Douyin-Link-Transkription und Sprachaufbereitung

Automatisches Parsen von Medien über Douyin-Links, lokale Erstellung von Wort-für-Wort-Transkripten und Aufbereitung zu verwendbaren Sprechertexten.

Dieses Projekt basiert auf yzfly/douyin-mcp-server und wird weiterhin gepflegt; die Apache-2.0-Lizenz des ursprünglichen Projekts bleibt erhalten.

✨ Funktionen

• 🎬 Video ohne Wasserzeichen – Abrufen von qualitativ hochwertigen Video-Download-Links ohne Wasserzeichen

• 🛟 Automatischer Fallback – Bei HTTP-Parsing-Fehlern wird automatisch auf freigegebenes Playwright zur Signatur-Erfassung zurückgegriffen

• 🎙️ Lokale Spracherkennung – faster-whisper-medium / CPU int8, keine ASR-API-Kosten

• ✍️ Sprechertext-Aufbereitung – DeepSeek entfernt Wiederholungen, ergänzt Satzzeichen und Struktur, behält die ursprüngliche Bedeutung bei

• 🌐 WebUI – Moderne Browser-Oberfläche, keine Befehlszeile erforderlich

• 🔌 MCP-Integration – Unterstützt KI-Anwendungen wie Claude Desktop

Related MCP server: Douyin Video Analysis MCP

Projektstruktur

assets/                 预览图和发布用 skill 包
douyin_mcp_server/      Python 核心包
scripts/                命令行入口
skills/douyin-video/    可复用的工作流说明
tests/                  单元测试
web/                    FastAPI WebUI

📦 Verwendung

🌐 WebUI (empfohlen)

Die einfachste Nutzungsmethode – einfach den Browser öffnen und loslegen.

Schnellstart

# 1. 克隆你自己的仓库
git clone <your-repository-url>
cd douyin-mcp-server

# 2. 安装依赖
uv sync --extra web

# 3. 启动服务
uv run python web/app.py

Browser öffnen und http://localhost:8080 aufrufen.

DeepSeek-API-Key konfigurieren

Es gibt zwei Möglichkeiten, den API-Key zu konfigurieren:

Methode 1: Konfiguration im Browser

1. WebUI-Seite öffnen

2. Auf die Schaltfläche „API nicht konfiguriert" oben klicken

3. API-Key im Dialogfenster eingeben und speichern

4. Der API-Key wird lokal im Browser gespeichert und nur zusammen mit der Extraktionsanfrage an den lokalen Dienst gesendet

Methode 2: Umgebungsvariable

export DOUYIN_DEEPSEEK_API_KEY="<your-deepseek-api-key>"
uv run python web/app.py

Lokale ASR benötigt keinen Schlüssel; der DeepSeek-Key wird nur für den letzten Schritt der Sprechertext-Aufbereitung verwendet.

Funktionsbeschreibung

Verwendungsschritte

1. Link einfügen – Den geteilten Link in das Eingabefeld einfügen

2. Schaltfläche klicken – „Informationen abrufen" oder „Text extrahieren" auswählen

3. Ergebnis anzeigen – Rechts werden Videoinformationen und extrahierter Text angezeigt

4. Exportieren – Text kopieren oder als Markdown-Datei herunterladen

🚀 MCP Server

Für Anwendungen mit MCP-Unterstützung wie Claude Desktop und Cherry Studio.

Konfigurationsmethode

MCP-Konfigurationsdatei bearbeiten und Folgendes hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "douyin-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["douyin-mcp-server"],
      "env": {
        "DOUYIN_DEEPSEEK_API_KEY": "<your-deepseek-api-key>"
      }
    }
  }
}

DOUYIN_DEEPSEEK_API_KEY nur in die Laufzeitumgebung setzen, nicht in das Repository, in Ausgabedateien oder Berichte schreiben.

Verfügbare Tools

Dialogbeispiel

用户：帮我提取这个视频的文案 https://v.douyin.com/xxxxx/

Claude：我来帮你提取视频文案...
[调用 extract_douyin_text 工具]
提取完成，文案内容如下：
...

🛠️ Befehlszeilentool

Geeignet für Entwickler und Stapelverarbeitungsszenarien.

