Sonic Pi와 MCP를 활용한 AI 음악 어시스턴트 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 웹 개발

대상자

- 개발자 및 음악 창작자: 자연어를 음악으로 변환하는 AI 시스템 구축에 관심 있는 중급~고급 개발자

- 난이도: Rust, Sonic Pi, AI 인터페이스 기술을 기본으로 가정

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol)와 Sonic Pi를 결합하여 자연어를 음악 명령으로 변환하는 시스템 구축
• Interpreter-Conductor-Performer 3단계 아키텍처로 음악 이론 및 실시간 피드백 처리
• MusicalParameters 구조체를 통해 Groove, Swing, Humanize 등 음악적 특성 조절

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 시스템 개요

• 자연어 기반 음악 생성을 위한 AI 시스템 개발 필요성 강조
• Sonic Pi (실시간 코드 기반 음악 스튜디오)와 MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)의 통합 방안 제시
• 음악 이론 이해 및 실시간 피드백 처리를 위한 3단계 아키텍처 설계

2. 시스템 구성 요소

• Interpreter (MCP Layer):

- 자연어 해석 → 음악 행동 구조화

- 실시간 AI 상호작용 처리

• Conductor (Core Logic):

- 리듬, 타이밍, 구조 관리

- 음악 이론 → 실제 음역 변환

• Performer (OSC Layer):

- Sonic Pi에 직접 명령 전달 (play :C4 등)

- 실시간 재생 상태 추적

3. 음악 생성 핵심 로직

• create_progression() 함수:

- music_theory::resolve_progression()로 화성 진행 생성

- StylePattern을 통해 스타일 기반 패턴 적용

• MusicalParameters 구조체:

- tempo, velocity, groove, feel 등 음악적 매개변수 정의

- "laid_back", "aggressive" 등 feel에 따른 자동 조절 로직

4. 실시간 피드백 처리

• SonicPiClient::monitor_playback():

- OSC Cue 수신 및 처리 (/beat, /synth/started 등)

- 실시간 타이밍/음악 상태 업데이트

• Feedback Loop: 시스템이 스스로 음악 상태를 인식하고 조정

5. 사용 예시 및 구현 방법

• 사용자 요청: "Create a chill lofi beat in G minor" →

- create_drum_loop(style="lofi", tempo=85)

- create_chord_progression("Gm", ["i", "III", "VII", "v"])

- add_effect("vinyl_crackle", mix=0.3)

• 구현 단계:

- git clone sonic-pi-mcp

- cargo build --release

- Sonic Pi 설치 및 MCP 서버 연결

결론

• MCP + Sonic Pi 통합으로 자연어 기반 음악 생성 가능
• MusicalParameters 조절을 통해 AI가 음악적 "감성" 표현 가능
• 실시간 피드백 루프를 통해 음악과 AI의 협업 가능
• Rust + Sonic Pi + AI 인터페이스 기술 습득 후 음악/개발 분야에 활용 추천