AI-MediaLens - 通过 OpenRouter 为 AI 代理提供媒体分析

填补了 Cline 无法读取的内容空白：视频、音频和 PDF 文件。 直接将文件发送到 OpenRouter API，该 API 会将文件路由到多模态 模型（并为任何模型解析 PDF）。

可作为 MCP 服务器 用于 Cline、独立的 CLI，以及可导入的 Python 模块 - 全部来自一个文件。

快速开始

git clone https://github.com/Alihkhawaher/ai-medialens.git
cd ai-medialens
pip install mcp          # only needed for MCP mode
python openrouter_media.py setup    # configure API key + register in Cline

setup 交互式地：

1. 将你的 OpenRouter 密钥 保存到 .env

2. 将 ai-medialens MCP 服务器注册到 Cline 的全局配置中

Related MCP server: Media Context MCP

支持的输入（按扩展名自动检测）

用法

CLI

# Full file
python openrouter_media.py video.mp4 -p "Transcribe all spoken Arabic word-for-word"

# Only seconds 5-20 (trimmed locally; ffmpeg auto-downloaded on first use)
python openrouter_media.py video.mp4 -p "What happens here?" --start 5 --end 20

# Different model / explicit key
python openrouter_media.py doc.pdf -p "Summarize" -m z-ai/glm-5.3-flash -k sk-or-v1-...

# Scanned PDF -> real OCR (billed per page by OpenRouter)
python openrouter_media.py scan.pdf -p "Extract all text" --pdf-engine mistral-ocr

# Speech-to-text (works on video files too - audio track extracted locally)
python openrouter_media.py lecture.mp4 --stt --language ar

# SRT subtitles with timestamps
python openrouter_media.py lecture.mp4 --stt --srt > lecture.srt

# Find models that accept video input, with prices
python openrouter_media.py --list-models video

# Preview request shape without sending (no API cost)
python openrouter_media.py video.mp4 -p "test" --dry-run

MCP（从 Cline 使用）

Cline 原生调用这些工具：

use_mcp_tool: server=ai-medialens, tool=analyze_media
arguments: { "path": "...", "prompt": "...", "start": "5", "end": "20" }

use_mcp_tool: server=ai-medialens, tool=transcribe_audio
arguments: { "path": "...", "language": "ar", "srt": false }

作为 Python 模块

from openrouter_media import analyze
text = analyze("video.mp4", "Transcribe all speech.")
resp = analyze("doc.pdf", "Summarize.", raw=True)

API 密钥解析顺序

1. -k/--key 标志

2. OR_KEY 环境变量

3. OPENROUTER_API_KEY 环境变量

4. 脚本旁边的 .env 文件（参见 .env.example）

ffmpeg 与时间范围裁剪

--start/--end 在本地裁剪媒体后再上传（OpenRouter 没有 原生的范围参数）。ffmpeg 按以下顺序解析：

1. 捆绑的 bin\ffmpeg.exe（如果你将其放在那里）

2. 缓存的副本位于 %LOCALAPPDATA%\ai-medialens\bin\ffmpeg.exe

3. PATH 中的 ffmpeg

4. 自动下载（约 80 MB 静态构建，一次性，Windows）

注意：裁剪使用 -c copy（快速，但会在关键帧处切割；精确切割需要 重新编码）。

模型

默认：qwen/qwen3.7-flash（$0.03/M 输入，$0.13/M 输出）——目前 OpenRouter 上支持完整视频输入的最便宜模型。

其他支持视频的不错选项（通过 --list-models video 验证当前价格）：

任何 OpenRouter 模型 slug 都可以通过 -m / model= 使用——包括 新发布的模型。

PDF 解析引擎

PDF 可以在本地解析，也可以由 OpenRouter 在服务器端解析：

推荐使用 local：它永远不会触及 OpenRouter 的解析器速率限制，并且 以零额外成本处理数字和扫描 PDF。

语音转文本（STT）

使用 OpenRouter 专用的 /audio/transcriptions 端点（Whisper 类 模型）。默认模型：openai/whisper-large-v3-turbo。其他选项： openai/gpt-4o-transcribe、openai/gpt-4o-mini-transcribe、 microsoft/mai-transcribe-1.5、openai/whisper-large-v3。

流水线加固（来自生产级 YouTube→字幕系统的经验教训）：

• 任何音频/视频输入 → ffmpeg 转换为 Opus 32kbps/16kHz/单声道 （比 WAV 小 8 倍，所有提供商都接受）；视频轨道被剥离

• 长媒体自动拆分为 6 分钟块（OpenRouter 每个请求有约 60 秒 的上游超时）

• 每个块重新封装以添加缺失的 Ogg EOS 页面（ffmpeg 的 segment muxer 会省略它；OpenRouter 的解析器会拒绝没有它的流）

• --srt 通过 verbose_json 段返回带时间戳的 SRT 字幕， 并跨块正确偏移

• 注意：whisper-large-v3 在加速音频上会产生乱码输出； mai-transcribe-1.5 可以容忍这种情况

注意事项

• 大文件在内存中进行 base64 编码——非常大的视频可能会达到 提供商的上传限制。

• 密钥是安全的：.env 已被 gitignore，永远不会被提交。