Большинство музыкальных платформ предлагают рекомендации — Daily Discovery, Top Artists, New Arrivals и т. д. — но даже с современной системой они часто чувствуют себя слишком «агрегированными». Я хотел что-то более индивидуальное и контекстно-ориентированное.

С TIDAL MCP вы можете задавать такие вопросы, как: Основываясь на моих последних 10 фаворитах, найдите похожие треки, но только те, что были в последние годы.

Найдите мне треки, подобные тем, что есть в этом плейлисте, но медленнее и более акустические.

LLM фильтрует и курирует результаты с помощью вашего ввода, находит аналогичные треки через API TIDAL и создает новые плейлисты непосредственно в вашей учетной записи.

Особенности

**Музыкальные рекомендации **: Получите персонализированные рекомендации трека на основе вашей истории прослушивания ** плюс ваши пользовательские критерии **.

• | | * * Управление плейлистами * *: Создавайте, просматривайте и управляйте своими плейлистами TIDAL

Быстрый старт

Предпосылки

Python 3.10+

• uv (управляющий пакетами Python) Подписка TIDAL

###Установка

1. Клонировать это хранилище:

2.Создать виртуальную среду и установить зависимости с помощью uv:

3.Установите пакет со всеми зависимостями из файла pyproject.toml:

Это позволит установить все зависимости, определенные в pyproject.

TIDAL MCP: My Custom Picks 🌟🎧

Most music platforms offer recommendations — Daily Discovery, Top Artists, New Arrivals, etc. — but even with the state-of-the-art system, they often feel too “aggregated”. I wanted something more custom and context-aware.

With TIDAL MCP, you can ask for things like:

“Based on my last 10 favorites, find similar tracks — but only ones from recent years.”

“Find me tracks like those in this playlist, but slower and more acoustic.”

The LLM filters and curates results using your input, finds similar tracks via TIDAL’s API, and builds new playlists directly in your account.

Features

• 🌟 Music Recommendations: Get personalized track recommendations based on your listening history plus your custom criteria.
• ၊၊||၊ Playlist Management: Create, view, and manage your TIDAL playlists

Quick Start

Prerequisites

• Python 3.10+
• uv (Python package manager)
• TIDAL subscription

Installation

1. Clone this repository:

   git clone https://github.com/yuhuacheng/tidal-mcp.git
   cd tidal-mcp
   

2. Create a virtual environment and install dependencies using uv:

   uv venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
   

3. Install the package with all dependencies from the pyproject.toml file:

   uv pip install --editable .
   

   This will install all dependencies defined in the pyproject.toml file and set up the project in development mode.

MCP Client Configuration

Claude Desktop Configuration

To add this MCP server to Claude Desktop, you need to update the MCP configuration file. Here’s an example configuration: (you can specify the port by adding an optional env section with the TIDAL_MCP_PORT environment variable)

{
  "mcpServers": {
    "TIDAL Integration": {
      "command": "/path/to/your/uv",
      "env": {
        "TIDAL_MCP_PORT": "5100"
      },
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "requests",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "flask",
        "--with",
        "tidalapi",
        "mcp",
        "run",
        "/path/to/your/project/tidal-mcp/mcp_server/server.py"
      ]
    }
  }
}

Example scrrenshot of the MCP configuration in Claude Desktop:

Steps to Install MCP Configuration

1. Open Claude Desktop
2. Go to Settings > Developer
3. Click on “Edit Config”
4. Paste the modified JSON configuration
5. Save the configuration
6. Restart Claude Desktop

Suggested Prompt Starters