Découvrez le serveur MCP de LabelGrid : connectez Claude, Cursor ou n’importe quel assistant IA à votre distribution musicale

Aujourd’hui, nous publions le serveur MCP officiel de LabelGrid : une façon de connecter votre propre assistant IA à votre compte LabelGrid et de gérer votre distribution musicale en demandant simplement ce que vous voulez. Pointez Claude Desktop, Claude Code, Cursor ou n’importe quel autre client du Model Context Protocol vers votre compte, et vous pouvez préparer une sortie, demander pourquoi l’une d’elles est bloquée en révision, récupérer les redevances du dernier trimestre ou vérifier sur quelles plateformes un single est déjà disponible, le tout en langage naturel. Il est développé par LabelGrid, open source sous licence MIT, et déjà disponible sur npm sous le nom @labelgrid/mcp.

Si vous avez déjà rêvé de parler à votre backend de distribution comme vous parlez à un collègue, c’est exactement cela. Voici ce qu’est réellement le Model Context Protocol, tout ce que le serveur sait faire, comment le connecter en une minute environ, et la partie qui nous tient le plus à cœur : le modèle de sécurité qui maintient l’assistant IA fermement à l’intérieur des garde-fous que votre compte possède déjà.

Le Model Context Protocol, en termes simples

Le Model Context Protocol, souvent abrégé en MCP, est un standard ouvert pour connecter des assistants IA à des outils et des données externes. Seul, un assistant ne peut que raisonner et écrire du texte. Le MCP lui donne un ensemble d’actions concrètes qu’il peut appeler, publiées par un serveur, pour qu’il accomplisse un travail réel sur un système réel au lieu de décrire ce que vous pourriez faire. Un serveur MCP, autrement dit, est le pont entre l’assistant et un service.

Le serveur MCP de LabelGrid est ce pont pour votre compte de distribution. Il expose les opérations de LabelGrid à tout assistant compatible avec le protocole, et il est construit comme une surcouche légère et typée de la même API publique que celle sur laquelle les développeurs travaillent déjà. Rien de nouveau ne se cache derrière, et aucune règle nouvelle n’est inventée. Lorsque votre assistant demande au serveur de créer une sortie, le serveur appelle l’API publique de LabelGrid, et l’API valide la requête exactement comme elle le ferait pour n’importe quel autre client. Vous pouvez lire la spécification du protocole sur modelcontextprotocol.io.

Ce que le serveur sait faire

Les outils du serveur sont regroupés par domaine en ensembles d’outils et, ensemble, ils couvrent l’essentiel de ce que vous faites dans le tableau de bord. Plutôt que d’énumérer chaque outil, voici sa forme générale, domaine par domaine, avec le type de demande auquel chacun répond.

• Identité et compte. « À quel compte suis-je connecté, et avec quels labels puis-je travailler ? » L’assistant confirme le compte et le périmètre avant de toucher à quoi que ce soit.
• Données de référence. « Liste les genres et les langues que je peux définir sur une sortie », pour que les valeurs que vous utilisez soient celles que la plateforme accepte réellement.
• Catalogue. Créez et gérez labels, artistes, auteurs et éditeurs : « Ajoute un nouvel artiste appelé Neon Harbor et définis-moi comme auteur ».
• Sorties et pistes. « Prépare un album de douze pistes sous mon label principal et fixe la date de sortie à vendredi prochain. » Le brouillon est créé pour que vous le relisiez, rien n’est envoyé.
• Révision et qualité. « Valide cette sortie et dis-moi ce qui l’empêche de passer la révision », et l’assistant lit les problèmes ouverts et indique ce qu’il faut corriger. Il peut aussi lire les alertes précoces optionnelles de Stream Radar, pour que vous puissiez lui demander si quelque chose d’inhabituel a été repéré sur vos écoutes.
• Analytics. « Montre les écoutes de mon dernier single par plateforme cette semaine », ventilées comme vous l’avez demandé, par plateforme et par période.
• Comptabilité et redevances. « Sors le relevé de redevances du dernier trimestre et ventile-le par label », avec les partages appliqués comme vous l’avez demandé.
• Statut de livraison. « Sur quelles plateformes le single est-il déjà disponible, et reste-t-il quelque chose en attente ? »
• Webhooks. « Ajoute un webhook qui prévient mon serveur chaque fois qu’une livraison se termine », pour que vos propres systèmes restent synchronisés.

Et, quand vous l’activez, la distribution. Le serveur peut soumettre une sortie à la distribution, en retirer une et téléverser l’audio et le visuel définitifs. Mais comme les fichiers définitifs sont immuables et qu’une soumission part dans le monde, ces actions se trouvent derrière une barrière explicite sur laquelle nous reviendrons dans un instant. Les pages de destination avec smart links sont couvertes elles aussi : une demande comme « crée une page de destination pour le nouveau single » a donc sa place. L’intérêt des dix ensembles d’outils, c’est que la couche en langage naturel n’est pas une façade de démonstration posée sur deux ou trois endpoints ; elle couvre le vrai travail de gestion d’un catalogue.

