H-ear MCP服务器
克劳德的人工智能声音分类。识别声音，检测噪音事件，并对7000多种声音类别的音频进行分类——从城市噪音到鸟类。
H-ear将克劳德连接到 H-ear世界 音频分类API通过 模型上下文协议.
快速开始
npx @h-ear/mcp-server --key YOUR_API_KEY就是这样。Claude现在有14个工具（分类、帐户、webhooks）、一个实时状态资源和一个有指导的分类提示。
工具
| 工具 | 验证 | 描述 |
|---|---|---|
classifyAudio | 关键字 | 对文件或URL中的音频进行分类。异步提交+轮询。大文件自动分块。 |
classifyBatch | Key | 一次最多可批量分类50个文件。 |
listClasses | 无 | 浏览3个分类法中的521+个声音类（包括7000多个物种）。 |
healthCheck | 无 | API活动性检查-状态、版本、部署时间戳。 |
usage | 密钥 | API配额：已用分钟数、今天调用数、剩余余额。 |
listJobs | 关键字 | 带分页的最近分类作业历史记录。 |
getJob | 关键 | 所有检测到的声音事件的详细作业结果。 |
createWebhook | Bearer | 使用事件/分类/层过滤器创建企业webhook。返回一次签名密钥。 |
listWebhooks | Bearer | 列出所有企业webhook注册。 |
getWebhook | Bearer | 获取webhook详细信息，包括过滤器配置和交付统计信息。 |
updateWebhook | 承载 | 更新webhook URL、事件、状态（活动/暂停）或筛选器。 |
deleteWebhook | Bearer | 永久删除webhook注册。 |
pingWebhook | Bearer | 发送test.ping事件以验证连接和签名。 |
listWebhookDeliveries | 承载 | 交付审计跟踪，包括响应状态和时间。 |
另外：
- 资源
h-ear://status-具有分类法和类计数的API实时状态 - 提示
classify-audio--具有可配置细节级别的指导性工作流程
支持的音频
| 格式 | 最大大小 | 最大持续时间 |
|---|---|---|
| MP3、WAV、FLAC、OGG、M4A | 25 MB（以上自动分块） | 10分钟 |
超过25MB的文件使用ffmpeg自动分割成重叠的块，并行分类，然后通过重复数据删除合并。
分类法
| 分类 | 类 | 用例 |
|---|---|---|
audioset-yamnet-521 | 521 | 一般声音分类（默认） |
audioset-panns-527 | 527 | 扩展的一般分类 |
species | 6522 | 鸟类识别 |
认证
从获取API密钥 h-ear.world （企业计划）。通过以下方式传递：
- 环境变量：
HEAR_API_KEY - CLI标志：
--key YOUR_KEY - OAuth 2.1+PKCE（通过claude.ai连接器目录自动执行——由您的MCP客户端处理）
两个工具(healthCheck, listClasses)无需身份验证即可工作。
运输
| 传输 | 端点 |
|---|---|
| stdio（npm） | npx @h-ear/mcp-server --key YOUR_KEY |
| 流式HTTP | https://api.h-ear.world/mcp |
文档
链接
许可证
麻省理工学院