Spotify MCP Server是一个轻量级的MCP服务器，旨在让AI助手能够无缝控制Spotify的播放和管理播放列表。它通过提供一系列工具，如搜索音乐、获取当前播放信息、管理用户播放列表以及控制播放等，极大地扩展了AI模型与音乐交互的能力。开发者可以利用此服务器，轻松构建能够理解并执行音乐相关指令的AI应用，例如创建个性化播放列表或根据用户心情播放音乐。

该服务器通过标准输入/输出与AI模型通信，易于集成到各种AI客户端中，如Cursor和Claude。其核心价值在于简化了AI模型与Spotify API的交互，开发者无需深入了解复杂的API细节，即可快速实现音乐控制功能。通过简单的配置，即可让AI助手具备强大的音乐管理能力，极大地提升用户体验。

音乐搜索与发现

spotify-mcp-server 允许 AI 模型通过 searchSpotify 工具在 Spotify 上搜索歌曲、专辑、艺术家或播放列表。AI 模型可以指定搜索关键词和类型，并限制返回结果的数量。此功能使 AI 助手能够响应用户对音乐发现的需求，例如“播放类似于 Bohemian Rhapsody 的歌曲”或“查找 Taylor Swift 的最新专辑”。服务器返回匹配项的列表，其中包含 ID、名称和附加详细信息，AI 模型可以利用这些信息来进一步操作，例如播放搜索结果中的特定曲目。技术上，该功能通过调用 Spotify API 的搜索端点实现，并将用户的查询参数传递给该 API。

播放控制与管理

该服务器提供了一套完整的播放控制工具，包括 playMusic、pausePlayback、skipToNext 和 skipToPrevious。这些工具使 AI 模型能够控制 Spotify 的播放状态，例如播放特定歌曲、暂停播放、跳到下一首或上一首歌曲。AI 模型可以通过指定 Spotify URI 或类型和 ID 来播放音乐。例如，用户可以通过语音命令“播放我最喜欢的歌曲”来触发 AI 模型调用 playMusic 工具。这些工具通过 Spotify Web Playback SDK 实现，允许远程控制 Spotify 客户端。

播放列表创建与管理

spotify-mcp-server 允许 AI 模型创建和管理 Spotify 播放列表，通过 createPlaylist 和 addTracksToPlaylist 工具实现。AI 模型可以创建新的播放列表，并向现有播放列表添加曲目。例如，用户可以通过语音命令“创建一个名为‘工作音乐’的播放列表，并添加 Coldplay 的 ‘Clocks’”来触发 AI 模型调用 createPlaylist 和 addTracksToPlaylist 工具。这些工具通过调用 Spotify API 的播放列表管理端点实现，允许 AI 模型代表用户创建和修改播放列表。

当前播放信息获取

getNowPlaying 工具允许 AI 模型获取有关 Spotify 当前播放曲目的信息。该工具返回曲目名称、艺术家、专辑、播放进度、持续时间和播放状态等信息。此功能使 AI 助手能够响应用户对当前播放信息的查询，例如“现在播放的是什么歌曲？”或“这首歌还剩多少时间？”。AI 模型可以利用这些信息来提供更丰富的用户体验，例如显示当前播放曲目的歌词或推荐类似的歌曲。技术上，该功能通过调用 Spotify API 的“当前播放曲目”端点实现。

用户播放列表访问

getMyPlaylists 和 getPlaylistTracks 工具允许 AI 模型访问用户的 Spotify 播放列表。AI 模型可以获取用户播放列表的列表，以及特定播放列表中的曲目列表。此功能使 AI 助手能够响应用户对播放列表相关操作的需求，例如“播放我的‘工作音乐’播放列表”或“将这首歌添加到我的‘健身’播放列表”。AI 模型可以利用这些信息来提供个性化的音乐体验，例如根据用户的播放历史推荐播放列表。技术上，这些功能通过调用 Spotify API 的播放列表端点实现，并支持分页以处理大型播放列表。