audio-mcp は何をしますか？
macOS 上で明示的な MCP セッション内でマイクおよびシステムオーディオをキャプチャし、生の WAV ファイルを AI エージェントに公開して分析できるようにします
ソース: https://github.com/burfthdae-oss/audio-mcp
awesomeskills.dev の毎日のエージェントスキルハントで発見されました。
macOS 上で明示的な MCP セッション内でマイクおよびシステムオーディオをキャプチャし、生の WAV ファイルを AI エージェントに公開して分析できるようにします。
このスキルは、macOS 環境において、AI エージェントがマイク入力やシステムオーディオをリアルタイムでキャプチャし、そのデータを WAV ファイルとして利用可能にする MCP (Model Context Protocol) サーバーです。開発者は、音声分析、文字起こし、環境音の認識、あるいは音声ベースのデバッグなど、さまざまなオーディオ処理タスクをエージェントに委任できます。Claude Code や Cursor などの MCP 対応ツールとシームレスに統合し、明示的なセッション管理を通じてプライバシーと制御を維持します。このスキルは、awesomeskills.dev で公開されており、エージェントスキルハントの一環として発見されました。
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macOS 上で明示的な MCP セッション内でマイクおよびシステムオーディオをキャプチャし、生の WAV ファイルを AI エージェントに公開して分析できるようにします
ソース: https://github.com/burfthdae-oss/audio-mcp
awesomeskills.dev の毎日のエージェントスキルハントで発見されました。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.