Installation

git clone https://github.com/yzfly/douyin-mcp-server.git
cd douyin-mcp-server
uv sync

Befehlsbeschreibung

# 查看帮助
uv run python scripts/douyin_downloader.py --help

# 获取视频信息（无需 API）
uv run python scripts/douyin_downloader.py -l "分享链接" -a info

# 下载无水印视频
uv run python scripts/douyin_downloader.py -l "分享链接" -a download -o ./videos

# 提取文案（本地 ASR；整理阶段需要 DOUYIN_DEEPSEEK_API_KEY）
export DOUYIN_DEEPSEEK_API_KEY="<your-deepseek-api-key>"
uv run python scripts/douyin_downloader.py -l "分享链接" -a extract -o ./output

Ausgabeformat

output/
└── 7600361826030865707/
    ├── audio.m4a          # 已校验的完整音频
    ├── transcript-raw.md  # 本地 ASR 原始逐字稿
    ├── copy.md            # DeepSeek 整理后的口播
    ├── metadata.json
    └── run-report.json    # 五阶段状态和验证证据

📋 Systemanforderungen

🔧 Technische Hinweise

Fester Arbeitsablauf

1. HTTP-Parsing des geteilten Links; bei Fehler automatischer Fallback auf Playwright.

2. HTTP-Zweig lädt das Video herunter; Browser-Zweig lädt signiertes Audio per Range-Request herunter.

3. HTTP-Zweig extrahiert Audio mit FFmpeg; Browser-Zweig prüft die Audio-Integrität mit ffprobe.

4. Lokale faster-whisper-medium / CPU int8-Transkription mit Zeitstempeln.

5. DeepSeek bereitet den Sprechertext auf und schreibt das Ergebnis in run-report.json.

📝 Änderungsprotokoll

v1.5.0 (aktuelle Arbeitsstationsversion)

• HTTP-Parsing-Fehler führen automatisch zum Fallback auf freigegebenes Playwright

• Verwendet lokale faster-whisper-medium / CPU int8-Transkription, ASR ist nicht mehr von Cloud-APIs abhängig

• Verwendet DeepSeek V4 Flash für die Sprechertext-Aufbereitung

• Feste Ausgabe von Audio, Roh-Transkript, aufbereitetem Text, Metadaten und Laufzeitbericht

v1.4.1

• 🔧 MCP-Server-Fix – API_KEY entspricht jetzt korrekt dem SiliconFlow-Schlüssel und ist konsistent mit der Dokumentation; kompatibel mit der alten DASHSCOPE_API_KEY-Konfiguration

• ♻️ Tools wiederhergestellt – recognize_audio_file / recognize_audio_url sowie der context-Parameter von extract_douyin_text wieder verfügbar

• 🛡️ WebUI-Sicherheitshärtung – Download-Schnittstelle proxyt keine beliebigen URLs mehr, standardmäßig nur lokale Überwachung

• ⚡ WebUI-Leistung – Textextraktion blockiert keine anderen Anfragen mehr

• 📦 Abhängigkeiten reduziert – WebUI-Abhängigkeiten sind jetzt optional (pip install "douyin-mcp-server[web]")

v1.4.0

• 🌐 WebUI – Neue visuelle Browser-Oberfläche

• 🔑 API-Key im Browser konfigurierbar – Keine Umgebungsvariable erforderlich

• 📑 Unterstützung großer Dateien – Automatische Segmentierung langer Audiodateien

v1.3.0

• ✨ Claude-Code-Skill-Unterstützung

• 📄 Markdown-Ausgabeformat

v1.2.0

• 🔄 API-Upgrade

v1.0.0

• 🎉 Erste Veröffentlichung

⚠️ Haftungsausschluss

• Dieses Projekt dient ausschließlich Lern- und Forschungszwecken

• Benutzer müssen die geltenden Gesetze und Vorschriften einhalten

• Die Nutzung zur Verletzung geistiger Eigentumsrechte ist untersagt

• Der Autor übernimmt keine Haftung für Schäden, die durch die Nutzung dieses Projekts entstehen

📄 Lizenz

Apache License 2.0

🤝 Beiträge

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Bevor Sie das Projekt in Ihr eigenes GitHub-Repository veröffentlichen, ergänzen Sie bitte in pyproject.toml unter project.urls Ihre Repository-Adresse und passen Sie bei Bedarf Projektname und Autoreninformationen an.

Ursprüngliche Quelle

Ursprünglicher Projektautor: yzfly (GitHub).