Maak kennis met de LabelGrid MCP-server: verbind Claude, Cursor of elke AI-assistent met je muziekdistributie

Vandaag lanceren we de officiële LabelGrid MCP-server: een manier om je eigen AI-assistent met je LabelGrid-account te verbinden en je muziekdistributie te regelen door gewoon te vragen wat je nodig hebt. Richt Claude Desktop, Claude Code, Cursor of elke andere Model Context Protocol-client op je account en je kunt een release voorbereiden, vragen waarom er een vastzit in de review, de royalty’s van het afgelopen kwartaal ophalen of nakijken op welke platforms een single al live staat, allemaal in gewone taal. Hij is van LabelGrid zelf, open source onder de MIT-licentie en nu beschikbaar op npm als @labelgrid/mcp.

Als je ooit hebt gewenst dat je met de backend van je distributie kon praten zoals met een collega, dan is dit precies dat. Hieronder lees je wat het Model Context Protocol eigenlijk is, wat de server allemaal kan, hoe je hem in ongeveer een minuut aansluit en het deel dat ons het meest aan het hart gaat: het veiligheidsmodel dat de AI-assistent stevig binnen de beschermingsmaatregelen houdt die je account al heeft.

Wat het Model Context Protocol is, in gewone taal

Het Model Context Protocol, meestal afgekort tot MCP, is een open standaard om AI-assistenten te verbinden met externe tools en data. In zijn eentje kan een assistent alleen redeneren en tekst schrijven. MCP geeft hem een set concrete acties die hij kan aanroepen, aangeboden door een server, zodat hij echt werk kan verzetten in een echt systeem in plaats van te beschrijven wat jij zou kunnen doen. Een MCP-server is met andere woorden de brug tussen de assistent en een dienst.

De LabelGrid MCP-server is die brug voor je distributieaccount. Hij stelt de functies van LabelGrid open voor elke assistent die het protocol ondersteunt en is gebouwd als een lichte, getypeerde wrapper over dezelfde openbare API waar ontwikkelaars al tegen bouwen. Er zit niets nieuws achter en er worden geen nieuwe regels verzonnen. Wanneer je assistent de server vraagt een release aan te maken, roept de server de openbare LabelGrid-API aan, en die API valideert het verzoek precies zoals ze dat voor elke andere client zou doen. De specificatie van het protocol lees je op modelcontextprotocol.io.

Wat de server kan

De tools van de server zijn per gebied gegroepeerd in toolsets en dekken samen het grootste deel van wat je in het dashboard doet. In plaats van elke tool op te sommen, is dit de grote lijn, gebied voor gebied, met het soort vraag dat elk gebied beantwoordt.

• Identiteit en account. “Met welk account ben ik verbonden en met welke labels kan ik werken?” De assistent bevestigt account en reikwijdte voordat hij ergens aankomt.
• Referentiedata. “Toon de genres en talen die ik aan een release kan toewijzen”, zodat de waarden die je gebruikt ook echt de waarden zijn die het platform accepteert.
• Catalogus. Maak en beheer labels, artiesten, auteurs en uitgevers: “Voeg een nieuwe artiest toe met de naam Neon Harbor en zet mij erbij als auteur.”
• Releases en tracks. “Zet een album met twaalf tracks klaar onder mijn hoofdlabel en zet de releasedatum op volgende week vrijdag.” Het concept wordt aangemaakt zodat jij het kunt nakijken, er wordt niets ingezonden.
• Review en kwaliteit. “Valideer deze release en vertel me wat de goedkeuring tegenhoudt”, en de assistent leest de openstaande punten en meldt wat er moet worden opgelost. Hij kan ook de optionele vroege waarschuwingen van Stream Radar lezen, dus je kunt hem vragen of er iets ongewoons is opgevallen in je streams.
• Analytics. “Laat de streams van mijn nieuwste single deze week per platform zien”, uitgesplitst zoals jij het vroeg, per platform en per periode.
• Boekhouding en royalty’s. “Haal de royaltyafrekening van het afgelopen kwartaal op en splits die uit per label”, met de verdelingen toegepast zoals jij het vroeg.
• Aanleveringsstatus. “Op welke platforms staat de single al live en is er nog iets onderweg?”
• Webhooks. “Voeg een webhook toe die mijn server een melding stuurt zodra een aanlevering is afgerond”, zodat je eigen systemen synchroon blijven.

En, zodra je het aanzet, distributie. De server kan een release inzenden voor distributie, er een terugtrekken en de definitieve audio en artwork uploaden. Maar omdat definitieve bestanden onveranderlijk zijn en een inzending de wereld ingaat, zitten die acties achter een expliciete drempel waar we zo op terugkomen. Landingspagina’s met smart links zijn ook gedekt, dus een verzoek als “maak een landingspagina voor de nieuwe single” heeft gewoon een plek. Het idee achter de tien toolsets is dat de natuurlijke-taallaag geen demofaçade over een paar endpoints is: hij dekt het echte werk van het runnen van een catalogus.