Configuration en soixante secondes : ajoutez une ligne, votre IA fait le reste

Le serveur s’exécute avec npx : il n’y a rien à télécharger ni à tenir à jour. Il vous faut Node.js 20 ou une version plus récente, et vous ajoutez une seule entrée à la configuration de votre client MCP :

{
  "mcpServers": {
    "labelgrid": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@labelgrid/mcp"],
      "env": {
        "LABELGRID_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Et voici le meilleur. Si vous démarrez le serveur sans token, il n’échoue pas avec une erreur : il bascule en mode de configuration guidée et votre assistant vous accompagne pour connecter votre compte, une étape à la fois. La version honnête de l’installation est donc : ajoutez une ligne, et votre IA se charge du reste. Quand vous êtes prêt, générez un token dans Profil puis Tokens d’API depuis votre tableau de bord, ajoutez-le à la configuration, et vous gérez votre catalogue en langage naturel.

Le modèle de sécurité : trois niveaux, fermés par défaut

Confier à un assistant IA les clés d’un compte de distribution n’est une bonne idée que si ces clés sont conçues avec soin. C’est là que nous avons investi le plus d’efforts de conception, cela vaut donc la peine de s’y attarder. Le serveur regroupe chaque action en trois niveaux de permissions, et l’ensemble est fermé par défaut : si un niveau n’est pas activé, ses actions ne sont tout simplement pas disponibles.

Les lectures sont toujours actives. Consulter les sorties, les problèmes de révision, les analytics, les relevés de redevances et le statut de livraison ne comporte aucun risque de modifier quoi que ce soit : votre assistant peut donc répondre à vos questions dès la première connexion. Les écritures sûres sont activées par défaut, mais vous en gardez le contrôle : préparer des sorties et des pistes en brouillon, modifier des métadonnées, gérer labels, artistes, auteurs et éditeurs, configurer des webhooks et créer des pages de destination entrent toutes ici. Vous pouvez les désactiver, ou forcer toute la connexion en lecture seule, quand vous le souhaitez.

Les actions à conséquence forment le troisième niveau, et elles sont désactivées par défaut. L’envoi en distribution, les retraits et les téléversements immuables d’audio et de visuel restent inactifs jusqu’à ce que vous les activiez délibérément. Les activer n’est pas un simple interrupteur que l’on bascule par accident : cela demande une activation explicite et une confirmation écrite. Avant que le moindre envoi ou retrait piloté par l’IA ne puisse s’exécuter, vous confirmez avec la phrase exacte « I accept responsibility for AI-driven distribution actions ». Cette phrase joue un rôle réel : elle fait des actions les plus lourdes de conséquences un choix conscient, et non un comportement par défaut.

Deux choses sous-tendent les trois niveaux. D’abord, chaque règle et chaque validation s’exécutent sur les serveurs de LabelGrid : l’IA ne peut donc jamais contourner les protections de votre compte. Les mêmes contrôles qui détectent un ISRC incorrect ou un champ manquant dans le tableau de bord le détectent ici, parce que c’est la même API qui effectue la vérification. Ensuite, les envois en distribution restent comptabilisés dans vos limites hebdomadaires de sorties, exactement comme lorsque vous les soumettez à la main. L’assistant est une façon plus rapide de piloter la plateforme, pas un moyen de contourner ses règles.

Open source, et à qui il s’adresse

Le serveur est développé par LabelGrid et open source sous licence MIT. Le code se trouve sur github.com/labelgrid/labelgrid-mcp et le paquet est sur npm sous le nom @labelgrid/mcp : vous pouvez lire chaque ligne, le forker, l’intégrer à votre propre flux de travail ou ouvrir un ticket si quelque chose cloche. Le construire ouvertement nous a semblé juste pour un outil aussi proche de votre catalogue : vous devez pouvoir voir exactement ce qu’il fait avant de le pointer vers votre compte.

Comme le serveur communique avec l’API publique de LabelGrid, il est disponible sur les plans d’API de LabelGrid. Si vous avez déjà un accès API, vous pouvez générer un token et vous connecter aujourd’hui. Si vous arrivez sur l’API pour la première fois, l’aperçu de l’API dans le centre d’aide est le point de départ, et vous pouvez comparer les options sur la page des tarifs. Les développeurs qui veulent le détail REST et sandbox sous-jacent peuvent lire les pages API de distribution et développeurs.

Voilà pour le lancement. Une ligne dans votre configuration, une configuration guidée qui connecte votre compte, et un modèle de permissions conçu pour qu’un assistant IA puisse aider sans jamais sortir des règles de votre compte. Nous avons hâte de voir ce que chacun construira avec lui : si vous l’essayez, dites-nous ce que vous lui faites faire.

Questions fréquentes