歌ってみたミックス前のオフボーカル作り、VTuber 歌枠のセトリ準備、耳コピ用の6ステム分離——「ファイルを投げて、ボーカルとオフボーカルのパスが返ってくれば十分」というケースは、AI アシスタントから直接実行できると一番速いです。
そういう用途のために、StemSplit 公式の Model Context Protocol サーバー stemsplit-mcp を npm に公開しました。Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf、Zed あたりに 1 ファイル設定を入れるだけで、チャット欄からボーカル除去・カラオケ作成・4ステム / 6ステム分離が走ります。本記事はその使い方とハマりどころをまとめたものです。
本記事は MCP クライアント側（Claude Desktop / Cursor 等）の設定にフォーカスします。 StemSplit 全体の使い方や 2026 年版の MCP サービス紹介は StemSplit MCP サーバーの公式記事 をご覧ください。
この記事でわかること
- ✅
stemsplit-mcpを Claude Desktop / Cursor に組み込む手順 - ✅
STEMSPLIT_API_KEYの設定方法（sk_live_...） - ✅ チャット欄から実行できる 8 つの MCP ツールの中身（
separate_stems/separate_youtube/get_balanceほか） - ✅ ローカルファイル・YouTube URL 双方の扱い方の違い
- ✅ 「相対パスを投げて固まる」あるあるの回避策
- ✅ 自動リトライ・指数バックオフが内部で何をしているか
想定するユースケース
stemsplit-mcp を入れて一番おいしいのは、「ファイルパスや YouTube URL を AI に伝えて、ステムだけ返してもらいたい」場面です。
| シーン | 入力 | 欲しい出力 | 推奨ツール |
|---|---|---|---|
| 歌ってみた用オフボーカル生成 | 原曲の MP3/WAV | instrumental.mp3 |
separate_stems / BOTH
|
| VTuber 歌枠のセトリ準備 | 原曲 URL のリスト |
instrumental.mp3 × N |
separate_stems を順に依頼 |
| ミックス師向けの素材分離 | クライアントから届いた WAV | vocals / drums / bass / other |
separate_stems / FOUR_STEMS
|
| 耳コピ・楽曲解析 | 原曲ファイル | 6 ステム全部 |
separate_stems / SIX_STEMS + quality=BEST
|
| YouTube 動画から acapella | 公開動画の URL | vocals.mp3 |
separate_youtube |
| 残り分のチェック | — | 残クレジット（分） | get_balance |
普通の curl + ポーリングと違って、MCP サーバー側がアップロード / ポーリング / ダウンロード / リトライを全部隠してくれる のがポイントです。LLM 側は「ファイルパスをツールに渡すだけ」で済みます。
前提
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Node.js | 20 以上（node --version で確認） |
| アカウント | StemSplit の API キー（stemsplit.io/app/settings/api で発行、sk_live_... 形式） |
| クライアント | Claude Desktop / Cursor / Cline / Windsurf / Zed のいずれか |
stemsplit-mcp 本体は npm から npx -y 経由で自動取得されるので、手動で npm install する必要はありません。グローバルに入れたい人だけ npm install -g stemsplit-mcp で OK です。
1. API キーを発行する
- StemSplit のダッシュボードにログイン
- 「API Keys」セクションを開き「Create New Key」
- キー名を
mcp-clientなどにしてコピー（sk_live_...形式）
このキーは MCP サーバー起動時に STEMSPLIT_API_KEY 環境変数として渡します。チャットの中に貼らないでください。MCP の env ブロックに入れるのが正解です。
2. Claude Desktop に設定する
macOS の場合、~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を編集します（Windows は %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）。
{
"mcpServers": {
"stemsplit": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "stemsplit-mcp"],
"env": {
"STEMSPLIT_API_KEY": "sk_live_..."
