抖音リンクの文字起こしとナレーション原稿の整理

抖音の共有リンクからメディアを自動解析し、ローカルで逐語稿を生成して、使えるナレーション原稿に整理します。

本プロジェクトは yzfly/douyin-mcp-server をベースに継続メンテナンスしています。元プロジェクトの Apache-2.0 ライセンスを保持します。

✨ 機能

• 🎬 透かしなし動画 - 高画質・透かしなし動画のダウンロードリンクを取得

• 🛟 自動フォールバック - HTTP 解析失敗時は共有 Playwright を使用して署名付き音声を取得

• 🎙️ ローカル音声認識 - faster-whisper-medium / CPU int8、ASR API を消費しない

• ✍️ ナレーション原稿の整理 - DeepSeek が重複を除去し、句読点と構造を補完、元の意味を保持

• 🌐 WebUI - モダンなブラウザインターフェース、コマンドライン不要

• 🔌 MCP 統合 - Claude Desktop などの AI アプリに対応

Related MCP server: Douyin Video Analysis MCP

プロジェクト構成

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

📦 利用方法

🌐 WebUI (推奨)

最も簡単な利用方法です。ブラウザを開くだけで使えます。

クイックスタート

# 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

ブラウザを開いて http://localhost:8080 にアクセスします

DeepSeek API Key の設定

API Key の設定方法は2つあります：

方法1：ブラウザ内で設定

1. WebUI ページを開く

2. 上部の「API 未配置」ボタンをクリック

3. ポップアップで API Key を入力して保存

4. API Key はブラウザのローカルに保存され、抽出リクエストのときだけローカルサービスに送信されます

方法2：環境変数

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

ローカル ASR にキーは不要です。DeepSeek Key は最後のナレーション原稿の整理にのみ使用します。

機能説明

利用手順

1. リンクを貼り付け - 共有リンクを入力欄に貼り付け

2. ボタンをクリック - 「情報取得」または「テキスト抽出」を選択

3. 結果を確認 - 右側に動画情報と抽出されたテキストが表示

4. エクスポート - テキストをコピーするか Markdown ファイルをダウンロード

🚀 MCP Server

Claude Desktop、Cherry Studio など MCP 対応アプリで使用します。

設定方法

MCP 設定ファイルを編集して、次を追加します：

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

DOUYIN_DEEPSEEK_API_KEY は実行環境にのみ置き、リポジトリ・出力ファイル・実行レポートには書き込まないでください。

利用可能なツール

対話例

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：
...

🛠️ コマンドラインツール

開発者やバッチ処理のシーンに適しています。

インストール

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

コマンド説明

# 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

出力形式

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

📋 システム要件

🔧 技術説明

固定ワークフロー

1. HTTP で共有リンクを解析。失敗時は自動で Playwright にフォールバック。

2. HTTP ブランチは動画をダウンロード。ブラウザブランチは Range で署名付き音声をダウンロード。

3. HTTP ブランチは FFmpeg で音声を抽出。ブラウザブランチは ffprobe で完全な音声を検証。

4. ローカルの faster-whisper-medium / CPU int8 でタイムスタンプ付き逐語稿を生成。

5. DeepSeek でナレーション原稿に整理し、run-report.json に書き込む。

📝 更新履歴

v1.5.0（現在のワークステーション版）

• HTTP 解析失敗時に共有 Playwright へ自動フォールバック

• ローカルの faster-whisper-medium / CPU int8 を使用し、ASR はクラウド API に依存しない

• DeepSeek V4 Flash でナレーション原稿を整理

• 音声、元の逐語稿、整理済み原稿、メタデータ、実行レポートを固定出力

v1.4.1

• 🔧 MCP Server 修正 - API_KEY がドキュメントどおり硅基流动のキーに正しく対応し、旧版の DASHSCOPE_API_KEY 設定とも互換性があります

• ♻️ ツール復元 - recognize_audio_file / recognize_audio_url ツールと extract_douyin_text の context パラメータを復元

• 🛡️ WebUI セキュリティ強化 - ダウンロード API は任意の URL をプロキシせず、デフォルトでローカルのみをリッスン

• ⚡ WebUI パフォーマンス - テキスト抽出が他のリクエストをブロックしない

• 📦 依存関係の簡素化 - WebUI 依存をオプションインストールに変更（pip install "douyin-mcp-server[web]"）

v1.4.0

• 🌐 WebUI - ブラウザのビジュアルインターフェースを追加

• 🔑 ブラウザで API Key を設定 - 環境変数不要

• 📑 大容量ファイル対応 - 長い音声を自動分割して処理

v1.3.0

• ✨ Claude Code Skill 対応

• 📄 Markdown 形式での出力

v1.2.0

• 🔄 API アップグレード

v1.0.0

• 🎉 初回リリース

⚠️ 免責事項

• 本プロジェクトは学習・研究目的のみで使用

• 利用者は関連する法令を遵守する必要があります

• 知的財産権を侵害する行為への使用は禁止

• 本プロジェクトの使用によって生じた損害について、作者は責任を負いません

📄 ライセンス

Apache License 2.0

🤝 コントリビューション

Issue または Pull Request を送る前に CONTRIBUTING.md をお読みください。セキュリティ問題は SECURITY.md の方法に従って非公開で報告してください。

自分の GitHub リポジトリに公開する前に、pyproject.toml の project.urls を自分のリポジトリ URL に設定し、必要に応じてプロジェクト名と作者情報を変更してください。

アップストリーム

元プロジェクト作者：yzfly（GitHub）。