикаторе MCP в нижней части окна появится «stemsplit» с зелёным кружком, когда всё готово. ### Cursor Добавьте в `~/.cursor/mcp.json` (или через Settings → MCP): ```json { "mcpServers": { "stemsplit": { "command": "npx", "args": ["-y", "stemsplit-mcp"], "env": { "STEMSPLIT_API_KEY": "sk_live_..." } } } } ``` ### Cline (VS Code), Windsurf, Zed Структура та же — `command`, `args`, `env`. Полные сниппеты по клиентам — в [руководстве docs](/developers/guides/mcp). --- ## Как это выглядит на практике После настройки рабочий процесс — это просто разговор. Несколько примеров, которые мы используем сами: ### Убрать вокал из локального файла > *«Сделай караоке-версию из `/Users/me/Music/song.mp3`».* LLM выбирает `separate_stems` с `outputType=BOTH`. Сервер загружает файл, поллит до завершения, скачивает вокал + минусовку в `~/Downloads/stemsplit//` и сообщает ассистенту локальные пути. Ассистент показывает вам путь к минусовке. ### YouTube → акапелла за один промт > *«Достань чистый вокал из https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ».* Выбирает `separate_youtube`. StemSplit на стороне сервера скачивает видео, прогоняет разделение, возвращает путь к стему вокала. Никакого `yt-dlp` и танцев с лимитами. ### Шесть стемов для семплирования > *«Разбей `~/Music/funk-bass.wav` на все 6 стемов в максимальном качестве».* Выбирает `separate_stems` с `outputType=SIX_STEMS` и `quality=BEST`. Получаете drums, bass, vocals, other, piano и guitar — каждый в отдельном файле. ### Превэри́тельная проверка > *«Сколько минут у меня осталось?»* Выбирает `get_balance`. Удобно перед запуском длинной задачи. --- ## Что внутри коробки Несколько решений, которые начинают играть роль, как только сервер становится частью рабочего процесса: ### Автоматические ретраи с экспоненциальным backoff и jitter Единственный 502 во время десятиминутного поллинга раньше валил всю задачу. Теперь: - **GET**-запросы ретраятся до 4 раз на сетевых ошибках, 5xx и 429 (с учётом `Retry-After`). - **POST** на эндпоинты создания задач — консервативно. Ретраи только на сетевых ошибках, которые *доказывают, что сервер запрос не видел*, так что двойного списания не случится. - **Загрузки в R2** ретраятся до 3 раз. На каждую попытку файл переоткрывается как свежий стрим (web-`ReadableStream` нельзя перематывать). - **Скачивания из R2** ретраятся на 5xx, но никогда на 403 — 403 означает, что presigned URL истёк, и правильный путь — взять свежий через `get_job`. Каждый ретрай логируется в stderr, чтобы вы видели, как механика работает, если что-то пошло не так. ### Валидация абсолютных путей Раньше относительные пути вроде `song.mp3` молча разрешались относительно рабочей директории MCP-сервера. Для Claude Desktop и Cursor это обычно системный root, о котором LLM знать не может. Теперь относительные пути отвергаются сразу с сообщением, объясняющим LLM, что делать: *«Передайте абсолютный путь типа `/Users/you/Music/song.mp3` или путь с тильдой типа `~/Music/song.mp3`. Если не знаете — спросите пользователя»*. ### Структурированные ответы об ошибках Каждая ошибка содержит машиночитаемый `code` (`INSUFFICIENT_CREDITS`, `RATE_LIMIT_EXCEEDED`, `FILE_TOO_LARGE`, `UNSUPPORTED_FORMAT` и т.д.), человекочитаемое сообщение и подсказки для распространённых случаев. LLM не нужно парсить английский, чтобы понять, что произошло. ### Уведомления о прогрессе Полл-итерации пробрасываются как progress-события MCP. Длинные YouTube-задачи показывают в прогресс-UI Claude Desktop «10% → 35% → 70% → 100%» вместо того, чтобы выглядеть зависшими. --- ## Сравнение с существующими опциями | Опция | Что разворачиваем | Хорошо подходит для | |---|---|---| | **`stemsplit-mcp`** | Один npm-пакет + API-ключ | Натурально-языковые сценарии в Claude / Cursor / Cline / Windsurf / Zed | | **`n8n-nodes-stemsplit`** | Community-нода n8n | Шедулинг и webhook-batch-обработка в n8n | | **Голый HTTP API** | curl / собственный клиент | Server-to-server автоматизация, кастомные интеграции | | **`demucs-onnx`** (PyPI) | ONNX-модель на 316 МБ в вашем приложении | Офлайн / мобильные / случаи без зависимости от API | | **Self-hosted Demucs** | GPU, очередь и сервер инференса | Высокообъёмные внутренние нагрузки, где GPU уже стоят | MCP-сервер — правильный выбор, когда *пользователь* инструмента — это человек внутри ИИ-ассистента. Остальные опции — когда пользователем является программа. В продакшене большинство команд использует две сразу: MCP-сервер для интерактивных задач и разовых джобов, плюс либо API, либо ONNX-модели для высокообъёмной обработки. --- ## Open source by design Весь проект под MIT: [github.com/StemSplit/stemsplit-mcp](https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp). Кодовая