BiliMind-MCP

# 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 ## 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 ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y # CentOS/RHEL sudo yum install ffmpeg -y ``` ### 2. 安装 uv ```bash # 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 ```bash # 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 ```bash uv pip install -r requirements.txt ``` ### 5. 配置环境变量 ```bash # 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 ```bash python demo/bilimind_mcp.py ``` ### API 调用示例 ```python 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](https://github.com/JefferyHcool/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