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어디서나 웹 인터페이스를 통해 개인 음악 컬렉션을 스트리밍할 수 있는 셀프 호스팅 음악 서버입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

LMS (Lightweight Music Server)는 셀프 호스팅 음악 스트리밍 소프트웨어입니다. 로컬 음악 라이브러리를 스캔해 웹 인터페이스로 음악을 들을 수 있게 하며, 호환되는 클라이언트 앱이 연결할 수 있도록 Subsonic/OpenSubsonic API도 제공합니다.

장르, 분위기, 아티스트처럼 값이 여러 개인 태그를 읽고, 이름이 같은 아티스트와 발매작을 구분할 수 있도록 MusicBrainz 식별자를 지원합니다. 앨범은 릴리스 그룹별로 묶어 리마스터와 재발매작을 따로 표시할 수 있습니다. ListenBrainz와 Last.fm을 통한 스크로블링을 지원하며, ListenBrainz의 '좋아요' 피드백도 동기화할 수 있습니다. 팟캐스트, 플레이리스트(m3u/m3u8), 가사(lrc, txt 및 임베디드), ReplayGain, 실시간 트랜스코딩도 지원합니다.

음악 탐색을 위해 태그 기반 필터, 오디오 유사도나 태그를 바탕으로 한 비슷한 아티스트 및 앨범 추천, 관련 트랙을 재생 대기열에 계속 추가하는 라디오 모드를 제공합니다.

핵심 기능

  • 01호환되는 클라이언트 앱을 위한 Subsonic/OpenSubsonic API 지원
  • 02여러 라이브러리와 사용자 계정을 지원하는 웹 인터페이스
  • 03ListenBrainz 및 Last.fm 스크로블링과 ListenBrainz 좋아요 피드백 동기화
  • 04오디오 유사도나 태그 기반 추천 및 라디오 모드
  • 05팟캐스트, m3u/m3u8 플레이리스트, 가사(lrc, txt, 임베디드)
  • 06ReplayGain 지원 및 대역폭 절감을 위한 오디오 트랜스코딩

활용 사례

  • 집 안이나 외부에서 휴대폰 또는 브라우저로 개인 FLAC 또는 MP3 컬렉션 스트리밍하기
  • Raspberry Pi 같은 저전력 기기에서 음악 서버 실행하기
  • 셀프 호스팅 라이브러리에 Subsonic 호환 모바일 앱 연결하기
  • ListenBrainz 또는 Last.fm과 청취 기록 동기화하기

빠른 시작

  1. 1

    INSTALL.md의 설치 가이드를 따르세요(README에는 인라인 설치 명령이 없습니다).

사용 전 알아둘 점

  • GPL-3.0 라이선스로 제공되며, 카피레프트 라이선스이므로 파생 저작물도 오픈소스로 공개해야 합니다.
  • 기본 오디오 유사도 추천 모드는 구축하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 특히 Raspberry Pi 4와 같은 저전력 하드웨어에서 느릴 수 있습니다.

포함된 컬렉션

토픽

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자주 묻는 질문

lms은(는) 무엇인가요?
어디서나 웹 인터페이스를 통해 개인 음악 컬렉션을 스트리밍할 수 있는 셀프 호스팅 음악 서버입니다. LMS (Lightweight Music Server)는 셀프 호스팅 음악 스트리밍 소프트웨어입니다. 로컬 음악 라이브러리를 스캔해 웹 인터페이스로 음악을 들을 수 있게 하며, 호환되는 클라이언트 앱이 연결할 수 있도록 Subsonic/OpenSubsonic API도 제공합니다.
lms은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
lms은(는) GPL-3.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
lms은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. lms의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
lms은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
집 안이나 외부에서 휴대폰 또는 브라우저로 개인 FLAC 또는 MP3 컬렉션 스트리밍하기 Raspberry Pi 같은 저전력 기기에서 음악 서버 실행하기 셀프 호스팅 라이브러리에 Subsonic 호환 모바일 앱 연결하기 ListenBrainz 또는 Last.fm과 청취 기록 동기화하기
lms는 어떻게 설치하나요?
INSTALL.md의 설치 가이드를 따르세요(README에는 인라인 설치 명령이 없습니다).
lms은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/epoupon/lms

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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