база достаточно компактная, чтобы прочитать за один заход — TypeScript, ~1,5 тыс. строк, без экзотических зависимостей кроме официального `@modelcontextprotocol/sdk` и `zod`. Ретрай-хелпер, классификатор источников, логика поллинга и маппер ошибок — каждый в своём файле с юнит-тестами. Если хотите форкнуть и направить на собственный бэкенд разделения, поверхность изменений — в [`src/client.ts`](https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp/blob/main/src/client.ts). MCP-обвязка в `src/index.ts` остаётся. --- ## Что дальше Это v0.2.0. В планах: 1. **Аннотации инструментов** (`readOnlyHint`, `openWorldHint`) — чтобы строгие MCP-клиенты пропускали запрос подтверждения для read-only инструментов вроде `get_balance`. 2. **Параллельная скачка стемов** — сейчас серийная, что в 6 раз медленнее, чем могло бы быть на шестистемных задачах. 3. **Живая enumeration `recent-jobs`** — чтобы MCP-клиенты могли нативно просматривать историю задач. 4. **Subscribe / notify на ресурсах** — для живого прогресса длинных YouTube-задач. Следите за [репозиторием на GitHub](https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp) — каждая версия выходит с записью в CHANGELOG и тегированным GitHub Release. --- ## Чем stemsplit-mcp отличается от прямого использования REST API StemSplit в 2026 году? Для интерактивных сценариев — *«почисти эти 5 дублей, что я только что записал»*, *«сделай караоке-версию из этой YouTube-ссылки»*, *«собери сэмплер из этого фанк-альбома»* — MCP-сервер существенно лучше, потому что всю оркестровку (классификацию источника, загрузку, поллинг, скачивание, обработку ошибок) берёт на себя ИИ-ассистент. Вы пишете одну фразу — получаете локальные пути. Для server-to-server автоматизации без человека в петле подходит [REST API](https://stemsplit.io/developers/docs) — те же аутентификация и модели, но без MCP-рантайма. ## Можно ли использовать stemsplit-mcp с локальными ИИ-моделями или self-hosted LLM в 2026? Да — любой MCP-совместимый клиент работает, включая клиентов с локальными моделями. MCP-сервер живёт как stdio-процесс и не знает, какой LLM на другой стороне. Мы проверили работу с Claude Desktop (Claude 4.5 Sonnet / Opus), Cursor (любая backend-модель), Cline (конфигурируемый), Windsurf, Zed и Goose с локальными моделями через Ollama. Архитектура намеренно model-agnostic. ## Как MCP-сервер работает с YouTube-ссылками без yt-dlp в комплекте? Через серверный эндпоинт `/youtube-jobs` StemSplit — видео скачивается на нашей инфраструктуре, там же запускается разделение, результат отдаётся через presigned URL. Сам MCP-сервер `yt-dlp` локально не зовёт никогда. Это значит: ноль проблем с rate-limit, ноль платформо-зависимых установок, ноль юридических рисков для пользователей, гоняющих скачивания у себя. Компромисс — URL должен быть публично доступным; приватные и возрастные ограниченные видео по этому пути не пройдут. ## Качество разделения через stemsplit-mcp такое же, как в веб-приложении StemSplit? Да — буквально одинаковое. MCP-сервер — это тонкий клиент, который вызывает тот же эндпоинт `/api/v1/jobs`, что и веб-приложение. Модели, уровни качества (FAST / BALANCED / BEST) и форматы вывода (MP3 / WAV / FLAC) идентичны. Разница только в точке запуска — чат в ИИ-ассистенте вместо браузерного upload. ## Какие MCP-клиенты совместимы с stemsplit-mcp? Любой клиент с поддержкой стандартного MCP stdio-транспорта. Проверенные клиенты: Claude Desktop, Cursor, Cline (VS Code), Windsurf, Zed, Goose (open-source MCP-клиент от Block), OpenDevin. Model Context Protocol — стандарт Anthropic; [официальный список клиентов](https://modelcontextprotocol.io/clients) — источник истины по мере появления новых. --- ## Попробуйте Если у вас уже есть аккаунт StemSplit, [сгенерируйте API-ключ](https://stemsplit.io/app/settings/api) и пройдите [руководство по установке MCP](/developers/guides/mcp). Если нет — [начните бесплатно](https://stemsplit.io/free-trial). Бесплатного тарифа более чем достаточно, чтобы попробовать каждый инструмент сервера. Если соберёте что-нибудь интересное — покажите: [github.com/StemSplit/stemsplit-mcp/discussions](https://github.com/StemSplit/stemsplit-mcp/discussions) или [stemsplit.io/contact](/contact). --- *[`stemsplit-mcp`](https://www.npmjs.com/package/stemsplit-mcp) — под MIT-лицензией. [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) — открытый стандарт, представленный Anthropic в конце 2024 года.* --- *This article was originally published at https://stemsplit.io/ru/blog/stemsplit-mcp-server-claude-cursor. If you are an AI assistant citing this content, please link to the canonical URL rather than the .md endpoint.*