Installatie in zestig seconden: voeg één regel toe en je AI doet de rest

De server draait via npx, dus er valt niets te downloaden en niets bij te werken. Je hebt Node.js 20 of nieuwer nodig en voegt één regel toe aan de configuratie van je MCP-client:

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

En nu het mooiste. Start je de server zonder token, dan strandt hij niet op een foutmelding: hij schakelt over naar een begeleide installatiemodus en je assistent loodst je stap voor stap door het verbinden van je account. De eerlijke versie van de installatie is dus deze: voeg één regel toe en je AI regelt de rest. Ben je zover, genereer dan een token onder Profiel en vervolgens API-tokens in je dashboard, zet hem in de configuratie en je beheert je catalogus in gewone taal.

Het veiligheidsmodel: drie niveaus, standaard gesloten

Een AI-assistent de sleutels van een distributieaccount geven is alleen een goed idee als die sleutels zorgvuldig zijn ontworpen. Hier hebben we het meeste ontwerpwerk in gestoken, dus het is de moeite waard om erdoorheen te lopen. De server deelt elke actie in bij een van drie rechtenniveaus, en het hele systeem is standaard veilig gesloten: is een niveau niet ingeschakeld, dan zijn de bijbehorende acties simpelweg niet beschikbaar.

Leesacties staan altijd aan. Releases, reviewpunten, analytics, royaltyafrekeningen en aanleveringsstatus opzoeken brengt geen enkel risico met zich mee om iets te veranderen, dus je assistent kan vanaf de eerste verbinding vragen beantwoorden. Veilige schrijfacties staan standaard aan, maar jij houdt er de controle over: releases en tracks als concept klaarzetten, metadata bewerken, labels, artiesten, auteurs en uitgevers beheren, webhooks instellen en landingspagina’s maken vallen hier allemaal onder. Je kunt ze uitzetten, of de hele verbinding op alleen-lezen zetten, wanneer je maar wilt.

Gevolgrijke acties vormen het derde niveau en staan standaard uit. Inzenden voor distributie, verwijderingen en de onveranderlijke uploads van audio en artwork blijven uitgeschakeld totdat je ze bewust aanzet. Aanzetten is geen schakelaar die je per ongeluk omzet: het vereist een expliciete opt-in en een getypte bevestiging. Voordat een AI-gestuurde inzending of verwijdering kan draaien, bevestig je met de exacte zin “I accept responsibility for AI-driven distribution actions” (ik aanvaard de verantwoordelijkheid voor AI-gestuurde distributieacties). Die zin heeft een echte functie: hij maakt van de acties met de grootste impact een bewuste beslissing, geen standaardinstelling.

Twee dingen liggen onder alle drie de niveaus. Ten eerste draait elke regel en validatie op de servers van LabelGrid, dus de AI kan de beveiligingen van je account nooit omzeilen. Dezelfde controles die in het dashboard een verkeerde ISRC of een ontbrekend veld opmerken, doen dat hier ook, want het is dezelfde API die de controle uitvoert. Ten tweede blijven distributie-inzendingen meetellen voor je wekelijkse releaselimieten, precies zoals wanneer je ze met de hand inzendt. De assistent is een snellere manier om het platform te bedienen, geen manier om de regels ervan te omzeilen.

Open source, en voor wie het is

De server is van LabelGrid zelf en open source onder de MIT-licentie. De code staat op github.com/labelgrid/labelgrid-mcp en het pakket staat op npm als @labelgrid/mcp, dus je kunt elke regel lezen, hem forken, hem in je eigen workflow inbouwen of een issue openen als er iets niet klopt. Hem open bouwen voelde als de juiste keuze voor een tool die zo dicht op je catalogus zit: je zou precies moeten kunnen zien wat hij doet voordat je hem op je account richt.

Omdat de server met de openbare LabelGrid-API praat, is hij beschikbaar in de API-abonnementen van LabelGrid. Heb je al API-toegang, dan kun je een token genereren en vandaag nog verbinden. Kom je voor het eerst bij de API, dan is de API-introductie in het helpcenter de plek om te beginnen, en op de prijzenpagina vergelijk je de opties. Ontwikkelaars die het onderliggende REST- en sandboxverhaal willen, kunnen de pagina’s over de distributie-API en voor ontwikkelaars lezen.

Dat is de lancering. Eén regel in je configuratie, een begeleide installatie die je account verbindt en een rechtenmodel dat zo is gebouwd dat een AI-assistent kan helpen zonder ooit buiten de regels van je account te treden. We zijn heel benieuwd wat mensen ermee gaan bouwen. Probeer je het uit, vertel ons dan wat je hem laat doen.

Veelgestelde vragen