BiliMind-MCP

功能特点

从B站视频生成结构化笔记
支持音频自动下载和转录
使用 Whisper 进行语音识别
使用 LLM 生成结构化笔记
提供 MCP 服务接口

Related MCP server: drupal-modules-mcp MCP Server

环境准备

系统要求

Python >= 3.10
FFmpeg（用于音频处理）

1. 安装系统依赖

# Ubuntu/Debian sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y # CentOS/RHEL sudo yum install ffmpeg -y

2. 安装 uv

# 使用 pip 安装 uv pip install uv # 或使用 curl 安装 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. 创建并激活虚拟环境

# 创建虚拟环境 uv venv # 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 .venv\Scripts\activate # Windows

4. 安装项目依赖

uv pip install -r requirements.txt

5. 配置环境变量

# 复制环境变量示例文件 cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，填入必要的配置 nano .env

使用方法

启动 MCP 服务器

python demo/bilimind_mcp.py

API 调用示例

from mcp.client import Client # 连接到 MCP 服务器 client = Client("bili_note_generator") # 生成笔记 video_url = "https://www.bilibili.com/video/BVxxxxxx" notes = await client.generate_bilibili_notes(video_url)

环境变量说明

OPENAI_API_KEY: LLM API密钥
API_BASE: API基础URL
MCP_PORT: MCP服务器端口（默认8001）
DEFAULT_OUTPUT_DIR: 下载文件保存目录
DEFAULT_MODEL_DIR: 模型文件保存目录
WHISPER_MODEL_SIZE: Whisper模型大小（默认tiny）

注意事项

首次运行会自动下载 Whisper 模型文件
音频文件会在处理完成后自动删除
需要确保有足够的磁盘空间存储临时文件和模型文件
API调用需要有效的 API 密钥

目录结构

BiliMind-MCP/ ├── demo/ # 示例代码 ├── tests/ # 测试文件 ├── .env.example # 环境变量示例 ├── requirements.txt # 项目依赖 └── README.md # 项目文档

致谢

本项目受到 BiliNote 项目的启发。BiliNote 是一个优秀的开源 AI 视频笔记助手，支持多平台视频内容的自动笔记生成。

License

MIT License

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