rvc mcp
MCP服务器 RVC WebUI --通过Claude Code或任何MCP客户端进行语音转换、训练、模型管理和语音分离。通过其Gradio API与RVC进行沟通。
工具（12）
推理与分离
| 工具 | 说明 |
|---|
rvc_infer | 将人声转换为目标声音（所有F0方法、索引支持、音调偏移） |
rvc_separate_vocals | 使用UVR5（HP2/HP3/HP5/MDX Net/DeEcho）将人声与伴奏分开 |
培训管道
| 工具 | 说明 |
|---|
rvc_preprocess | 步骤1：将音频分割成片段，归一化，重新采样 |
rvc_extract_features | 步骤2：提取F0音调曲线和HuBERT特征 |
rvc_train | 步骤3：训练RVC模型并建立FAISS指数（30-60分钟） |
模型管理
| 工具 | 说明 |
|---|
rvc_list_models | 列出可用的.pth语音模型和.index文件 |
rvc_model_info | 查看模型元数据（架构、采样率、训练信息） |
rvc_model_extract | 从大型训练检查点中提取可移植模型 |
rvc_model_merge | 通过加权平均混合两种语音模型 |
rvc_export_onnx | 将模型转换为ONNX格式以进行跨平台推理 |
服务器管理
| 工具 | 说明 |
|---|
rvc_status | 检查RVC WebUI是否正在运行，获取start命令 |
rvc_clean | 从内存中卸载语音模型（可用RAM/VRAM） |
快速开始
先决条件
- Node.js 18+
- RVC WebUI 在本地主机上运行：7865
- Python 3.11+与PyTorch
安装
npm install -g rvc-mcp
启动RVC WebUI
cd /path/to/rvc-webui
source .venv/bin/activate
python web.py --pycmd python --noautoopen
# WebUI runs on http://localhost:7865
在Claude代码中配置
添加 ~/.mcp.json:
{
"mcpServers": {
"rvc-webui": {
"command": "rvc-mcp",
"env": {
"RVC_URL": "http://localhost:7865",
"RVC_DIR": "/path/to/rvc-webui",
"RVC_OUTPUT_DIR": "~/Desktop/AI-Music"
}
}
}
}
或从源运行
git clone https://github.com/ExpertVagabond/rvc-mcp.git
cd rvc-mcp/typescript
npm install && npm run build
node build/index.js
环境变量
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|
RVC_URL | http://localhost:7865 | RVC WebUI基本URL |
RVC_DIR | -- | RVC WebUI安装路径 |
RVC_OUTPUT_DIR | ~/Desktop/AI-Music | 输出目录 |
培训工作流程
通过3个步骤训练自定义语音模型：
1. rvc_preprocess → Slice + normalize training audio
2. rvc_extract_features → Extract F0 + HuBERT features
3. rvc_train → Train model (epochs, batch size, checkpoints)
示例：从90秒的音频中训练语音
Step 1: rvc_preprocess
training_folder: /path/to/audio-samples/
experiment_name: my-voice
sample_rate: 48k
Step 2: rvc_extract_features
experiment_name: my-voice
f0_method: rmvpe
version: v2
Step 3: rvc_train
experiment_name: my-voice
training_folder: /path/to/audio-samples/
total_epochs: 20
batch_size: 4
save_every_epoch: 5
结果： my-voice.pth 在 assets/weights/，准备推理。
推理参数
rvc_infer 支持完全控制：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|
model_name | -- | 语音模型文件名（.pth） |
input_audio | -- | 输入音频文件的路径 |
pitch | 0 | 半音转换（-24到+24） |
f0_method | rmvpe | 下午，收音机，收获，绉纱，rmvpe，fcpe |
index_path | -- | .index文件用于质量提升 |
index_rate | 0.75 | 特征搜索比率（0-1） |
filter_radius | 3 | 音高中值滤波器（0-7） |
rms_mix_rate | 0.25 | 体积包络缩放（0-1） |
protect | 0.33 | 无声辅音保护（0-0.5） |
超时
| 操作 | 超时 |
|---|
| 推理 | 5分钟 |
| 声乐分离 | 10分钟 |
| 预处理 | 10分钟 |
| 特征提取 | 30分钟 |
| 培训 | 60分钟 |
| 模型操作 | 2分钟 |
相关项目
- ai音乐mcp --用于MusicGen+Demucs+RVC管道的MCP服务器
- ai音乐工作室 --CLI用于相同的工具
- 音乐发行版 --用于SoundCloud/YouTube分发的MCP服务器
许可证
麻省理工学院——紫松鼠传媒