}
}
}
}
ファイル保存後 Claude Desktop を再起動すると、ウィンドウ下部に「stemsplit」とアイコンが出てきます。緑のドットが点いていれば稼働中です。
3. Cursor に設定する
~/.cursor/mcp.json に同じ形で書きます（Settings → MCP からでも可）。
{
"mcpServers": {
"stemsplit": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "stemsplit-mcp"],
"env": { "STEMSPLIT_API_KEY": "sk_live_..." }
}
}
}
Cursor を再起動するか、設定画面で MCP セクションを再読み込みすれば認識されます。Cline / Windsurf / Zed もほぼ同じ構造（command / args / env）です。詳しくは 公式ガイド を参照してください。
4. 動作確認：チャットから叩く
設定が済んだら、AI アシスタントにこう投げます。
/Users/me/Music/track.mp3 を boy ステム分離して、ボーカルとオフボーカルを返して。
LLM が separate_stems ツールを outputType=BOTH、quality=BALANCED あたりで呼び、サーバー側がアップロード → ポーリング → ダウンロードまで進めてから、~/Downloads/stemsplit/<job-id>/ にローカルパスを返してきます。
YouTube から直接やる場合はこんな感じ。
https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ のオフボーカルが欲しい。
separate_youtube が呼ばれ、サーバー側で動画を取得して分離を回します。ローカルに yt-dlp を入れる必要はありません。レート制限を心配する役は StemSplit 側が引き受けます。
残クレジットを確認したいときは：
StemSplit のクレジット、あと何分残ってる？
get_balance が叩かれて秒数 / 分数で返ります。長尺ジョブの前に確認するのに便利です。
ツール一覧
stemsplit-mcp が公開しているツールは現在 8 つです。
| ツール | 用途 |
|---|---|
separate_stems |
ローカルファイル or 直リンクの音声 URL を分離。BOTH / VOCALS_ONLY / INSTRUMENTAL_ONLY / FOUR_STEMS / SIX_STEMS
|
separate_youtube |
YouTube URL を渡して vocals + instrumental を取得 |
get_job / list_jobs
|
通常ジョブの状態と履歴 |
get_youtube_job / list_youtube_jobs
|
YouTube ジョブの状態と履歴 |
get_balance |
残クレジットを秒・分で取得 |
download_stems |
完了済みジョブの presigned URL を取り直してローカル保存 |
加えて 4 つの resource（残高 / 直近のジョブ / ジョブ詳細 / YouTube ジョブ詳細）と 4 つの prompt（カラオケメーカー / ボーカル分離 / 6ステムサンプラー / YouTube オフボーカル）が定義されています。詳しい仕様は GitHub の README を見てください。
ハマりどころ：相対パスは弾かれる
これは MCP サーバーを真面目に作る上で重要な話なので、最初に押さえておく価値があります。
./song.mp3 のような 相対パスは即拒否します。理由は、MCP サーバーの CWD が AI クライアント側からは見えないからです。Claude Desktop や Cursor から起動すると、サーバープロセスは多くの場合システムルート（/ など）から立ち上がります。そこに対する相対パスを解釈しても、ユーザーの意図とはまずずれます。
そのため stemsplit-mcp は次のような明確なエラーを返します。
Relative paths are not supported (got "./song.mp3").
Pass an absolute path like "/Users/you/Music/song.mp3" or a home-anchored path like "~/Music/song.mp3".
If you do not know the absolute path, ask the user for it before retrying.
このメッセージのおかげで LLM は「絶対パスを聞き直す」「~ で代用する」といった次のアクションを取りやすくなります。ローカルファイルを渡したい場合は 絶対パスまたは ~/... の形 で渡すのが鉄則です。
中で何をしているか
シンプルに見えますが、地味に効く処理がいくつか入っています。
自動リトライ（指数バックオフ + ジッター）
-
GET /jobs/:idのような 読み取り系：最大 4 回までリトライ。Retry-Afterも尊重します。 -
POST /jobsのような 書き込み系：保守的に最大 3 回、ただし「サーバーが request を見ていないことが分かる」ネットワークエラーのみ。二重課金は起きません。 - R2 へのアップロード：最大 3 回。
ReadableStreamは巻き戻せないので、毎回ファイルを開き直して新しいストリームを作ります。 - R2 からのダウンロード：5xx はリトライ、403 はリトライしない。403 は presigned URL が失効した合図なので、
get_jobで新しい URL を取り直す方が正しいからです。
リトライは stderr にログを出します。Claude Desktop のログを tail していると流れているのが見えるはず。
進捗ノーティフィケーション
ポーリング進捗は MCP の notifications/progress として AI クライアントに転送されるので、長尺の YouTube ジョブは Claude Desktop の進捗 UI に「10% → 35% → 70% → 100%」と表示されます。固まっているように見えない、というのは UX 上わりと重要です。
構造化エラー
INSUFFICIENT_CREDITS / RATE_LIMIT_EXCEEDED / FILE_TOO_LARGE / UNSUPPORTED_FORMAT 等の code を返すので、LLM は英語の自然文をパースする必要がありません。
既存の選択肢との位置づけ
StemSplit を呼ぶ方法は今こうなっています。
| 方法 | こんなときに |
|---|---|
stemsplit-mcp（本記事） |
Claude / Cursor 等のチャットから個別に呼びたい |
n8n-nodes-stemsplit |
n8n でバッチ・スケジュール・Webhook 起点で回したい |
| 生の REST API | 自社サーバーや GitHub Actions から server-to-server で叩きたい |
demucs-onnx（PyPI） |
アプリに 316 MB の ONNX モデルを同梱してオフラインで分離したい |
ユーザーが人間で、AI アシスタント越しの操作なら MCP サーバーが圧倒的に楽。ユーザーがソフトウェアなら API か n8n ノードのほうが向きます。実運用では「MCP サーバー（試行錯誤）＋ n8n ノードか API（量産）」の併用がおすすめです。
まとめ
-
stemsplit-mcpは npm に MIT ライセンスで公開 - Node.js 20+ と StemSplit の API キーがあれば 2 分でセットアップ完了
- Claude Desktop / Cursor / Cline / Windsurf / Zed のチャットから、ボーカル除去・カラオケ生成・4 / 6 ステム分離・YouTube 分離まで自然言語で叩ける
- リトライ・進捗通知・構造化エラー・絶対パス検証など、地味に必要な機能は最初から入っている
公式 npm パッケージ → npmjs.com/package/stemsplit-mcp
GitHub → github.com/StemSplit/stemsplit-mcp
日本語の解説記事 → StemSplit MCP サーバー紹介ブログ
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