Servidor MCP Conecta Claude ao Room EQ Wizard para Análise de Acústica de Estúdio

Um desenvolvedor criou um servidor MCP que conecta o Claude AI ao Room EQ Wizard (REW), a ferramenta padrão para medição de acústica de salas. Em vez de interpretar manualmente os gráficos de resposta de frequência, o Claude agora pode realizar a análise e guiar os usuários na correção da acústica de suas salas.
O Que Ele Faz
Quando você pede ao Claude para "me ajude a calibrar meus monitores de estúdio", o sistema:
- Conecta-se à API do REW e configura os dispositivos de áudio
- Verifica os níveis do microfone e calibra os monitores para a referência de 85 dB SPL
- Executa medições de Esquerdo, Direito e Subwoofer
- Analisa modos da sala, SBIR, reflexões e simetria E/D, explicando os resultados em linguagem simples
- Mostra o que o DSP do Genelec GLM realmente corrigiu versus o que ele fisicamente não consegue resolver
- Fornece uma recomendação por vez, faz os usuários remensurarem após cada alteração e valida as melhorias
Detalhes Técnicos
O servidor inclui um total de 27 ferramentas MCP cobrindo controle de medição, gerador de sinal, medidor de SPL, analisador em tempo real e gerenciamento de EQ. O Claude pode executar campanhas de medição inteiras de forma autônoma.
Para usuários do Claude Code, há um plugin bônus com:
- Comandos
/rew:calibrate,/rew:analyze,/rew:optimizee/rew:status - Duas habilidades de ativação automática (conhecimento de domínio de acústica de salas + orquestração de fluxo de trabalho)
- Um agente revisor de qualidade de medição que verifica os dados proativamente
- Um gancho de aplicação de fluxo de trabalho que alerta se etapas forem puladas
Configuração
A instalação é uma linha:
npx rew-mcp
Configuração do Claude Desktop:
{
"mcpServers": {
"rew-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "rew-mcp"]
}
}
}
O projeto é de código aberto sob licença MIT com 884 testes disponíveis no GitHub. Esta implementação demonstra como o MCP pode dar ao Claude acesso em tempo real a hardware de medição e ferramentas de análise específicas do domínio, permitindo ciclos completos de feedback (medir → analisar → recomendar → validar) que normalmente exigiriam horas de trabalho manual.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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